Graph Based Segmentation Algorithm. The class implements the algorithm described in [PFF2004] . [詳解]

cv::Algorithmを継承しています。

公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	processImage (InputArray src, OutputArray dst)=0
	Segment an image and store output in dst [詳解]

virtual CV_WRAP void	setSigma (double sigma)=0

virtual CV_WRAP double	getSigma ()=0

virtual CV_WRAP void	setK (float k)=0

virtual CV_WRAP float	getK ()=0

virtual CV_WRAP void	setMinSize (int min_size)=0

virtual CV_WRAP int	getMinSize ()=0

基底クラス cv::Algorithm に属する継承公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	clear ()
	Clears the algorithm state [詳解]

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	Stores algorithm parameters in a file storage [詳解]

CV_WRAP void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
	simplified API for language bindings これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。

virtual CV_WRAP void	read (const FileNode &fn)
	Reads algorithm parameters from a file storage [詳解]

virtual CV_WRAP bool	empty () const
	Returns true if the Algorithm is empty (e.g. in the very beginning or after unsuccessful read [詳解]

virtual CV_WRAP void	save (const String &filename) const

virtual CV_WRAP String	getDefaultName () const

その他の継承メンバ
基底クラス cv::Algorithm に属する継承静的公開メンバ関数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	Reads algorithm from the file node [詳解]

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	Loads algorithm from the file [詳解]

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	Loads algorithm from a String [詳解]

基底クラス cv::Algorithm に属する継承限定公開メンバ関数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳解

Graph Based Segmentation Algorithm. The class implements the algorithm described in [PFF2004] .

関数詳解

virtual CV_WRAP void cv::ximgproc::segmentation::GraphSegmentation::processImage	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst
	)

pure virtual

Segment an image and store output in dst

引数

src	The input image. Any number of channel (1 (Eg: Gray), 3 (Eg: RGB), 4 (Eg: RGB-D)) can be provided
dst	The output segmentation. It's a CV_32SC1 Mat with the same number of cols and rows as input image, with an unique, sequential, id for each pixel.

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