2次元画像特徴検出器および記述子抽出器のための抽象基底クラス。続き...

#include <opencv2/features2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::Feature2D:

公開メンバ関数
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	画像（1番目のバリアント）または画像集合（2番目のバリアント）で検出されたキーポイントの集合について記述子を計算する。

virtual void	compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors)

virtual int	defaultNorm () const

virtual int	descriptorSize () const

virtual int	descriptorType () const

virtual void	detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
	画像（1番目のバリアント）または画像集合（2番目のバリアント）からキーポイントを検出する。

virtual void	detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray())

virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	検出器オブジェクトが空の場合に true を返す。

virtual String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual void	read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。

void	read (const String &fileName)

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name) const

void	write (const String &fileName) const

virtual void	write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

Additional Inherited Members
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
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。

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。

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。

Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

2次元画像特徴検出器および記述子抽出器のための抽象基底クラス。

構築子と解体子の詳解

◆ ~Feature2D()

virtual cv::Feature2D::~Feature2D ( )

virtual

メンバ関数詳解

◆ compute() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::compute	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors )

virtual

Python:
	cv.Feature2D.compute(	image, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors
	cv.Feature2D.compute(	images, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors

画像（1番目のバリアント）または画像集合（2番目のバリアント）で検出されたキーポイントの集合について記述子を計算する。

引数

image	画像。
keypoints	入力するキーポイントの集合。記述子を計算できないキーポイントは除去される。場合によっては新しいキーポイントが追加されることもある。たとえば SIFT は、複数の支配的な方向を持つキーポイントを（方向ごとに）複製する。
descriptors	計算された記述子。本メソッドの2番目のバリアントでは、descriptors[i] が keypoints[i] について計算された記述子となる。行 j（keypoints または keypoints[i]）は、j 番目のキーポイントに対する記述子である。

cv::xfeatures2d::DAISY で再実装されている。

◆ compute() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::compute	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		OutputArrayOfArrays	descriptors )

virtual

Python:
	cv.Feature2D.compute(	image, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors
	cv.Feature2D.compute(	images, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

images	画像集合。
keypoints	入力するキーポイントの集合。記述子を計算できないキーポイントは除去される。場合によっては新しいキーポイントが追加されることもある。たとえば SIFT は、複数の支配的な方向を持つキーポイントを（方向ごとに）複製する。
descriptors	計算された記述子。本メソッドの2番目のバリアントでは、descriptors[i] が keypoints[i] について計算された記述子となる。行 j（keypoints または keypoints[i]）は、j 番目のキーポイントに対する記述子である。

cv::xfeatures2d::DAISY で再実装されている。

◆ defaultNorm()

virtual int cv::Feature2D::defaultNorm ( ) const

virtual

Python:
	cv.Feature2D.defaultNorm(		) ->	retval

◆ descriptorSize()

virtual int cv::Feature2D::descriptorSize ( ) const

virtual

Python:
	cv.Feature2D.descriptorSize(		) ->	retval

◆ descriptorType()

virtual int cv::Feature2D::descriptorType ( ) const

virtual

Python:
	cv.Feature2D.descriptorType(		) ->	retval

◆ detect() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask = noArray() )

virtual

Python:
	cv.Feature2D.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints
	cv.Feature2D.detect(	images[, masks]	) ->	keypoints

画像（1番目のバリアント）または画像集合（2番目のバリアント）からキーポイントを検出する。

引数

image	画像。
keypoints	検出されたキーポイント。本メソッドの2番目のバリアントでは、keypoints[i] は images[i] で検出されたキーポイントの集合である。
mask	キーポイントを探索する場所を指定するマスク（省略可能）。これは関心領域内に非ゼロ値を持つ8ビット整数行列でなければならない。

cv::xfeatures2d::AffineFeature2D で再実装されている。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ detect() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		InputArrayOfArrays	masks = noArray() )

virtual

Python:
	cv.Feature2D.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints
	cv.Feature2D.detect(	images[, masks]	) ->	keypoints

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

引数

images	画像集合。
keypoints	検出されたキーポイント。本メソッドの2番目のバリアントでは、keypoints[i] は images[i] で検出されたキーポイントの集合である。
masks	キーポイントを探索する場所を指定する、各入力画像に対するマスク（省略可能）。masks[i] は images[i] に対するマスクである。

cv::xfeatures2d::AffineFeature2D で再実装されている。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ detectAndCompute()

virtual void cv::Feature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

virtual

Python:
	cv.Feature2D.detectAndCompute(	image, mask[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]	) ->	keypoints, descriptors

キーポイントを検出し、記述子を計算する

cv::xfeatures2d::AffineFeature2D で再実装されている。

◆ empty()

virtual bool cv::Feature2D::empty ( ) const

virtual

Python:
	cv.Feature2D.empty(		) ->	retval

検出器オブジェクトが空の場合に true を返す。

cv::Algorithm から再実装されている。

◆ getDefaultName()

virtual String cv::Feature2D::getDefaultName ( ) const

virtual

Python:
	cv.Feature2D.getDefaultName(		) ->	retval

アルゴリズムの文字列識別子を返す。この文字列は、オブジェクトをファイルまたは文字列に保存する際に、最上位の xml/yml ノードタグとして使用される。

cv::Algorithm から再実装されている。

cv::AffineFeature, cv::AgastFeatureDetector, cv::AKAZE, cv::BRISK, cv::FastFeatureDetector, cv::GFTTDetector, cv::KAZE, cv::MSER, cv::ORB, cv::SIFT, cv::SimpleBlobDetector, cv::xfeatures2d::BEBLID, cv::xfeatures2d::BoostDesc, cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor, cv::xfeatures2d::DAISY, cv::xfeatures2d::FREAK, cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector, cv::xfeatures2d::LATCH, cv::xfeatures2d::LUCID, cv::xfeatures2d::MSDDetector, cv::xfeatures2d::StarDetector, cv::xfeatures2d::SURF, cv::xfeatures2d::TBMR, cv::xfeatures2d::TEBLID, および cv::xfeatures2d::VGG で再実装されている。

◆ read() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::read ( const FileNode & fn )

virtual

Python:
	cv.Feature2D.read(	fileName	) ->	None
	cv.Feature2D.read(	arg1	) ->	None

ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。

cv::Algorithm から再実装されている。

◆ read() [2/2]

void cv::Feature2D::read ( const String & fileName )

Python:
	cv.Feature2D.read(	fileName	) ->	None
	cv.Feature2D.read(	arg1	) ->	None

◆ write() [1/4]

void cv::Feature2D::write	(	const Ptr< FileStorage > &	fs,
		const String &	name ) const

inline

Python:
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	None
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	None

◆ write() [2/4]

void cv::Feature2D::write ( const String & fileName ) const

Python:
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	None
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	None

◆ write() [3/4]

virtual void cv::Feature2D::write ( FileStorage & fs ) const

virtual

Python:
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	None
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	None

アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。

cv::Algorithm から再実装されている。

◆ write() [4/4]

void cv::Feature2D::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name ) const

inline

Python:
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	None
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	None

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/features2d.hpp

公開メンバ関数

Additional Inherited Members

詳細説明

構築子と解体子の詳解

◆ ~Feature2D()

メンバ関数詳解

◆ compute() [1/2]

◆ compute() [2/2]

◆ defaultNorm()

◆ descriptorSize()

◆ descriptorType()

◆ detect() [1/2]

◆ detect() [2/2]

◆ detectAndCompute()

◆ empty()

◆ getDefaultName()

◆ read() [1/2]

◆ read() [2/2]

◆ write() [1/4]

◆ write() [2/4]

◆ write() [3/4]

◆ write() [4/4]