Class implementing DAISY descriptor, described in [Tola10] [詳解]
#include <xfeatures2d.hpp>
cv::Feature2Dを継承しています。
公開型 |
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| enum | NormalizationType { NRM_NONE = 100 , NRM_PARTIAL = 101 , NRM_FULL = 102 , NRM_SIFT = 103 } |
公開メンバ関数 |
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| virtual void | compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors) CV_OVERRIDE=0 |
| virtual void | compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors) CV_OVERRIDE |
| virtual void | compute (InputArray image, Rect roi, OutputArray descriptors)=0 |
| virtual void | compute (InputArray image, OutputArray descriptors)=0 |
| virtual void | GetDescriptor (double y, double x, int orientation, float *descriptor) const =0 |
| virtual bool | GetDescriptor (double y, double x, int orientation, float *descriptor, double *H) const =0 |
| virtual void | GetUnnormalizedDescriptor (double y, double x, int orientation, float *descriptor) const =0 |
| virtual bool | GetUnnormalizedDescriptor (double y, double x, int orientation, float *descriptor, double *H) const =0 |
 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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| virtual CV_WRAP String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
| 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< DAISY > | create (float radius=15, int q_radius=3, int q_theta=8, int q_hist=8, DAISY::NormalizationType norm=DAISY::NRM_NONE, InputArray H=noArray(), bool interpolation=true, bool use_orientation=false) |
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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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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
実装クラスDAISYで説明されている記述子．[Tola10] に記述されています．
- 引数
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radius 初期スケールにおける記述子の半径 q_radius 半径方向の範囲分割量 q_theta 角度範囲の分割量 q_hist 勾配方向の範囲分割量 norm DAISY::NRM_NONE は正規化を行いません（デフォルト）， DAISY::NRM_PARTIAL はヒストグラムを独立に正規化することを意味します．L2ノルムが1.0に等しい場合， DAISY::NRM_FULL は，ディスクリプタがノルムが1.0に等しい場合に正規化されることを意味します．L2DAISY::NRM_FULL は，ディスクリプタが1.0に等しいノルムで正規化されることを意味し， DAISY::NRM_SIFT は，ディスクリプタがL2DAISY::NRM_SIFT は，記述子が1.0に等しいノルムで正規化されているが，0.154よりも大きいものがないことを意味します．SIFT H オプションの 3x3 ホモグラフィ行列は，daisy のグリッドを歪めるために利用されますが，キーポイントのサンプリングは画像上では歪んでいません． interpolation 多少の品質低下を伴う速度向上のために，補間を無効にするスイッチ use_orientation keypoints orientationを用いたサンプルパターン，デフォルトでは無効です．
関数詳解
◆ compute() [1/3]
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pure 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。
- 引数
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image ディスクリプタを抽出する画像 descriptors 画像の全画素に対して，結果として得られる記述子の配列
◆ compute() [2/3]
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pure 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。
- 引数
-
image ディスクリプタを抽出する画像 roi 画像内の注目領域 descriptors roi画像のピクセルに対する結果記述子の配列
◆ compute() [3/3]
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pure 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。
- 引数
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image ディスクリプタを抽出する画像 keypoints 画像内の注目領域 descriptors 結果として得られるディスクリプタの配列
◆ GetDescriptor() [1/2]
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pure virtual |
- 引数
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y 画像上の位置y x 画像上の位置x orientation 画像の向き (0->360) descriptor ディスクリプタを格納するための配列
◆ GetDescriptor() [2/2]
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pure virtual |
- 引数
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y 画像上の位置y x 画像上の位置x orientation 画像の向き (0->360) descriptor ディスクリプタを格納するための配列 H ワープされたグリッドのホモグラフィ行列
◆ GetUnnormalizedDescriptor() [1/2]
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pure virtual |
- 引数
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y 画像上の位置y x 画像上の位置x orientation 画像の向き (0->360) descriptor ディスクリプタを格納するための配列
◆ GetUnnormalizedDescriptor() [2/2]
|
pure virtual |
- 引数
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y 画像上の位置y x 画像上の位置x orientation 画像の向き (0->360) descriptor ディスクリプタを格納するための配列 H ワープされたグリッドのホモグラフィ行列
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
