[127] に基づく、グレイコードパターンを実装したクラス。続き...

#include <opencv2/structured_light/graycodepattern.hpp>

Collaboration diagram for cv::structured_light::GrayCodePattern:

クラス
struct	Params
	StructuredLightPattern コンストラクタのパラメータ。続き...

公開メンバ関数
virtual void	getImagesForShadowMasks (InputOutputArray blackImage, InputOutputArray whiteImage) const =0
	shadowMasks の計算に必要な、全面が黒および全面が白の画像を生成する。

virtual size_t	getNumberOfPatternImages () const =0
	グレイコードパターンに必要なパターン画像の枚数を取得する。

virtual bool	getProjPixel (InputArrayOfArrays patternImages, int x, int y, Point &projPix) const =0
	カメラの (x,y) ピクセルに対応するプロジェクタのピクセルを返す。

virtual void	setBlackThreshold (size_t value)=0
	デコード（shadowsmasks の計算）に必要な黒のしきい値を設定する。

virtual void	setWhiteThreshold (size_t value)=0
	デコードに必要な白のしきい値を設定する。

Public Member Functions inherited from cv::structured_light::StructuredLightPattern
virtual bool	decode (const std::vector< std::vector< Mat > > &patternImages, OutputArray disparityMap, InputArrayOfArrays blackImages=noArray(), InputArrayOfArrays whiteImages=noArray(), int flags=DECODE_3D_UNDERWORLD) const =0
	構造化光パターンをデコードし、視差マップを生成する。

virtual bool	generate (OutputArrayOfArrays patternImages)=0
	投影する構造化光パターンを生成する。

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 bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	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。

virtual void	save (const String &filename) const

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

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	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

静的公開メンバ関数
static Ptr< GrayCodePattern >	create (const GrayCodePattern::Params &parameters=GrayCodePattern::Params())
	コンストラクタ。

static Ptr< GrayCodePattern >	create (int width, int height)

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。

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

詳細説明

[127] に基づく、グレイコードパターンを実装したクラス。

パターン画像の生成は、従来の白黒の色を用いたグレイコード符号化によって行われる。

2つの画像軸 x, y の情報は、それぞれ別の2つのパターンシーケンスに分けて符号化される。解像度 (P_res_x, P_res_y) のプロジェクタ P は、列を表す Ncols = log 2 (P_res_x) 枚の符号化パターン画像と、行を表す Nrows = log 2 (P_res_y) 枚の符号化パターン画像を生成する。例えば解像度 1024x768 のプロジェクタでは Ncols = 10、Nrows = 10 となる。

ただし、生成されるパターンシーケンスは通常色の画像と色を反転した画像の両方から成る。反転パターン画像とは、元の画像と同じ構造を持ちながら色を反転した画像である。これにより、各ピクセルが照らされたとき(最大値)と照らされていないとき(最小値)の輝度値を簡単に求める効果的な手法が得られる。したがって解像度 1024x768 のプロジェクタでは、パターン画像の枚数は Ncols * 2 + Nrows * 2 = 40 となる。

メンバ関数詳解

◆ create() [1/2]

static Ptr< GrayCodePattern > cv::structured_light::GrayCodePattern::create ( const GrayCodePattern::Params & parameters = GrayCodePattern::Params() )

static

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.create(	width, height	) ->	retval
	cv.structured_light.GrayCodePattern_create(	width, height	) ->	retval

コンストラクタ。

引数

parameters GrayCodePattern のパラメータ GrayCodePattern::Params: プロジェクタの幅と高さ。

◆ create() [2/2]

static Ptr< GrayCodePattern > cv::structured_light::GrayCodePattern::create	(	int	width,
		int	height )

static

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.create(	width, height	) ->	retval
	cv.structured_light.GrayCodePattern_create(	width, height	) ->	retval

◆ getImagesForShadowMasks()

virtual void cv::structured_light::GrayCodePattern::getImagesForShadowMasks	(	InputOutputArray	blackImage,
		InputOutputArray	whiteImage ) const

pure virtual

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.getImagesForShadowMasks(	blackImage, whiteImage	) ->	blackImage, whiteImage

shadowMasks の計算に必要な全黒画像と全白画像を生成する。

シャドウ領域、すなわちプロジェクタの光が当たらず符号化情報が存在しない2画像中の領域を識別するため、3DUNDERWORLD アルゴリズムは各カメラで撮影した白画像と黒画像を起点として、2つのカメラ視点に対するシャドウマスクを計算する。本メソッドは投影用のこれら2枚の追加画像を生成する。

引数

blackImage	プロジェクタの解像度で生成された、全面が黒の CV_8U 画像。
whiteImage	プロジェクタの解像度で生成された、全面が白の CV_8U 画像。

◆ getNumberOfPatternImages()

virtual size_t cv::structured_light::GrayCodePattern::getNumberOfPatternImages ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.getNumberOfPatternImages(		) ->	retval

グレイコードパターンに必要なパターン画像の枚数を取得する。

戻り値: グレイコードパターンに必要なパターン画像の枚数。

◆ getProjPixel()

virtual bool cv::structured_light::GrayCodePattern::getProjPixel	(	InputArrayOfArrays	patternImages,
		int	x,
		int	y,
		Point &	projPix ) const

pure virtual

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.getProjPixel(	patternImages, x, y	) ->	retval, projPix

カメラの (x,y) ピクセルに対応するプロジェクタのピクセルを返す。

この関数は、カメラが取得したパターン画像の各ピクセルを、プロジェクタの列と行を表す対応する10進数に復号し、カメラとプロジェクタのピクセル間の対応付けを与える。

引数

patternImages	カメラで取得されたパターン画像。グレースケールの vector < Mat > として格納される。
x	画像ピクセルのx座標。
y	画像ピクセルのy座標。
projPix	カメラのピクセルに対応するプロジェクタのピクセル: projPix.x および projPix.y は、カメラ内でデコード対象となっているピクセルに対応するプロジェクタのピクセルの画像座標である。

◆ setBlackThreshold()

virtual void cv::structured_light::GrayCodePattern::setBlackThreshold ( size_t value )

pure virtual

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.setBlackThreshold(	value	) ->	None

復号(shadowsmasks の計算)に必要な黒のしきい値を設定する。

黒のしきい値は 0〜255 の数値で、完全に照らされた(白)画像と照らされていない(黒)画像との間で、有効なピクセルに必要な最小の輝度差を表す。computeShadowMasks メソッドで使用される。

引数

value 希望する黒のしきい値。

◆ setWhiteThreshold()

virtual void cv::structured_light::GrayCodePattern::setWhiteThreshold ( size_t value )

pure virtual

Python:
	cv.structured_light.GrayCodePattern.setWhiteThreshold(	value	) ->	None

復号に必要な白のしきい値を設定する。

白のしきい値は 0〜255 の数値で、グレイコードパターンとその反転画像との間で、有効なピクセルに必要な最小の輝度差を表す。getProjPixel メソッドで使用される。

引数

value 希望する白のしきい値。

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/structured_light/graycodepattern.hpp

クラス

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

Additional Inherited Members

詳細説明

メンバ関数詳解

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ getImagesForShadowMasks()

◆ getNumberOfPatternImages()

◆ getProjPixel()

◆ setBlackThreshold()

◆ setWhiteThreshold()