Class implementing the Tree Based Morse Regions (TBMR) as described in [Najman2014] extended with scaled extraction ability. [詳解]
#include <xfeatures2d.hpp>
cv::xfeatures2d::AffineFeature2Dを継承しています。
公開メンバ関数 |
|
| virtual CV_WRAP void | setMinArea (int minArea)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getMinArea () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setMaxAreaRelative (float maxArea)=0 |
| virtual CV_WRAP float | getMaxAreaRelative () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setScaleFactor (float scale_factor)=0 |
| virtual CV_WRAP float | getScaleFactor () const =0 |
| virtual CV_WRAP void | setNScales (int n_scales)=0 |
| virtual CV_WRAP int | getNScales () const =0 |
 基底クラス
cv::xfeatures2d::AffineFeature2D
に属する継承公開メンバ関数 |
|
| virtual void | detect (InputArray image, CV_OUT std::vector< Elliptic_KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())=0 |
| 折り返し検出器を用いて画像中のキーポイントを検出し，それらを楕円領域で補強するためのアフィン適応を行います． |
|
| virtual void | detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, CV_OUT std::vector< Elliptic_KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)=0 |
| キーポイントを検出し，それらの周辺領域のディスクリプタを，円弧状にワープした後に計算します． |
|
| 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 | detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false) |
|
基底クラス
cv::Feature2D
に属する継承公開メンバ関数 |
|
| 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 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 |
静的公開メンバ関数 |
|
| static CV_WRAP Ptr< TBMR > | create (int min_area=60, float max_area_relative=0.01f, float scale_factor=1.25f, int n_scales=-1) |
|
基底クラス
cv::xfeatures2d::AffineFeature2D
に属する継承静的公開メンバ関数 |
|
| static Ptr< AffineFeature2D > | create (Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector, Ptr< DescriptorExtractor > descriptor_extractor) |
| 与えられたキーポイント検出器とディスクリプタ抽出器をラップしたインスタンスを作成します． |
|
| static Ptr< AffineFeature2D > | create (Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector) |
| また，キーポイント検出器とディスクリプタ抽出器が同じであるインスタンスも作成されます． |
|
|
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::Algorithm
に属する継承限定公開メンバ関数 |
|
| void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
詳解
ツリーベースのモールス信号領域を実装したクラス (TBMR)で説明されています。[Najman2014]に記載されています。拡張されたスケーリングされた抽出能力を持ちます。
- 引数
-
min_area minAreaよりも小さい領域を刈り取る max_area_relative maxAreaより大きい領域を剪定する = max_area_relative * input_image_size scale_factor スケール付き抽出のためのスケールファクター． n_scales スケールファクタの適用回数（オクターブ）。
- 覚え書き
- このアルゴリズムは、Component Tree (Min/Max)と同様に、Morse理論に基づいています。MSERを使用していますが、特徴量の抽出にはモールス理論的なアプローチを採用しています。
特徴は楕円（に似ているMSERに似ていますがMSERに似ていますが、特徴は決してTBMRに似ていますが、フィーチャは決してフィーチャではなく、その逆もまた然りです）。
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:
