cv::BOWImgDescriptorExtractor クラス

bag of visual words を使って画像記述子を計算するクラス。 続き...

#include <opencv2/features2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::BOWImgDescriptorExtractor:

公開メンバ関数
	BOWImgDescriptorExtractor (const Ptr< DescriptorMatcher > &dmatcher)
	BOWImgDescriptorExtractor (const Ptr< Feature2D > &dextractor, const Ptr< DescriptorMatcher > &dmatcher)
	コンストラクタ。
virtual	~BOWImgDescriptorExtractor ()
void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray imgDescriptor, std::vector< std::vector< int > > *pointIdxsOfClusters=0, Mat *descriptors=0)
	設定したビジュアル語彙を使って画像記述子を計算する。
void	compute (InputArray keypointDescriptors, OutputArray imgDescriptor, std::vector< std::vector< int > > *pointIdxsOfClusters=0)
void	compute2 (const Mat &image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, Mat &imgDescriptor)
int	descriptorSize () const
	語彙が設定されていれば画像記述子のサイズを返す。設定されていなければ0を返す。
int	descriptorType () const
	画像記述子の型を返す。
const Mat &	getVocabulary () const
	設定されている語彙を返す。
void	setVocabulary (const Mat &vocabulary)
	ビジュアル語彙を設定する。

限定公開変数類
Ptr< DescriptorExtractor >	dextractor
Ptr< DescriptorMatcher >	dmatcher
Mat	vocabulary

詳細説明

bag of visual words を用いて画像記述子を計算するクラス。

この計算は次のステップから構成される。

1. 与えられた画像とそのキーポイント集合に対する記述子を計算する。
2. 各キーポイント記述子について、語彙の中から最も近いビジュアルワードを探索する。
3. bag-of-words 画像記述子を、画像中に出現した語彙ワードの正規化ヒストグラムとして計算する。ヒストグラムの i 番目のビンは、与えられた画像中における語彙の i 番目のワードの頻度である。

構築子と解体子の詳解

BOWImgDescriptorExtractor() [1/2]

cv::BOWImgDescriptorExtractor::BOWImgDescriptorExtractor	(	const Ptr< Feature2D > &	dextractor,
		const Ptr< DescriptorMatcher > &	dmatcher )

Python:
	cv.BOWImgDescriptorExtractor(	dextractor, dmatcher	) ->	<BOWImgDescriptorExtractor object>

コンストラクタ。

引数

dextractor	入力画像とそのキーポイントの記述子を計算するために用いる記述子抽出器。
dmatcher	画像の各キーポイント記述子に対して、学習済み語彙の中から最も近いワードを探すために用いる記述子マッチャー。

BOWImgDescriptorExtractor() [2/2]

cv::BOWImgDescriptorExtractor::BOWImgDescriptorExtractor

(

const Ptr< DescriptorMatcher > &

dmatcher

)

Python:
	cv.BOWImgDescriptorExtractor(	dextractor, dmatcher	) ->	<BOWImgDescriptorExtractor object>

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。

~BOWImgDescriptorExtractor()

virtual cv::BOWImgDescriptorExtractor::~BOWImgDescriptorExtractor ( )

virtual

メンバ関数詳解

compute() [1/2]

void cv::BOWImgDescriptorExtractor::compute	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	imgDescriptor,
		std::vector< std::vector< int > > *	pointIdxsOfClusters = 0,
		Mat *	descriptors = 0 )

設定されたビジュアル語彙を用いて画像記述子を計算する。

引数

image	記述子を計算する対象の画像。
keypoints	入力画像で検出されたキーポイント。
imgDescriptor	計算された出力画像記述子。
pointIdxsOfClusters	クラスタに属するキーポイントのインデックス。すなわち pointIdxsOfClusters[i] は i 番目のクラスタ(語彙のワード)に属するキーポイントのインデックスであり、非ゼロの場合に返される。
descriptors	非ゼロの場合に返される、画像キーポイントの記述子。

compute() [2/2]

void cv::BOWImgDescriptorExtractor::compute	(	InputArray	keypointDescriptors,
		OutputArray	imgDescriptor,
		std::vector< std::vector< int > > *	pointIdxsOfClusters = 0 )

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

keypointDescriptors	語彙とマッチングするために計算された記述子。
imgDescriptor	計算された出力画像記述子。
pointIdxsOfClusters	クラスタに属するキーポイントのインデックス。すなわち pointIdxsOfClusters[i] は i 番目のクラスタ(語彙のワード)に属するキーポイントのインデックスであり、非ゼロの場合に返される。

compute2()

void cv::BOWImgDescriptorExtractor::compute2 ( const Mat & image, std::vector< KeyPoint > & keypoints, Mat & imgDescriptor )

inline

Python:
	cv.BOWImgDescriptorExtractor.compute(	image, keypoints[, imgDescriptor]	) ->	imgDescriptor

descriptorSize()

int cv::BOWImgDescriptorExtractor::descriptorSize

(

)

const

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

語彙が設定されている場合は画像記述子のサイズを返す。設定されていない場合は 0 を返す。

descriptorType()

int cv::BOWImgDescriptorExtractor::descriptorType

(

)

const

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

画像記述子の型を返す。

getVocabulary()

const Mat & cv::BOWImgDescriptorExtractor::getVocabulary

(

)

const

Python:
	cv.BOWImgDescriptorExtractor.getVocabulary(		) ->	retval

設定された語彙を返す。

setVocabulary()

void cv::BOWImgDescriptorExtractor::setVocabulary

(

const Mat &

vocabulary

)

Python:
	cv.BOWImgDescriptorExtractor.setVocabulary(	vocabulary	) ->	None

ビジュアル語彙を設定する。

引数

vocabulary

語彙(BOWTrainer の継承クラスを使って学習できる)。語彙の各行が1つのビジュアルワード(クラスタ中心)である。

メンバ変数詳解

dextractor

Ptr<DescriptorExtractor> cv::BOWImgDescriptorExtractor::dextractor

protected

dmatcher

Ptr<DescriptorMatcher> cv::BOWImgDescriptorExtractor::dmatcher

protected

vocabulary

Mat cv::BOWImgDescriptorExtractor::vocabulary

protected

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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