クラス
class	cv::KeyPointsFilter
	クラスは、キーポイントのベクトルをフィルタリングします。[【詳解】（英語］

class	cv::Feature2D
	2次元画像の特徴検出器とディスクリプタ抽出器のための抽象的な基底クラス．[【詳解】（英語］

class	cv::AffineFeature
	検出器や抽出器をアフィン不変にするためのラッパーを実装するクラス．[YM11]..[【詳解】（英語］

class	cv::SIFT
	キーポイントを抽出し，スケールインバリアント特徴変換(SIFT) アルゴリズムを用いた，キーポイントの抽出とディスクリプタの計算のためのクラス．[Lowe04]..[【詳解】（英語］

class	cv::BRISK
	を実装したクラス。BRISKに記載されているキーポイント検出器と記述子抽出器。[LCS11]....[【詳解】（英語］

class	cv::ORB
	を実装したクラス。ORB(オリエンテッドブリフ) キーポイント検出器とディスクリプタ抽出器[【詳解】（英語］

class	cv::MSER
	最大限に安定した極値領域抽出器[【詳解】（英語］

class	cv::FastFeatureDetector
	FAST法による特徴検出のためのラッピングクラス．[【詳解】（英語］

class	cv::AgastFeatureDetector
	AGAST法による特徴検出のためのラッピングクラスです。[【詳解】（英語］

class	cv::GFTTDetector
	goodFeaturesToTrack関数を用いた特徴検出のラッピングクラス．[【詳解】（英語］

class	cv::SimpleBlobDetector
	画像からblobを抽出するためのクラス．[【詳解】（英語］

class	cv::KAZE
	を実装したクラス。KAZEに記載されているキーポイント検出器と記述子抽出器。[ABD12]を参照してください。.[【詳解】（英語］

class	cv::AKAZE
	を実装したクラス。AKAZEに記載されているキーポイント検出器と記述子抽出器。[ANB13]に記載されています。.[【詳解】（英語］

型定義
typedef Feature2D	cv::FeatureDetector

typedef Feature2D	cv::DescriptorExtractor

typedef AffineFeature	cv::AffineFeatureDetector

typedef AffineFeature	cv::AffineDescriptorExtractor

typedef SIFT	cv::SiftFeatureDetector

typedef SIFT	cv::SiftDescriptorExtractor

関数
CV_EXPORTS void	cv::FAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)

CV_EXPORTS void	cv::FAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, FastFeatureDetector::DetectorType type)
	FASTアルゴリズムによる角の検出[【詳解】（英語］

CV_EXPORTS void	cv::AGAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)

CV_EXPORTS void	cv::AGAST (InputArray image, CV_OUT std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, AgastFeatureDetector::DetectorType type)
	AGASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出します．[【詳解】（英語］

詳解

型定義詳解

◆ DescriptorExtractor

typedef Feature2D cv::DescriptorExtractor

OpenCVにおけるキーポイントディスクリプタの抽出器は，共通のインタフェースを持つラッパーを持ち，同じ問題を解決する異なるアルゴリズムを簡単に切り替えることができます．このセクションでは，多次元空間のベクトルとして表現されるディスクリプタの計算について説明します．ベクトルディスクリプタ抽出器を実装するすべてのオブジェクトは， DescriptorExtractor インタフェースを継承します．

◆ FeatureDetector

typedef Feature2D cv::FeatureDetector

OpenCVの特徴検出器は，同じ問題を解決する異なるアルゴリズムを簡単に切り替えることができるように，共通のインタフェースを持つラッパーを持ちます．キーポイント検出器を実装するすべてのオブジェクトは， FeatureDetector インタフェースを継承します．

関数詳解

◆ AGAST() [1/2]

CV_EXPORTS void cv::AGAST	(	InputArray	image,
		CV_OUT std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		int	threshold,
		bool	nonmaxSuppression,
		AgastFeatureDetector::DetectorType	type
	)

AGASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出します．

引数

image	キーポイント（コーナー）が検出されたグレースケール画像。
keypoints	画像上で検出されたキーポイント．
threshold	中心となるピクセルの強度と，このピクセルを囲む円のピクセルの強度の差に対する閾値．
nonmaxSuppression	trueの場合，検出されたコーナー（キーポイント）に対して，最大ではない抑制がかかります．
type	論文で定義されている4つの近傍領域のうちの1つ．AgastFeatureDetector::AGAST_5_8, AgastFeatureDetector::AGAST_7_12d, AgastFeatureDetector::AGAST_7_12s, AgastFeatureDetector::OAST_9_16。

Intel以外のプラットフォームでは、同じ数値結果を持つAGASTのツリー最適化バリアントがあります。32ビットバイナリのツリーテーブルは、perlスクリプトを使ってオリジナルコードから自動的に生成されました。perlスクリプトとツリー生成の例はfeatures2d/docフォルダにあります。AGASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出します。[mair2010_agast]..

◆ AGAST() [2/2]

CV_EXPORTS void cv::AGAST	(	InputArray	image,
		CV_OUT std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		int	threshold,
		bool	nonmaxSuppression = `true`
	)

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。

◆ FAST() [1/2]

CV_EXPORTS void cv::FAST	(	InputArray	image,
		CV_OUT std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		int	threshold,
		bool	nonmaxSuppression,
		FastFeatureDetector::DetectorType	type
	)

FASTアルゴリズムによる角の検出