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| virtual CV_WRAP void |
computeSignature
(InputArray image,
OutputArray
signature) const =0 |
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与えられた画像のシグネチャを計算します．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
computeSignatures
(const std::vector<
Mat
> &images, std::vector<
Mat
> &signatures) const =0 |
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複数の画像に対するシグネチャを並列に計算します．[【詳解】（英語］
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virtual CV_WRAP int |
getSampleCount
() const =0 |
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画像から採取した初期サンプルの数。
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virtual CV_WRAP int |
getGrayscaleBits
() const =0 |
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グレースケールビットマップの色分解能を割り当てビットで表したもの（例：値4は16階調のグレーを使用することを意味する）。グレースケールビットマップは、コントラストとエントロピー値の計算に使用されます。
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virtual CV_WRAP void |
setGrayscaleBits
(int grayscaleBits)=0 |
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グレースケールビットマップの色分解能を割り当てビットで表したもの（例：値4は16階調のグレーを使用することを意味する）。グレースケールビットマップは、コントラストとエントロピー値の計算に使用されます。
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virtual CV_WRAP int |
getWindowRadius
() const =0 |
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コントラストとエントロピーの計算に使用されるテクスチャサンプリングウィンドウのサイズ（ウィンドウの中心は常に、対応する特徴サンプルのx,y座標で選択されたピクセルになります）。
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virtual CV_WRAP void |
setWindowRadius
(int radius)=0 |
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コントラストとエントロピーの計算に使用されるテクスチャサンプリングウィンドウのサイズ（ウィンドウの中心は常に、対応する特徴サンプルのx,y座標で選択されたピクセルになります）。
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virtual CV_WRAP float |
getWeightX
() const =0 |
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特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP void |
setWeightX
(float weight)=0 |
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特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP float |
getWeightY
() const =0 |
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特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP void |
setWeightY
(float weight)=0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP float |
getWeightL
() const =0 |
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特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP void |
setWeightL
(float weight)=0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP float |
getWeightA
() const =0 |
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特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP void |
setWeightA
(float weight)=0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP float |
getWeightB
() const =0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP void |
setWeightB
(float weight)=0 |
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特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP float |
getWeightContrast
() const =0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP void |
setWeightContrast
(float weight)=0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP float |
getWeightEntropy
() const =0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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|
virtual CV_WRAP void |
setWeightEntropy
(float weight)=0 |
|
特徴空間の各軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）（x,y＝位置，L,a,b＝CIE Lab空間における色，c＝コントラスト，e＝エントロピー）．
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virtual CV_WRAP std::vector<
Point2f
> |
getSamplingPoints
() const =0 |
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画像から採取された初期サンプル。これらのサンプルされた特徴は、クラスタリングの入力となる。
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| virtual CV_WRAP void |
setWeight
(int idx, float value)=0 |
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特徴空間の個々の軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
setWeights
(const std::vector< float > &weights)=0 |
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特徴空間の個々の軸を線形に伸ばすための重み（乗算定数）。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
setTranslation
(int idx, float value)=0 |
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特徴空間の各軸の平行移動。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
setTranslations
(const std::vector< float > &translations)=0 |
|
特徴空間の各軸の平行移動。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
setSamplingPoints
(std::vector<
Point2f
> samplingPoints)=0 |
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入力画像をサンプリングするためのサンプリングポイントを設定します。[【詳解】（英語］
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virtual CV_WRAP std::vector< int > |
getInitSeedIndexes
() const =0 |
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k-meansアルゴリズムの初期シード（クラスターの初期数）。
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virtual CV_WRAP void |
setInitSeedIndexes
(std::vector< int > initSeedIndexes)=0 |
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k-meansアルゴリズムの初期シードインデックス。
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virtual CV_WRAP int |
getInitSeedCount
() const =0 |
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k-meansアルゴリズムの初期シード（初期クラスタ数）の数。
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virtual CV_WRAP int |
getIterationCount
() const =0 |
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k-means クラスタリングの反復回数．修正されたクラスタリングはクラスタの刈り込みであるため（k個のクラスタを反復的に改良するものではない）、固定の反復回数を使用します。
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virtual CV_WRAP void |
setIterationCount
(int iterationCount)=0 |
|
k-means クラスタリングの反復回数．修正されたクラスタリングはクラスタの刈り込みであるため（k個のクラスタを反復的に改良するものではない）、固定の反復回数を使用します。
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virtual CV_WRAP int |
getMaxClustersCount
() const =0 |
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生成されるクラスターの最大数。この数を超えた場合，クラスタは重みでソートされ，最小のクラスタが切り取られます．
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virtual CV_WRAP void |
setMaxClustersCount
(int maxClustersCount)=0 |
|
生成されるクラスターの最大数。この数を超えた場合，クラスタは重みでソートされ，最小のクラスタが切り取られます．
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|
virtual CV_WRAP int |
getClusterMinSize
() const =0 |
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このパラメータに繰り返しのインデックスを乗じることで、クラスタサイズの下限値が得られます。制限値で指定されたポイント数より少ないポイントを含むクラスタは、そのセントロイドが削除され、ポイントが再割り当てされます。
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virtual CV_WRAP void |
setClusterMinSize
(int clusterMinSize)=0 |
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このパラメータに繰り返しのインデックスを乗じることで、クラスタサイズの下限値が得られます。制限値で指定されたポイント数より少ないポイントを含むクラスタは、そのセントロイドが削除され、ポイントが再割り当てされます。
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|
virtual CV_WRAP float |
getJoiningDistance
() const =0 |
|
Threshold 2つのセントロイド間のユークリッド距離。2つのクラスタ中心がこの距離よりも近い場合、一方のセントロイドが棄却され、ポイントが再割り当てされます。
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virtual CV_WRAP void |
setJoiningDistance
(float joiningDistance)=0 |
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Threshold 2つのセントロイド間のユークリッド距離。2つのクラスタ中心がこの距離よりも近い場合、一方のセントロイドが棄却され、ポイントが再割り当てされます。
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virtual CV_WRAP float |
getDropThreshold
() const =0 |
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与えられたしきい値以下の重みを持つk-meansのセントロイドを削除します。
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virtual CV_WRAP void |
setDropThreshold
(float dropThreshold)=0 |
|
与えられたしきい値以下の重みを持つk-meansのセントロイドを削除します。
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|
virtual CV_WRAP int |
getDistanceFunction
() const =0 |
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k-meansで2点間の距離を測定するために使用される距離関数セレクタ。
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virtual CV_WRAP void |
setDistanceFunction
(int distanceFunction)=0 |
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k-meansで2点間の距離を測定するために使用される距離関数セレクタ。利用可能です。L0_25, L0_5,L1,L2L0_25, L0_5, , L2squared, L5, L_infinity.
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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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| virtual void |
write
(FileStorage
&fs) const |
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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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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 void |
read
(const
FileNode
&fn) |
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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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| 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 |
|
| virtual CV_WRAP String |
getDefaultName
() 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![\[ d(c_i, c_j) \]](form_1171.png)
![\[ \alpha \]](form_1172.png)
![\[ -d(c_i, c_j) \]](form_1173.png)
![\[ e^{ -\alpha * d^2(c_i, c_j)} \]](form_1174.png)
![\[ \frac{1}{\alpha + d(c_i, c_j)} \]](form_1175.png)
