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void |
train
(GPCTrainingSamples
&samples, const
GPCTrainingParams
params=GPCTrainingParams()) |
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すべての木に対して1つのサンプルセットを用いて,森林を学習します.より良い品質を得るためには,この方法ではなく,次の方法の利用を検討してください.
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void |
train
(const std::vector< String > &imagesFrom, const std::vector< String > &imagesTo, const std::vector< String > >, const
GPCTrainingParams
params=GPCTrainingParams()) |
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各木に対して個別のサンプルを用いてフォレストを学習します.一般的には、最初の方法の代わりにこの方法を使用するのが良いでしょう。
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void |
train
(InputArrayOfArrays imagesFrom, InputArrayOfArrays imagesTo, InputArrayOfArrays gt, const
GPCTrainingParams
params=GPCTrainingParams()) |
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void |
write
(FileStorage
&fs) const CV_OVERRIDE |
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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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void |
read
(const
FileNode
&fn) CV_OVERRIDE |
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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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void |
findCorrespondences
(InputArray imgFrom, InputArray imgTo, std::vector< std::pair<
Point2i,
Point2i
> > &corr, const
GPCMatchingParams
params=GPCMatchingParams()) const |
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2つの画像間の対応関係を見つける。[【詳解】(英語]
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virtual CV_WRAP void |
clear
() |
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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 |
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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 bool |
empty
() const |
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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]
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virtual CV_WRAP void |
save
(const String &filename) const |
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virtual CV_WRAP String |
getDefaultName
() const |
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