cv::xfeatures2d::BoostDesc クラス

BoostDesc（ブースティングによる画像記述子の学習）を実装するクラス。[267] および [268] で説明されている。さらに詳しく...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::xfeatures2d::BoostDesc:

公開型
enum	{   BGM = 100 ,   BGM_HARD = 101 ,   BGM_BILINEAR = 102 ,   LBGM = 200 ,   BINBOOST_64 = 300 ,   BINBOOST_128 = 301 ,   BINBOOST_256 = 302 }

公開メンバ関数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual float	getScaleFactor () const =0
virtual bool	getUseScaleOrientation () const =0
virtual void	setScaleFactor (const float scale_factor)=0
virtual void	setUseScaleOrientation (const bool use_scale_orientation)=0
Public Member Functions inherited from cv::Feature2D
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 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

静的公開メンバ関数
static Ptr< BoostDesc >	create (int desc=BoostDesc::BINBOOST_256, bool use_scale_orientation=true, float scale_factor=6.25f)
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

BoostDesc（ブースティングによる画像記述子の学習）を実装するクラス。[267] および [268] で説明されている。

引数

desc	使用する記述子の種類。デフォルトは BoostDesc::BINBOOST_256（256ビット長の次元）。使用可能な種類は次のとおり: BoostDesc::BGM, BoostDesc::BGM_HARD, BoostDesc::BGM_BILINEAR, BoostDesc::LBGM, BoostDesc::BINBOOST_64, BoostDesc::BINBOOST_128, BoostDesc::BINBOOST_256
use_orientation	キーポイントの向きを用いてパターンをサンプリングする。デフォルトで有効。
scale_factor	検出されたキーポイントのサンプリングウィンドウを調整する。デフォルトは6.25fで、KAZE、SURFで検出されたキーポイントに適合する。ウィンドウ比6.75fは SIFTで検出されたキーポイント向けのスケールである。ウィンドウ比5.00fは AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISKのキーポイント向けのスケールである。ウィンドウ比0.75fは ORBのキーポイント向けの比である。1.50fは元の実装でのデフォルトであった。

覚え書き

BGMは基本となる記述子であり、各バイナリ次元は単一の弱学習器の出力として計算される。BGM_HARDとBGM_BILINEARはBGMと同じものを指すが、勾配ビニングの種類が異なる。ASSIGN_HARDビニング方式を用いるBGM_HARDでは、勾配は最も近い向きのビンに割り当てられる。ASSIGN_BILINEARビニング方式を用いるBGM_BILINEARでは、勾配は隣接する2つのビンに割り当てられる。BGMおよびASSIGN_SOFTビニング方式を用いるその他すべてのモードでは、勾配は勾配角度とビン中心とのコサイン値に応じて最も近い8つのビンに割り当てられる。LBGM（別名FP-Boost）は浮動小数点拡張であり、各次元は弱学習器の応答の線形結合として計算される。BINBOOSTおよびそのサブバリアントはLBGMのバイナリ拡張であり、各ビットは弱学習器集合の線形結合をしきい値処理して計算される。BoostDescのヘッダファイル(boostdesc_*.i)は、samplesサブフォルダ内のexport-boostdesc.pyスクリプトによって元のバイナリからエクスポートされた。

列挙型メンバ詳解

anonymous enum

anonymous enum

列挙値
BGM
BGM_HARD
BGM_BILINEAR
LBGM
BINBOOST_64
BINBOOST_128
BINBOOST_256

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< BoostDesc > cv::xfeatures2d::BoostDesc::create ( int desc = BoostDesc::BINBOOST_256, bool use_scale_orientation = true, float scale_factor = 6.25f )

static

Python:
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.create(	[, desc[, use_scale_orientation[, scale_factor]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.BoostDesc_create(	[, desc[, use_scale_orientation[, scale_factor]]]	) ->	retval

getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::BoostDesc::getDefaultName ( ) const

virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.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::Feature2D から再実装されている。

getScaleFactor()

virtual float cv::xfeatures2d::BoostDesc::getScaleFactor ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.getScaleFactor(		) ->	retval

getUseScaleOrientation()

virtual bool cv::xfeatures2d::BoostDesc::getUseScaleOrientation ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.getUseScaleOrientation(		) ->	retval

setScaleFactor()

virtual void cv::xfeatures2d::BoostDesc::setScaleFactor ( const float scale_factor )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.setScaleFactor(	scale_factor	) ->	None

setUseScaleOrientation()

virtual void cv::xfeatures2d::BoostDesc::setUseScaleOrientation ( const bool use_scale_orientation )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.setUseScaleOrientation(	use_scale_orientation	) ->	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/xfeatures2d.hpp