Additional photo processing algorithms

クラス
class	cv::xphoto::TonemapDurand
	このアルゴリズムは、バイラテラル・フィルターを使って画像をベース・レイヤーとディテール・レイヤーの2つのレイヤーに分解し、ベース・レイヤーのコントラストを圧縮することで、すべてのディテールを保存します。[【詳解】（英語］
class	cv::xphoto::WhiteBalancer
	オートホワイトバランスアルゴリズムのベースとなるクラス。[【詳解】（英語］
class	cv::xphoto::SimpleWB
	シンプルなホワイトバランスアルゴリズムで、入力画像の各チャンネルを独立して指定された範囲に引き伸ばすことで動作します。堅牢性を高めるために、ピクセル値の上下を無視します。画素値の上下を無視します。[【詳解】（英語］
class	cv::xphoto::GrayworldWB
	グレーワールド・ホワイトバランス・アルゴリズム[【詳解】（英語］
class	cv::xphoto::LearningBasedWB
	より洗練された学習ベースの自動ホワイトバランスアルゴリズム。[【詳解】（英語］

列挙型
enum	cv::xphoto::TransformTypes { cv::xphoto::HAAR = 0 }
	BM3Dトランスフォームタイプ[【詳解】（英語］
enum	cv::xphoto::Bm3dSteps { cv::xphoto::BM3D_STEPALL = 0 , cv::xphoto::BM3D_STEP1 = 1 , cv::xphoto::BM3D_STEP2 = 2 }
	BM3Dアルゴリズムのステップ[【詳解】（英語］
enum	cv::xphoto::InpaintTypes { cv::xphoto::INPAINT_SHIFTMAP = 0 , cv::xphoto::INPAINT_FSR_BEST = 1 , cv::xphoto::INPAINT_FSR_FAST = 2 }
	様々なインペインティング・アルゴリズム[【詳解】（英語］

関数
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::bm3dDenoising (InputArray src, InputOutputArray dstStep1, OutputArray dstStep2, float h=1, int templateWindowSize=4, int searchWindowSize=16, int blockMatchingStep1=2500, int blockMatchingStep2=400, int groupSize=8, int slidingStep=1, float beta=2.0f, int normType=cv::NORM_L2, int step=cv::xphoto::BM3D_STEPALL, int transformType=cv::xphoto::HAAR)
	Block-Matching and 3D-filtering アルゴリズムを用いて画像のノイズ除去を行うhttp://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf演算処理の最適化を行います。ノイズはガウスホワイトノイズと予想される。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::bm3dDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=1, int templateWindowSize=4, int searchWindowSize=16, int blockMatchingStep1=2500, int blockMatchingStep2=400, int groupSize=8, int slidingStep=1, float beta=2.0f, int normType=cv::NORM_L2, int step=cv::xphoto::BM3D_STEPALL, int transformType=cv::xphoto::HAAR)
	Block-Matching and 3D-filtering アルゴリズムを用いて画像のノイズ除去を行うhttp://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf演算処理の最適化を行います。ノイズはガウスホワイトノイズと予想される。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::dctDenoising (const Mat &src, Mat &dst, const double sigma, const int psize=16)
	この関数は、シンプルなdctベースのノイズ除去を実装しています。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::inpaint (const Mat &src, const Mat &mask, Mat &dst, const int algorithmType)
	この関数は，さまざまな単一画像のインペインティングアルゴリズムを実装しています．[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::oilPainting (InputArray src, OutputArray dst, int size, int dynRatio, int code)
	oilPainting 書籍を参照[Holzmann1988】を参照してください。］を参照してください。[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::oilPainting (InputArray src, OutputArray dst, int size, int dynRatio)
	oilPainting 書籍を参照[Holzmann1988】を参照してください。］を参照してください。[【詳解】（英語］
virtual CV_WRAP float	cv::xphoto::TonemapDurand::getSaturation () const =0
virtual CV_WRAP void	cv::xphoto::TonemapDurand::setSaturation (float saturation)=0
virtual CV_WRAP float	cv::xphoto::TonemapDurand::getContrast () const =0
virtual CV_WRAP void	cv::xphoto::TonemapDurand::setContrast (float contrast)=0
virtual CV_WRAP float	cv::xphoto::TonemapDurand::getSigmaSpace () const =0
virtual CV_WRAP void	cv::xphoto::TonemapDurand::setSigmaSpace (float sigma_space)=0
virtual CV_WRAP float	cv::xphoto::TonemapDurand::getSigmaColor () const =0
virtual CV_WRAP void	cv::xphoto::TonemapDurand::setSigmaColor (float sigma_color)=0
CV_EXPORTS_W Ptr< TonemapDurand >	cv::xphoto::createTonemapDurand (float gamma=1.0f, float contrast=4.0f, float saturation=1.0f, float sigma_color=2.0f, float sigma_space=2.0f)
	視差検索範囲を作成します。TonemapDurandオブジェクト[【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W Ptr< SimpleWB >	cv::xphoto::createSimpleWB ()
	のインスタンスを作成します．SimpleWB
CV_EXPORTS_W Ptr< GrayworldWB >	cv::xphoto::createGrayworldWB ()
	のインスタンスを作成します．GrayworldWB
CV_EXPORTS_W Ptr< LearningBasedWB >	cv::xphoto::createLearningBasedWB (const String &path_to_model=String())
	のインスタンスを作成します．LearningBasedWB [【詳解】（英語］
CV_EXPORTS_W void	cv::xphoto::applyChannelGains (InputArray src, OutputArray dst, float gainB, float gainG, float gainR)
	複数のホワイトバランスアルゴリズムの最後のステップである，チャンネルゲインを適用するための効率的な固定小数点近似法を実装します．[【詳解】（英語］

詳解

列挙型詳解

Bm3dSteps

enum cv::xphoto::Bm3dSteps

BM3Dアルゴリズムのステップ

列挙値
BM3D_STEPALL	アルゴリズムの全ステップを実行
BM3D_STEP1	アルゴリズムの最初のステップのみ実行する
BM3D_STEP2	アルゴリズムの第2ステップのみ実行

InpaintTypes

enum cv::xphoto::InpaintTypes

様々なインペインティング・アルゴリズム

参照

inpaint

列挙値
インペイント・シフトマップ(inpaint_shiftmap)	このアルゴリズムでは、画像パッチの支配的な対応関係（変換）を検索し、この変換を用いてシームレスに塗り潰すことを試みます。
Inpaint_fsr_best	FSR（Frequency Selective Reconstruction）を実行します。再構成にかかる時間に応じて、BESTとFASTの2つの品質プロファイルのいずれかを選択できます。参照[GenserPCS2018】を参照してください。］および[SeilerTIP2015】を参照してください。］を参照してください。 このアルゴリズムは、以下のような分野で活用できる可能性があります。 誤差の隠蔽（インペインティング）。サンプリングマスクは、再構成されるべき歪んだ入力画像の欠損ピクセルを示す。 非正則サンプリング。良いサンプリングマスクの選び方の詳細については、レビュー[GroscheICIP2018]を参照してください。および[GroscheIST2018]を参照してください。. 1チャンネルのグレースケールまたは3チャンネルのBGR画像を受け付けます。 従来の許容範囲 CV_8Uでは0～255 CV_16Uでは0-65535 CV_32F/CV_64F では 0-1．
INPAINT_FSR_FAST	INPAINT_FSR_BEST」を参照してください。

TransformTypes

enum cv::xphoto::TransformTypes

BM3Dトランスフォームタイプ

列挙値
HAAR	正規化されていない Haar 変換．

関数詳解

applyChannelGains()

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::applyChannelGains	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		float	gainB,
		float	gainG,
		float	gainR
	)

複数のホワイトバランスアルゴリズムの最後のステップである，チャンネルゲインを適用するための効率的な固定小数点近似法を実装します．

引数

src	BGR 色空間の 3 チャンネル画像を入力します（CV_8UC3 または CV_16UC3 のいずれか）．
dst	src と同じサイズ，同じ種類の画像を出力．
gainB	Bチャンネルのゲイン
gainG	Gチャンネル用ゲイン
gainR	Rチャンネルに対するゲイン

bm3dDenoising() [1/2]

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::bm3dDenoising	(	InputArray	src,
		InputOutputArray	dstStep1,
		OutputArray	dstStep2,
		float	h = 1,
		int	templateWindowSize = 4,
		int	searchWindowSize = 16,
		int	blockMatchingStep1 = 2500,
		int	blockMatchingStep2 = 400,
		int	groupSize = 8,
		int	slidingStep = 1,
		float	beta = 2.0f,
		int	normType = cv::NORM_L2 ,
		int	step = cv::xphoto::BM3D_STEPALL,
		int	transformType = cv::xphoto::HAAR
	)

Block-Matching and 3D-filtering アルゴリズムを用いて画像のノイズ除去を行うhttp://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf演算処理の最適化を行います。ノイズはガウスホワイトノイズと予想される。

引数

src	8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像を入力します．
dstStep1	src と同じサイズ，同じタイプの BM3D の第 1 段階目の画像を出力します．
dstStep2	src と同じサイズ，同じタイプの BM3D の第 2 段階の出力画像．
h	フィルタの強さを調整するパラメータ．h 値が大きいと，ノイズは完全に除去されますが，画像の細部も除去されます．h 値が小さいと，細部は保持されますが，ノイズも若干保持されます．
templateWindowSize	ブロックマッチングに使われるテンプレートパッチのサイズ（ピクセル）．2の累乗である必要があります。
searchWindowSize	ブロックマッチングを行うためのウィンドウのサイズ（ピクセル）。searchWindowsSize が大きいほどノイズ除去時間が長くなります。templateWindowSizeよりも大きくなければならない。
blockMatchingStep1	BM3Dの最初のステップ（ハードスレッショルド）のためのブロックマッチングスレッショルド、つまり2つのブロックが類似しているとみなされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。
blockMatchingStep2	BM3Dの第2ステップ（ウィーナー・フィルタリング）のためのブロック・マッチング閾値、すなわち2つのブロックが類似しているとみなされる最大の距離。ユークリッド距離で表される値。
groupSize	協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。
slidingStep	次の参照ブロックごとに処理するスライディングステップ。
beta	カイザー窓パラメータ：窓の変換によるサイドローブの減衰に影響する。カイザー窓は、ボーダー効果を軽減するために使用されます。ウィンドウの使用を防ぐには、ベータをゼロに設定します。
normType	ブロック間の距離の計算に使用されるノルム。L2よりも遅いですが、より正確な結果が得られます。L1よりも遅いですが、より正確な結果が得られます。
step	実行するBM3Dのステップ。可能なバリエーションは、ステップ1、ステップ2、両方のステップ。
transformType	協調フィルタリングステップで使用される直交変換のタイプ。現在は，Haar変換のみがサポートされています．

この機能は、グレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方としては、異なる色空間のカラー画像を手動でノイズ除去することができます。

参照

fastNlMeansDenoising

bm3dDenoising() [2/2]

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::bm3dDenoising	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		float	h = 1,
		int	templateWindowSize = 4,
		int	searchWindowSize = 16,
		int	blockMatchingStep1 = 2500,
		int	blockMatchingStep2 = 400,
		int	groupSize = 8,
		int	slidingStep = 1,
		float	beta = 2.0f,
		int	normType = cv::NORM_L2 ,
		int	step = cv::xphoto::BM3D_STEPALL,
		int	transformType = cv::xphoto::HAAR
	)

Block-Matching and 3D-filtering アルゴリズムを用いて画像のノイズ除去を行うhttp://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/BM3D_TIP_2007.pdf演算処理の最適化を行います。ノイズはガウスホワイトノイズと予想される。

引数

src	8ビットまたは16ビットの1チャンネル画像を入力します．
dst	src と同じサイズとタイプの画像を出力します。
h	フィルタの強さを調整するパラメータ．h 値が大きいと，ノイズは完全に除去されますが，画像の細部も除去されます．h 値が小さいと，細部は保持されますが，ノイズも若干保持されます．
templateWindowSize	ブロックマッチングに使われるテンプレートパッチのサイズ（ピクセル）．2の累乗である必要があります。
searchWindowSize	ブロックマッチングを行うためのウィンドウのサイズ（ピクセル）。searchWindowsSize が大きいほどノイズ除去時間が長くなります。templateWindowSizeよりも大きくなければならない。
blockMatchingStep1	BM3Dの最初のステップ（ハードスレッショルド）のためのブロックマッチングスレッショルド、つまり2つのブロックが類似しているとみなされる最大距離。値はユークリッド距離で表される。
blockMatchingStep2	BM3Dの第2ステップ（ウィーナー・フィルタリング）のためのブロック・マッチング閾値、すなわち2つのブロックが類似しているとみなされる最大の距離。ユークリッド距離で表される値。
groupSize	協調フィルタリングのための3Dグループの最大サイズ。
slidingStep	次の参照ブロックごとに処理するスライディングステップ。
beta	カイザー窓パラメータ：窓の変換によるサイドローブの減衰に影響する。カイザー窓は、ボーダー効果を軽減するために使用されます。ウィンドウの使用を防ぐには、ベータをゼロに設定します。
normType	ブロック間の距離の計算に使用されるノルム。L2よりも遅いですが、より正確な結果が得られます。L1よりも遅いですが、より正確な結果が得られます。
step	実行されるBM3Dのステップ。BM3D_STEP1とBM3D_STEPALLのみ使用可能です。BM3D_STEP2は、基本的な推定値が存在する必要があるため、許可されない。
transformType	協調フィルタリングステップで使用される直交変換のタイプ。現在は，Haar変換のみがサポートされています．

この機能は、グレースケール画像に適用されることを想定している。この関数の高度な使い方としては、異なる色空間のカラー画像を手動でノイズ除去することができます。

参照

fastNlMeansDenoising

createLearningBasedWB()

CV_EXPORTS_W Ptr< LearningBasedWB > cv::xphoto::createLearningBasedWB

(

const String &

path_to_model = String()

)

のインスタンスを作成します．LearningBasedWB

引数

path_to_model

モデルを含む.ymlファイルへのパス。指定されていない場合は、デフォルトのモデルが使用されます。

createTonemapDurand()

CV_EXPORTS_W Ptr< TonemapDurand > cv::xphoto::createTonemapDurand	(	float	gamma = 1.0f,
		float	contrast = 4.0f,
		float	saturation = 1.0f,
		float	sigma_color = 2.0f,
		float	sigma_space = 2.0f
	)

視差検索範囲を作成します。TonemapDurandオブジェクト

これらを使用するには、cmakeでOPENCV_ENABLE_NONFREEオプションを設定する必要があります。ご自身の責任でご利用ください。

引数

gamma	ガンマ補正のためのガンマ値です。関連項目： createTonemap
contrast	ここで max と min は，結果として得られる画像の最大と最小の輝度値です．
saturation	彩度拡張値。関連項目： createTonemapDrago
sigma_color	色空間におけるバイラテラルフィルターシグマ
sigma_space	座標空間でのバイラテラル・フィルター・シグマ

dctDenoising()

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::dctDenoising	(	const Mat &	src,
		Mat &	dst,
		const double	sigma,
		const int	psize = 16
	)

この関数は、シンプルなdctベースのノイズ除去を実装しています。

http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/.

引数

src	ソース画像
dst	送信先画像
sigma	期待雑音標準偏差
psize	dctが計算されるブロックサイドのサイズ

参照

fastNlMeansDenoising

inpaint()

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::inpaint	(	const Mat &	src,
		const Mat &	mask,
		Mat &	dst,
		const int	algorithmType
	)

この関数は，さまざまな単一画像のインペインティングアルゴリズムを実装しています．

原著論文を見る[He2012]を参照してください．(Shiftmap) あるいは[GenserPCS2018】を参照してください。］および[SeilerTIP2015】を参照してください。］(FSR) を参照してください．

引数

src	ソース画像 #INPAINT_SHIFTMAP: これは，1から4までの任意の種類と任意のチャンネル数を持ちます．3チャンネルと4チャンネルの画像の場合，この関数はCIELab色空間かそれに似た色空間を想定しており，1番目の色成分は強度を，2番目と3番目は色を表します．しかし，どのような色空間であっても試すことができます． #INPAINT_FSR_BEST や #INPAINT_FSR_FAST のような色空間です。1チャンネルのグレースケールまたは3チャンネルのBGR画像．
mask	マスク (#CV_8UC1), ゼロ以外のピクセルは有効な画像領域を示し，ゼロのピクセルはインペイントされる領域を示します．
dst	送信先画像
algorithmType	xphoto::InpaintTypes を参照してください．

oilPainting() [1/2]

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::oilPainting	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		int	size,
		int	dynRatio
	)

oilPainting 書籍を参照[Holzmann1988】を参照してください。］を参照してください。

引数

src	3チャンネルまたは1チャンネルの画像（ CV_8UC3 または CV_8UC1 ）を入力します．
dst	src と同じサイズ，同じ種類の画像を出力．
size	隣り合うサイズは 2-size+1
dynRatio	画像は，ヒストグラム処理の前に dynRatio で分割されます．

oilPainting() [2/2]

CV_EXPORTS_W void cv::xphoto::oilPainting	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		int	size,
		int	dynRatio,
		int	code
	)

oilPainting 書籍を参照[Holzmann1988】を参照してください。］を参照してください。

引数

src	3チャンネルまたは1チャンネルの画像（ CV_8UC3 または CV_8UC1 ）を入力します．
dst	src と同じサイズ，同じ種類の画像を出力．
size	隣り合うサイズは 2-size+1
dynRatio	画像は，ヒストグラム処理の前に dynRatio で分割されます．
code	色空間変換コード（ColorConversionCodesを参照してください）．ヒストグラムは第1面のみ使用されます。