Variational optical flow refinement [詳解]

#include <tracking.hpp>

cv::DenseOpticalFlowを継承しています。

公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	calcUV (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow_u, InputOutputArray flow_v)=0
	calc水平方向（u）と垂直方向（v）の別々の流れ成分を扱うための関数オーバーロード（余分な分割やマージを避けるため）．

virtual CV_WRAP int	getFixedPointIterations () const =0
	最小化手順における外側（固定小数点）の反復回数．[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	setFixedPointIterations (int val)=0
	最小化手順における外側（固定小数点）の反復回数．[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP int	getSorIterations () const =0
	それぞれの連立方程式を解くための最小化手順における内側の逐次過剰緩和（SOR）反復の数．[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	setSorIterations (int val)=0
	それぞれの連立方程式を解くための最小化手順における内側の逐次過剰緩和（SOR）反復の数．[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP float	getOmega () const =0
	SORの緩和係数[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	setOmega (float val)=0
	SORの緩和係数[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP float	getAlpha () const =0
	滑らかさ項の重み[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	setAlpha (float val)=0
	滑らかさ項の重み[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP float	getDelta () const =0
	色彩恒常性項の重み[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	setDelta (float val)=0
	色彩恒常性項の重み[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP float	getGamma () const =0
	勾配恒常性項の重み[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	setGamma (float val)=0
	勾配恒常性項の重み[【詳解】（英語］

基底クラス cv::DenseOpticalFlow に属する継承公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	オプティカルフローを計算します。[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	collectGarbage ()=0
	すべての内部バッファを解放します。[【詳解】（英語］

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 ()
	アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	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］

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。

virtual CV_WRAP void	read (const FileNode &fn)
	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］

virtual CV_WRAP bool	empty () const
	が空の場合はtrueを返します。Algorithmが空の場合は真を返します。[【詳解】（英語］

virtual CV_WRAP void	save (const String &filename) const

virtual CV_WRAP String	getDefaultName () const

静的公開メンバ関数
static CV_WRAP Ptr< VariationalRefinement >	create ()
	のインスタンスを作成します．VariationalRefinement

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)
	ファイル・ノードからアルゴリズムを読み込む[【詳解】（英語］

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］

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］

その他の継承メンバ
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

変分的オプティカルフロー精密化

このクラスは，入力フローフィールドの変分精製を実装しています．すなわち，入力フローを使用して，以下の関数の最小化を初期化します． $E(U) = \int_{\Omega} \delta \Psi(E_I) + \gamma \Psi(E_G) + \alpha \Psi(E_S)$ ここで $E_I,E_G,E_S$ はそれぞれ，色の恒常性，勾配の恒常性，平滑性の項です． $\Psi(s^2)=\sqrt{s^2+\epsilon^2}$ は外れ値の影響を抑えるためのロバストなペナライザーです。完全な定式化と最小化手順の説明は，次の文献にあります．[Brox2004]を参照してください．