Class implementing the MSD (Maximal Self-Dissimilarity) keypoint detector, described in [Tombari14]. [詳解]
#include <xfeatures2d.hpp>
cv::Feature2Dを継承しています。
静的公開メンバ関数 |
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| static Ptr< MSDDetector > | create (int m_patch_radius=3, int m_search_area_radius=5, int m_nms_radius=5, int m_nms_scale_radius=0, float m_th_saliency=250.0f, int m_kNN=4, float m_scale_factor=1.25f, int m_n_scales=-1, bool m_compute_orientation=false) |
 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::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 |
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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
MSDを実装したクラス(最大の自己非類似性) キーポイント検出器を実装したクラスです．[Tombari14]で説明されています．.
このアルゴリズムは，「周囲の比較的広い範囲で非常に似ていない画像パッチは，反復可能で特徴的であるという特性を持つ」という直感に基づいた，新しい注目点検出器を実装しています．この「文脈上の自己非類似性」という概念は、Local Self-Similarity descriptorやNon-Local Means filterといった近年成功した技術の主要なパラダイムを逆転させたもので、非類似のパッチではなく類似のパッチの存在を前提としています。さらに、コーナー状の注目点を検出するために確立された局所的な自己非類似性の概念を文脈情報にまで拡張することで、再現性、識別性、ローカライズ精度の向上を実現しています。
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
