This class can be used for imposing a learned prior on the resulting optical flow. Solution will be regularized according to this prior. You need to generate appropriate prior file with "learn_prior.py" script beforehand. [詳解]

#include <pcaflow.hpp>

公開メンバ関数
	PCAPrior (const char *pathToPrior)

int	getPadding () const

int	getBasisSize () const

void	fillConstraints (float A1, float A2, float b1, float b2) const

詳解

このクラスは，結果として得られるオプティカルフローに対して，学習済みの事前情報を与えるために利用できます．解は，この事前情報に基づいて正則化されます．事前に "learn_prior.py" スクリプトを用いて，適切な事前ファイルを生成しておく必要があります．

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

pcaflow.hpp

公開メンバ関数

詳解