Class implementing the ORB (oriented BRIEF) keypoint detector and descriptor extractor [詳解]
#include <features2d.hpp>
cv::Feature2Dを継承しています。
公開型 |
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| enum | ScoreType { HARRIS_SCORE =0 , FAST_SCORE =1 } |
公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | setMaxFeatures (int maxFeatures)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getMaxFeatures () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setScaleFactor (double scaleFactor)=0 |
| virtual CV_WRAP double | getScaleFactor () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setNLevels (int nlevels)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getNLevels () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setEdgeThreshold (int edgeThreshold)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getEdgeThreshold () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setFirstLevel (int firstLevel)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getFirstLevel () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setWTA_K (int wta_k)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getWTA_K () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setScoreType (ORB::ScoreType scoreType)=0 |
| virtual CV_WRAP ORB::ScoreType | getScoreType () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setPatchSize (int patchSize)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getPatchSize () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setFastThreshold (int fastThreshold)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getFastThreshold () const =0 |
| virtual CV_WRAP String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
 基底クラス
cv::Feature2D
に属する継承公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | detect (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray()) |
| 画像（第1のバージョン）または画像セット（第2のバージョン）からキーポイントを検出します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | detect (InputArrayOfArrays images, CV_OUT std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray()) |
| virtual CV_WRAP void | compute (InputArray image, CV_OUT CV_IN_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors) |
| 画像（第1の形式）または画像集合（第2の形式）から検出されるキーポイントの集合に対するディスクリプタを計算します．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | compute (InputArrayOfArrays images, CV_OUT CV_IN_OUT std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors) |
| virtual CV_WRAP void | detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false) |
| virtual CV_WRAP int | descriptorSize () const |
| virtual CV_WRAP int | descriptorType () const |
| virtual CV_WRAP int | defaultNorm () const |
| CV_WRAP void | write (const String &fileName) const |
| CV_WRAP void | read (const String &fileName) |
| virtual void | write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE |
| アルゴリズムのパラメーターをファイルストレージに格納[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void | read (const FileNode &) CV_OVERRIDE |
| アルゴリズム・パラメータをファイル・ストレージから読み込みます。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP bool | empty () const CV_OVERRIDE |
| 検出器オブジェクトが空の場合は，trueを返します．[【詳解】（英語］
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| CV_WRAP void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | clear () |
| アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］
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| CV_WRAP void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
| 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。 |
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| virtual CV_WRAP void | save (const String &filename) const |
静的公開メンバ関数 |
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| static CV_WRAP Ptr< ORB > | create (int nfeatures=500, float scaleFactor=1.2f, int nlevels=8, int edgeThreshold=31, int firstLevel=0, int WTA_K=2, ORB::ScoreType scoreType=ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize=31, int fastThreshold=20) |
| のクラスはスレッドセーフではありません。ORBコンストラクタ[【詳解】（英語］
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承静的公開メンバ関数 |
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
| ファイル・ノードからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
| ファイルからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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| template<typename _Tp > | |
| static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
| 文字列からアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］
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静的公開変数類 |
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| static const int | kBytes = 32 |
その他の継承メンバ |
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基底クラス
cv::Algorithm
に属する継承限定公開メンバ関数 |
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| void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
詳解
を実装したクラス。ORB(オリエンテッドブリフ) キーポイント検出器とディスクリプタ抽出器
に記載されている。[RRKB11] に記載されています。. このアルゴリズムは、安定したキーポイントを検出するためにピラミッドのFASTを使用し、FASTまたはHarris応答を用いて最も強い特徴を選択し、一次モーメントを用いてその向きを見つけ、BRIEF（ランダムな点のペア（またはk-タプル）の座標が測定された向きに従って回転される）を用いて記述子を計算します。
関数詳解
◆ create()
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static |
のクラスはスレッドセーフではありません。ORBコンストラクタ
- 引数
-
nfeatures 保持する特徴の最大数です。 scaleFactor ピラミッドのデシメーション比（1以上） scaleFactor==2は、次の各レベルのピクセル数が前のレベルの4倍になる古典的なピラミッドを意味しますが、このような大きなスケールファクターは、特徴マッチングのスコアを劇的に低下させます。一方、スケールファクターが1に近すぎると、特定のスケール範囲をカバーするために、より多くのピラミッドレベルが必要となり、速度が低下します。 nlevels ピラミッドレベルの数。一番小さいレベルのリニアサイズは、input_image_linear_size/pow(scaleFactor, nlevels - firstLevel)に相当します。 edgeThreshold これは、特徴が検出されなかった境界のサイズです。patchSizeパラメータとほぼ一致している必要があります。 firstLevel ソース画像を置くピラミッドのレベル。それ以前のレイヤーは、アップスケールされたソース画像で埋められます。 WTA_K 配向したBRIEF記述子の各要素を生成する点の数。デフォルト値である 2 は，ランダムな点のペアを取り，その明るさを比較するという BRIEF を意味し，0/1 の応答が得られます．他の可能な値は3と4です。例えば，3は，3つのランダムな点（もちろん，これらの点の座標はランダムですが，あらかじめ定義されたシードから生成されるので，BRIEFディスクリプタの各要素は，ピクセルの矩形から決定論的に計算されます）を取り，最大の明るさの点を見つけ，勝者のインデックス（0，1，2）を出力することを意味します。このような出力は2ビットを占有するので，特別な変種のHammingdistanceはNORM_HAMMING2（1ビンあたり2ビット）と表記されます。WTA_K=4の場合，各ビンを計算するために，4つのランダムな点を取ります（これも2ビットを占め，0，1，2，3のいずれかの値を取り得ます）． scoreType デフォルトの HARRIS_SCORE は，Harris アルゴリズムを用いて特徴をランク付けすることを意味します（このスコアは KeyPoint::score に書き込まれ，最良の nfeatures 特徴を保持するために用いられます）．FAST_SCORE は，パラメータの代替値で，キーポイントの安定性は若干劣りますが，計算速度は若干速くなります． patchSize Oriented BRIEF descriptorで利用されるパッチのサイズ．もちろん，小さなピラミッド層では，特徴によってカバーされる知覚画像領域はより大きくなります。 fastThreshold 高速閾値
◆ getDefaultName()
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virtual |
algorithm string identifier を返す。この文字列は，オブジェクトをファイルや文字列に保存する際に，最上位のxml/ymlノードタグとして使用されます．
cv::Feature2Dを再実装します。
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
