Class implementing the Harris-Laplace feature detector as described in [Mikolajczyk2004]. [詳解]

#include <xfeatures2d.hpp>

cv::Feature2Dを継承しています。

静的公開メンバ関数
static CV_WRAP Ptr< HarrisLaplaceFeatureDetector >	create (int numOctaves=6, float corn_thresh=0.01f, float DOG_thresh=0.01f, int maxCorners=5000, int num_layers=4)
	新しい実装インスタンスを作成します．[【詳解】（英語］

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::Feature2D に属する継承公開メンバ関数
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］

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］

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］

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］

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］

virtual CV_WRAP String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

CV_WRAP void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

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］

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	save (const String &filename) const

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

Harris-Laplace特徴検出器を以下のように実装したクラス。[Mikolajczyk2004]で説明されている，ハリス・ラプラス特徴検出器を実装するクラス.

関数詳解

◆ create()

static CV_WRAP Ptr< HarrisLaplaceFeatureDetector > cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::create	(	int	numOctaves = `6`,
		float	corn_thresh = `0.01f`,
		float	DOG_thresh = `0.01f`,
		int	maxCorners = `5000`,
		int	num_layers = `4`
	)

static

新しい実装インスタンスを作成します．

引数

numOctaves	スケール・スペース・ピラミッドのオクターブの数
corn_thresh	ハリス・コーナネス尺度の閾値
DOG_thresh	ガウスの差によるスケール選択のための閾値
maxCorners	考慮するコーナーの最大数
num_layers	1オクターブあたりの中間スケールの数

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

xfeatures2d.hpp

静的公開メンバ関数

その他の継承メンバ

詳解

関数詳解

◆ create()