Class for extracting Speeded Up Robust Features from an image [Bay06] . [詳解]
#include <nonfree.hpp>
cv::Feature2Dを継承しています。
公開メンバ関数 |
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| virtual CV_WRAP void | setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0 |
| virtual CV_WRAP double | getHessianThreshold () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setNOctaves (int nOctaves)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getNOctaves () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getNOctaveLayers () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setExtended (bool extended)=0 |
| virtual CV_WRAP bool | getExtended () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setUpright (bool upright)=0 |
| virtual CV_WRAP bool | getUpright () 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< SURF > | create (double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=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
画像から高速化されたロバストな特徴を抽出するためのクラス[Bay06]を参照してください．.
アルゴリズムのパラメータです．
- メンバー int extended
- 0 は，基本ディスクリプタ（各64要素）を計算することを意味します．
- 1 は，拡張ディスクリプタ（各128要素）を計算することを意味します．
- メンバー int upright
- 0 は，検出器が各特徴の向きを計算することを意味します．
- 1 は，向きの計算を行わないことを意味します（この方が，はるかに高速です）．例えば，ステレオペアの画像をマッチングさせたり，画像のスティッチングを行ったりする場合，マッチングした特徴の角度が非常に似ている可能性があり，upright=1を設定することで，特徴の抽出を高速化することができます．
- member double hessianThreshold キーポイント検出器のしきい値。hessianThresholdよりも大きいヘシアンを持つ特徴のみが、検出器によって保持されます。したがって，この値が大きくなるほど，得られるキーポイントは少なくなります．初期値としては，画像のコントラストにもよりますが，300から500程度が良いでしょう。
- member int nOctaves 検出器が利用するガウシアンピラミッドのオクターブ数を指定します。デフォルトでは，4に設定されています．非常に大きな特徴を得たい場合は，より大きな値を使用してください．小さな特徴を得るためには、この値を小さくしてください。
- member int nOctaveLayers ガウシアンピラミッドの各オクターブ内の画像の数。デフォルトでは、2に設定されています。
関数詳解
◆ create()
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static |
- 引数
-
hessianThreshold キーポイント検出器で利用される hessian キーポイント検出器の閾値SURF. nOctaves キーポイント検出器が使用するピラミッドのオクターブ数． nOctaveLayers 各オクターブ内のオクターブレイヤーの数． extended 拡張ディスクリプタフラグ（true - 拡張された128要素のディスクリプタを利用，false - 64要素のディスクリプタを利用）． upright Up-right or rotated features flag（true - 特徴の向きを計算しない，false - 向きを計算する）．
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
