[134] による Robust Interpolation method of Correspondences (RIC) と呼ばれる、修正された区分的な局所重み付きアフィン推定器に基づく疎なマッチの補間アルゴリズム。後処理フィルタとして Variational and Fast Global Smoother を用いる。 RICInterpolator は EdgeAwareInterpolator の拡張である。この拡張の主な考え方は、SLICスーパーピクセル推定による過剰分割に基づく区分的アフィンモデルである。本手法は、区分的モデル間で推定を行う効率的な伝播機構を備えている。 More...

#include <opencv2/ximgproc/sparse_match_interpolator.hpp>

Collaboration diagram for cv::ximgproc::RICInterpolator:

公開メンバ関数
virtual float	getAlpha () const =0
	Alpha は測地距離を重みへ変換する際のグローバルな重みを定義する引数である。

virtual float	getFGSLambda () const =0
	対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

virtual float	getFGSSigma () const =0
	対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

virtual int	getK () const =0
	K はスーパーピクセルセグメントに対して局所的なアフィンモデルを当てはめる際に考慮する最近傍マッチの数である。ただし、値を小さくすると補間処理が明らかに高速になる。 [134] のオリジナル実装では32を用いている。

virtual float	getMaxFlow () const =0
	MaxFlow は特定の区分的アフィンモデルを用いた予測を検証するためのしきい値である。予測がしきい値を超えた場合は、代わりに並進モデルが適用される。

virtual int	getModelIter () const =0
	区分的アフィンモデルの推定における反復回数を定義する引数。

virtual bool	getRefineModels () const =0
	区分的アフィンモデルの追加の精緻化を行うかどうかを選択する引数。

virtual int	getSuperpixelMode () const =0
	使用するスーパーピクセルアルゴリズムの種類を選択する引数:

virtual int	getSuperpixelNNCnt () const =0
	局所的なアフィンモデルを当てはめる際に、各スーパーピクセルで考慮する最近傍マッチの数を定義する引数。

virtual float	getSuperpixelRuler () const =0
	過剰分割に用いるスーパーピクセルの平滑度係数の強さを調整する引数。

virtual int	getSuperpixelSize () const =0
	エッジを考慮した項の推定に用いる内部コスト、すなわちエッジマップを取得する。

virtual bool	getUseGlobalSmootherFilter () const =0
	fastGlobalSmootherFilter() による後処理を行うかどうかを設定する。

virtual bool	getUseVariationalRefinement () const =0
	VariationalRefinement による後処理を行うかどうかを選択する引数。

virtual void	setAlpha (float alpha=0.7f)=0
	Alpha は測地距離を重みへ変換する際のグローバルな重みを定義する引数である。

virtual void	setCostMap (const Mat &costMap)=0
	エッジを考慮した項に対して、より精緻なコストマップ、すなわちエッジマップを提供するためのインターフェース。この実装はかなり単純な勾配ベースのエッジマップ推定に基づいている。より複雑なエッジマップ推定器（例えばオリジナルの論文で用いられた StructuredEdgeDetection）を用いると精度の向上につながる場合があり、ここで内部のエッジマップ推定をバイパスできる。

virtual void	setFGSLambda (float lambda=500.f)=0
	対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

virtual void	setFGSSigma (float sigma=1.5f)=0
	対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

virtual void	setK (int k=32)=0
	K はスーパーピクセルセグメントに対して局所的なアフィンモデルを当てはめる際に考慮する最近傍マッチの数である。ただし、値を小さくすると補間処理が明らかに高速になる。 [134] のオリジナル実装では32を用いている。

virtual void	setMaxFlow (float maxFlow=250.f)=0
	MaxFlow は特定の区分的アフィンモデルを用いた予測を検証するためのしきい値である。予測がしきい値を超えた場合は、代わりに並進モデルが適用される。

virtual void	setModelIter (int modelIter=4)=0
	区分的アフィンモデルの推定における反復回数を定義する引数。

virtual void	setRefineModels (bool refineModles=true)=0
	区分的アフィンモデルの追加の精緻化を行うかどうかを選択する引数。

virtual void	setSuperpixelMode (int mode=100)=0
	使用するスーパーピクセルアルゴリズムの種類を選択する引数:

virtual void	setSuperpixelNNCnt (int spNN=150)=0
	局所的なアフィンモデルを当てはめる際に、各スーパーピクセルで考慮する最近傍マッチの数を定義する引数。

virtual void	setSuperpixelRuler (float ruler=15.f)=0
	過剰分割に用いるスーパーピクセルの平滑度係数の強さを調整する引数。

virtual void	setSuperpixelSize (int spSize=15)=0
	エッジを考慮した項の推定に用いる内部コスト、すなわちエッジマップを取得する。

virtual void	setUseGlobalSmootherFilter (bool use_FGS=true)=0
	fastGlobalSmootherFilter() による後処理を行うかどうかを設定する。

virtual void	setUseVariationalRefinement (bool use_variational_refinement=false)=0
	VariationalRefinement による後処理を行うかどうかを選択する引数。

Public Member Functions inherited from cv::ximgproc::SparseMatchInterpolator
virtual void	interpolate (InputArray from_image, InputArray from_points, InputArray to_image, InputArray to_points, OutputArray dense_flow)=0
	入力された疎なマッチを補間する。

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

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

[134] による Robust Interpolation method of Correspondences (RIC) と呼ばれる、修正された区分的な局所重み付きアフィン推定器に基づく疎なマッチの補間アルゴリズム。後処理フィルタとして Variational and Fast Global Smoother を用いる。 RICInterpolator は EdgeAwareInterpolator の拡張である。この拡張の主な考え方は、SLICスーパーピクセル推定による過剰分割に基づく区分的アフィンモデルである。本手法は、区分的モデル間で推定を行う効率的な伝播機構を備えている。

メンバ関数詳解

◆ getAlpha()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getAlpha ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getAlpha(		) ->	retval

Alpha は測地距離を重みへ変換する際のグローバルな重みを定義する引数である。

参照: setAlpha

◆ getFGSLambda()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getFGSLambda ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getFGSLambda(		) ->	retval

対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

参照: setFGSLambda

◆ getFGSSigma()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getFGSSigma ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getFGSSigma(		) ->	retval

対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

参照: setFGSSigma

◆ getK()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getK ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getK(		) ->	retval

K はスーパーピクセルセグメントに対して局所的なアフィンモデルを当てはめる際に考慮する最近傍マッチの数である。ただし、値を小さくすると補間処理が明らかに高速になる。 [134] のオリジナル実装では32を用いている。

参照: setK

◆ getMaxFlow()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getMaxFlow ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getMaxFlow(		) ->	retval

MaxFlow は特定の区分的アフィンモデルを用いた予測を検証するためのしきい値である。予測がしきい値を超えた場合は、代わりに並進モデルが適用される。

参照: setMaxFlow

◆ getModelIter()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getModelIter ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getModelIter(		) ->	retval

区分的アフィンモデルの推定における反復回数を定義する引数。

参照: setModelIter

◆ getRefineModels()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getRefineModels ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getRefineModels(		) ->	retval

区分的アフィンモデルの追加の精緻化を行うかどうかを選択する引数。

参照: setRefineModels

◆ getSuperpixelMode()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelMode ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelMode(		) ->	retval

使用するスーパーピクセルアルゴリズムの種類を選択する引数:

参照: setSuperpixelMode

◆ getSuperpixelNNCnt()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelNNCnt ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelNNCnt(		) ->	retval

局所的なアフィンモデルを当てはめる際に、各スーパーピクセルで考慮する最近傍マッチの数を定義する引数。

参照: setSuperpixelNNCnt

◆ getSuperpixelRuler()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelRuler ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelRuler(		) ->	retval

過剰分割に用いるスーパーピクセルの平滑度係数の強さを調整する引数。

参照: setSuperpixelRuler

◆ getSuperpixelSize()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelSize ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelSize(		) ->	retval

エッジを考慮した項の推定に用いる内部コスト、すなわちエッジマップを取得する。

参照: setSuperpixelSize

◆ getUseGlobalSmootherFilter()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getUseGlobalSmootherFilter ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getUseGlobalSmootherFilter(		) ->	retval

fastGlobalSmootherFilter() による後処理を行うかどうかを設定する。

参照: setUseGlobalSmootherFilter

◆ getUseVariationalRefinement()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getUseVariationalRefinement ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getUseVariationalRefinement(		) ->	retval

VariationalRefinement による後処理を行うかどうかを選択する引数。

参照: setUseVariationalRefinement

◆ setAlpha()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setAlpha ( float alpha = 0.7f )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setAlpha(	[, alpha]	) ->	None

Alpha は測地距離を重みへ変換する際のグローバルな重みを定義する引数である。

◆ setCostMap()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setCostMap ( const Mat & costMap )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setCostMap(	costMap	) ->	None

エッジを考慮した項に対して、より精緻なコストマップ、すなわちエッジマップを提供するためのインターフェース。この実装はかなり単純な勾配ベースのエッジマップ推定に基づいている。より複雑なエッジマップ推定器（例えばオリジナルの論文で用いられた StructuredEdgeDetection）を用いると精度の向上につながる場合があり、ここで内部のエッジマップ推定をバイパスできる。

引数

costMap CV_32FC1 型の Mat が必要である。

参照: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setFGSLambda()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setFGSLambda ( float lambda = 500.f )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setFGSLambda(	[, lambda_]	) ->	None

対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

◆ setFGSSigma()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setFGSSigma ( float sigma = 1.5f )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setFGSSigma(	[, sigma]	) ->	None

対応する fastGlobalSmootherFilter() の引数を設定する。

◆ setK()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setK ( int k = 32 )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setK(	[, k]	) ->	None

K はスーパーピクセルセグメントに対して局所的なアフィンモデルを当てはめる際に考慮する最近傍マッチの数である。ただし、値を小さくすると補間処理が明らかに高速になる。 [134] のオリジナル実装では32を用いている。

◆ setMaxFlow()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setMaxFlow ( float maxFlow = 250.f )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setMaxFlow(	[, maxFlow]	) ->	None

MaxFlow は特定の区分的アフィンモデルを用いた予測を検証するためのしきい値である。予測がしきい値を超えた場合は、代わりに並進モデルが適用される。

◆ setModelIter()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setModelIter ( int modelIter = 4 )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setModelIter(	[, modelIter]	) ->	None

区分的アフィンモデルの推定における反復回数を定義する引数。

◆ setRefineModels()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setRefineModels ( bool refineModles = true )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setRefineModels(	[, refineModles]	) ->	None

区分的アフィンモデルの追加の精緻化を行うかどうかを選択する引数。

◆ setSuperpixelMode()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelMode ( int mode = 100 )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelMode(	[, mode]	) ->	None

使用するスーパーピクセルアルゴリズムの種類を選択する引数:

cv::ximgproc::SLICType SLIC は指定された region_size を用いて画像をセグメント化する (値: 100)
cv::ximgproc::SLICType SLICO は適応的なコンパクトさ係数を用いて最適化する (値: 101)
cv::ximgproc::SLICType MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more content-sensitive superpixels (value: 102).
参照
cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setSuperpixelNNCnt()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelNNCnt ( int spNN = 150 )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelNNCnt(	[, spNN]	) ->	None

局所的なアフィンモデルを当てはめる際に、各スーパーピクセルで考慮する最近傍マッチの数を定義する引数。

◆ setSuperpixelRuler()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelRuler ( float ruler = 15.f )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelRuler(	[, ruler]	) ->	None

過剰分割に用いるスーパーピクセルの平滑度係数の強さを調整する引数。

参照: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setSuperpixelSize()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelSize ( int spSize = 15 )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelSize(	[, spSize]	) ->	None

エッジを考慮した項の推定に用いる内部コスト、すなわちエッジマップを取得する。

参照: setCostMap

◆ setUseGlobalSmootherFilter()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setUseGlobalSmootherFilter ( bool use_FGS = true )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setUseGlobalSmootherFilter(	[, use_FGS]	) ->	None

fastGlobalSmootherFilter() による後処理を行うかどうかを設定する。

◆ setUseVariationalRefinement()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setUseVariationalRefinement ( bool use_variational_refinement = false )

pure virtual

Python:
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setUseVariationalRefinement(	[, use_variational_refinement]	) ->	None

VariationalRefinement による後処理を行うかどうかを選択する引数。

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/ximgproc/sparse_match_interpolator.hpp

公開メンバ関数

Additional Inherited Members

詳細説明

メンバ関数詳解

◆ getAlpha()

◆ getFGSLambda()

◆ getFGSSigma()

◆ getK()

◆ getMaxFlow()

◆ getModelIter()

◆ getRefineModels()

◆ getSuperpixelMode()

◆ getSuperpixelNNCnt()

◆ getSuperpixelRuler()

◆ getSuperpixelSize()

◆ getUseGlobalSmootherFilter()

◆ getUseVariationalRefinement()

◆ setAlpha()

◆ setCostMap()

◆ setFGSLambda()

◆ setFGSSigma()

◆ setK()

◆ setMaxFlow()

◆ setModelIter()

◆ setRefineModels()

◆ setSuperpixelMode()

◆ setSuperpixelNNCnt()

◆ setSuperpixelRuler()

◆ setSuperpixelSize()

◆ setUseGlobalSmootherFilter()

◆ setUseVariationalRefinement()