変分法によるオプティカルフローの精緻化。詳細...

#include <opencv2/video/tracking.hpp>

Collaboration diagram for cv::VariationalRefinement:

公開メンバ関数
virtual void	calcUV (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow_u, InputOutputArray flow_v)=0
	水平方向 (u) と垂直方向 (v) のフロー成分を分離して扱う calc 関数のオーバーロード（余分な split/merge を避けるため）。

virtual float	getAlpha () const =0
	平滑化項の重み。

virtual float	getDelta () const =0
	色の恒常性項の重み。

virtual float	getEpsilon () const =0
	ロバストペナライザのためのノルム値シフト。

virtual int	getFixedPointIterations () const =0
	最小化手続きにおける外側（不動点）反復の回数。

virtual float	getGamma () const =0
	勾配の恒常性項の重み。

virtual float	getOmega () const =0
	SOR における緩和係数。

virtual int	getSorIterations () const =0
	対応する線形システムを解く最小化手続きにおける内側の逐次過緩和 (SOR) 反復の回数。

virtual void	setAlpha (float val)=0
	平滑化項の重み。

virtual void	setDelta (float val)=0
	色の恒常性項の重み。

virtual void	setEpsilon (float val)=0
	ロバストペナライザのためのノルム値シフト。

virtual void	setFixedPointIterations (int val)=0
	最小化手続きにおける外側（不動点）反復の回数。

virtual void	setGamma (float val)=0
	勾配の恒常性項の重み。

virtual void	setOmega (float val)=0
	SOR における緩和係数。

virtual void	setSorIterations (int val)=0
	対応する線形システムを解く最小化手続きにおける内側の逐次過緩和 (SOR) 反復の回数。

Public Member Functions inherited from cv::DenseOpticalFlow
virtual void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	オプティカルフローを計算する。

virtual void	collectGarbage ()=0
	すべての内部バッファを解放する。

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< VariationalRefinement >	create ()
	VariationalRefinement のインスタンスを生成する。

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

変分法によるオプティカルフローの精緻化。

このクラスは入力フローフィールドの変分法による精緻化を実装する。すなわち、入力フローを用いて次の汎関数の最小化を初期化する: \(E(U) = \int_{\Omega} \delta \Psi(E_I) + \gamma \Psi(E_G) + \alpha \Psi(E_S) \)。ここで \(E_I,E_G,E_S\) はそれぞれ色の恒常性項、勾配の恒常性項、平滑化項である。\(\Psi(s^2)=\sqrt{s^2+\epsilon^2}\) は外れ値の影響を抑えるためのロバストペナライザである。完全な定式化と最小化手続きの説明は [44] を参照。

メンバ関数詳解

◆ calcUV()

virtual void cv::VariationalRefinement::calcUV	(	InputArray	I0,
		InputArray	I1,
		InputOutputArray	flow_u,
		InputOutputArray	flow_v )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.calcUV(	I0, I1, flow_u, flow_v	) ->	flow_u, flow_v

水平方向 (u) と垂直方向 (v) のフロー成分を分離して扱う calc 関数のオーバーロード（余分な split/merge を避けるため）。

◆ create()

static Ptr< VariationalRefinement > cv::VariationalRefinement::create ( )

static

Python:
	cv.VariationalRefinement.create(		) ->	retval
	cv.VariationalRefinement_create(		) ->	retval

VariationalRefinement のインスタンスを生成する。

◆ getAlpha()

virtual float cv::VariationalRefinement::getAlpha ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getAlpha(		) ->	retval

平滑化項の重み。

参照: setAlpha

◆ getDelta()

virtual float cv::VariationalRefinement::getDelta ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getDelta(		) ->	retval

色の恒常性項の重み。

参照: setDelta

◆ getEpsilon()

virtual float cv::VariationalRefinement::getEpsilon ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getEpsilon(		) ->	retval

ロバストペナライザのためのノルム値シフト。

参照: setEpsilon

◆ getFixedPointIterations()

virtual int cv::VariationalRefinement::getFixedPointIterations ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getFixedPointIterations(		) ->	retval

最小化手続きにおける外側（不動点）反復の回数。

参照: setFixedPointIterations

◆ getGamma()

virtual float cv::VariationalRefinement::getGamma ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getGamma(		) ->	retval

勾配の恒常性項の重み。

参照: setGamma

◆ getOmega()

virtual float cv::VariationalRefinement::getOmega ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getOmega(		) ->	retval

SOR における緩和係数。

参照: setOmega

◆ getSorIterations()

virtual int cv::VariationalRefinement::getSorIterations ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.getSorIterations(		) ->	retval

対応する線形システムを解く最小化手続きにおける内側の逐次過緩和 (SOR) 反復の回数。

参照: setSorIterations

◆ setAlpha()

virtual void cv::VariationalRefinement::setAlpha ( float val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setAlpha(	val	) ->	None

平滑化項の重み。

参照: getAlpha

◆ setDelta()

virtual void cv::VariationalRefinement::setDelta ( float val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setDelta(	val	) ->	None

色の恒常性項の重み。

参照: getDelta

◆ setEpsilon()

virtual void cv::VariationalRefinement::setEpsilon ( float val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setEpsilon(	val	) ->	None

ロバストペナライザのためのノルム値シフト。

参照: getEpsilon

◆ setFixedPointIterations()

virtual void cv::VariationalRefinement::setFixedPointIterations ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setFixedPointIterations(	val	) ->	None

最小化手続きにおける外側（不動点）反復の回数。

参照: getFixedPointIterations

◆ setGamma()

virtual void cv::VariationalRefinement::setGamma ( float val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setGamma(	val	) ->	None

勾配の恒常性項の重み。

参照: getGamma

◆ setOmega()

virtual void cv::VariationalRefinement::setOmega ( float val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setOmega(	val	) ->	None

SOR における緩和係数。

参照: getOmega

◆ setSorIterations()

virtual void cv::VariationalRefinement::setSorIterations ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.VariationalRefinement.setSorIterations(	val	) ->	None

対応する線形システムを解く最小化手続きにおける内側の逐次過緩和 (SOR) 反復の回数。

参照: getSorIterations

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/video/tracking.hpp

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

◆ calcUV()

◆ create()

◆ getAlpha()

◆ getDelta()

◆ getEpsilon()

◆ getFixedPointIterations()

◆ getGamma()

◆ getOmega()

◆ getSorIterations()

◆ setAlpha()

◆ setDelta()

◆ setEpsilon()

◆ setFixedPointIterations()

◆ setGamma()

◆ setOmega()

◆ setSorIterations()