cv::BOWKMeansTrainer クラス

kmeans -based class to train visual vocabulary using the bag of visual words approach. : [詳解]

#include <features2d.hpp>

cv::BOWTrainerを継承しています。

公開メンバ関数
CV_WRAP	BOWKMeansTrainer (int clusterCount, const TermCriteria &termcrit=TermCriteria(), int attempts=3, int flags=KMEANS_PP_CENTERS)
	コンストラクタ．[【詳解】（英語］
virtual CV_WRAP Mat	cluster () const CV_OVERRIDE
virtual CV_WRAP Mat	cluster (const Mat &descriptors) const CV_OVERRIDE
	訓練ディスクリプタをクラスタリングします．[【詳解】（英語］
基底クラス cv::BOWTrainer に属する継承公開メンバ関数
CV_WRAP void	add (const Mat &descriptors)
	訓練セットに記述子を追加します．[【詳解】（英語］
CV_WRAP const std::vector< Mat > &	getDescriptors () const
	ディスクリプタの学習セットを返します．
CV_WRAP int	descriptorsCount () const
	トレーニングセットに格納されている，すべてのディスクリプタの数を返す．
virtual CV_WRAP void	clear ()

限定公開変数類
int	clusterCount
TermCriteria	termcrit
int	attempts
int	flags
基底クラス cv::BOWTrainer に属する継承限定公開変数類
std::vector< Mat >	descriptors
int	size

詳解

kmeans-based classを用いて視覚的な語彙を学習する．視覚的単語の袋アプローチを行う．

構築子と解体子

BOWKMeansTrainer()

CV_WRAP cv::BOWKMeansTrainer::BOWKMeansTrainer	(	int	clusterCount,
		const TermCriteria &	termcrit = TermCriteria(),
		int	attempts = 3,
		int	flags = KMEANS_PP_CENTERS
	)

コンストラクタ．

参照

cv::kmeans

関数詳解

cluster() [1/2]

virtual CV_WRAP Mat cv::BOWKMeansTrainer::cluster ( ) const

virtual

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。

cv::BOWTrainerを実装します。

cluster() [2/2]

virtual CV_WRAP Mat cv::BOWKMeansTrainer::cluster ( const Mat & descriptors ) const

virtual

訓練ディスクリプタをクラスタリングします．

引数

descriptors

クラスタ化する記述子．ディスクリプタ行列の各行は，ディスクリプタです．ディスクリプタは，内部の訓練ディスクリプタ集合には追加されません．

語彙はクラスタセンターから構成されています．そのため，このメソッドは，語彙を返します．このメソッドの第1のバージョンでは，オブジェクトに格納された訓練ディスクリプタがクラスタリングされます．第2のバージョンでは，入力ディスクリプタがクラスタリングされます．

cv::BOWTrainerを実装します。

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• features2d.hpp