cv::hfs::HfsSegment クラス

#include <opencv2/hfs.hpp>

Collaboration diagram for cv::hfs::HfsSegment:

公開メンバ関数
virtual int	getMinRegionSizeI ()=0
virtual int	getMinRegionSizeII ()=0
virtual int	getNumSlicIter ()=0
virtual float	getSegEgbThresholdI ()=0
virtual float	getSegEgbThresholdII ()=0
virtual int	getSlicSpixelSize ()=0
virtual float	getSpatialWeight ()=0
virtual Mat	performSegmentCpu (InputArray src, bool ifDraw=true)=0
	cpu でセグメンテーションを行う。このメソッドは参照用にのみ実装されている。使用することは強く推奨されない。
virtual Mat	performSegmentGpu (InputArray src, bool ifDraw=true)=0
	gpu でセグメンテーションを行う
virtual void	setMinRegionSizeI (int n)=0
	: 引数 minRegionSizeI を設定および取得する。この引数は前述の第2段階で使用される。EGB セグメンテーションの後、この引数より少ないピクセル数の領域は、隣接する領域に統合される。
virtual void	setMinRegionSizeII (int n)=0
	: 引数 minRegionSizeII を設定および取得する。この引数は前述の第3段階で使用される。minRegionSizeI と同じ目的を果たす
virtual void	setNumSlicIter (int n)=0
	: 引数 numSlicIter を設定および取得する。この引数は第1段階で使用される。SLIC を実行する際に何回反復するかを表す。
virtual void	setSegEgbThresholdI (float c)=0
	: 引数 segEgbThresholdI を設定および取得する。この引数は前述の第2段階で使用される。EGB アルゴリズムを適用して隣接ノードを統合する際に、エッジの重みをしきい値処理するために用いる定数である。この値が大きいとセグメンテーション結果はより多くの領域が残る傾向があり、逆もまた同様である。
virtual void	setSegEgbThresholdII (float c)=0
	: パラメータ segEgbThresholdII を設定・取得する。このパラメータは上述の第3ステージで使用される。segEgbThresholdI と同じ目的を持つ。この値が大きいほどセグメンテーション結果に残る領域が多くなる傾向があり、小さいほどその逆になる。
virtual void	setSlicSpixelSize (int n)=0
	: パラメータ slicSpixelSize を設定・取得する。このパラメータは上述の第1ステージ(SLICステージ)で使用される。SLICを初期化する際の各スーパーピクセルのサイズを表す。各スーパーピクセルは初期状態でおよそ \(slicSpixelSize \times slicSpixelSize\) ピクセルを持つ。
virtual void	setSpatialWeight (float w)=0
	: パラメータ spatialWeight を設定・取得する。このパラメータは上述の第1ステージ(SLICステージ)で使用される。各ピクセルとその中心との距離を計算する際に位置がどれだけ重要な役割を果たすかを表す。距離を計算する厳密な式は \(colorDistance + spatialWeight \times spatialDistance\) である。この値が大きいほどセグメンテーション結果は局所的な一貫性を持つ傾向がある。
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< HfsSegment >	create (int height, int width, float segEgbThresholdI=0.08f, int minRegionSizeI=100, float segEgbThresholdII=0.28f, int minRegionSizeII=200, float spatialWeight=0.6f, int slicSpixelSize=8, int numSlicIter=5)
	: hfsオブジェクトを生成する
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

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< HfsSegment > cv::hfs::HfsSegment::create ( int height, int width, float segEgbThresholdI = 0.08f, int minRegionSizeI = 100, float segEgbThresholdII = 0.28f, int minRegionSizeII = 200, float spatialWeight = 0.6f, int slicSpixelSize = 8, int numSlicIter = 5 )

static

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.create(	height, width[, segEgbThresholdI[, minRegionSizeI[, segEgbThresholdII[, minRegionSizeII[, spatialWeight[, slicSpixelSize[, numSlicIter]]]]]]]	) ->	retval
	cv.hfs.HfsSegment_create(	height, width[, segEgbThresholdI[, minRegionSizeI[, segEgbThresholdII[, minRegionSizeII[, spatialWeight[, slicSpixelSize[, numSlicIter]]]]]]]	) ->	retval

: hfsオブジェクトを生成する

引数

height	入力画像の高さ
width	入力画像の幅
segEgbThresholdI	引数 segEgbThresholdI
minRegionSizeI	引数 minRegionSizeI
segEgbThresholdII	引数 segEgbThresholdII
minRegionSizeII	引数 minRegionSizeII
spatialWeight	引数 spatialWeight
slicSpixelSize	引数 slicSpixelSize
numSlicIter	引数 numSlicIter

getMinRegionSizeI()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getMinRegionSizeI ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getMinRegionSizeI(		) ->	retval

getMinRegionSizeII()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getMinRegionSizeII ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getMinRegionSizeII(		) ->	retval

getNumSlicIter()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getNumSlicIter ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getNumSlicIter(		) ->	retval

getSegEgbThresholdI()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSegEgbThresholdI ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getSegEgbThresholdI(		) ->	retval

getSegEgbThresholdII()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSegEgbThresholdII ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getSegEgbThresholdII(		) ->	retval

getSlicSpixelSize()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getSlicSpixelSize ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getSlicSpixelSize(		) ->	retval

getSpatialWeight()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSpatialWeight ( )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.getSpatialWeight(		) ->	retval

performSegmentCpu()

virtual Mat cv::hfs::HfsSegment::performSegmentCpu ( InputArray src, bool ifDraw = true )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.performSegmentCpu(	src[, ifDraw]	) ->	retval

CPUでセグメンテーションを行う。このメソッドは参照用にのみ実装されている。使用することは強く推奨されない。

performSegmentGpu()

virtual Mat cv::hfs::HfsSegment::performSegmentGpu ( InputArray src, bool ifDraw = true )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.performSegmentGpu(	src[, ifDraw]	) ->	retval

GPUでセグメンテーションを行う

引数

src	入力画像
ifDraw	返される Mat に画像を描画するかどうか。この引数が false の場合、返される Mat の内容は、各ピクセルが属する領域を表すインデックスの行列となる。そのデータ型は CV_16U である。この引数が true の場合、返される Mat はセグメント化された画像となり、各領域の色はその領域内の全ピクセルの平均色となる。そのデータ型は入力画像と同じである

setMinRegionSizeI()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setMinRegionSizeI ( int n )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setMinRegionSizeI(	n	) ->	None

: パラメータ minRegionSizeI を設定・取得する。このパラメータは上述の第2ステージで使用される。EGBセグメンテーションの後、このパラメータより少ないピクセル数の領域は隣接する領域に統合される。

setMinRegionSizeII()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setMinRegionSizeII ( int n )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setMinRegionSizeII(	n	) ->	None

: パラメータ minRegionSizeII を設定・取得する。このパラメータは上述の第3ステージで使用される。minRegionSizeI と同じ目的を持つ

setNumSlicIter()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setNumSlicIter ( int n )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setNumSlicIter(	n	) ->	None

: パラメータ numSlicIter を設定・取得する。このパラメータは第1ステージで使用される。SLICを実行する際に何回反復するかを表す。

setSegEgbThresholdI()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSegEgbThresholdI ( float c )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setSegEgbThresholdI(	c	) ->	None

: パラメータ segEgbThresholdI を設定・取得する。このパラメータは上述の第2ステージで使用される。EGBアルゴリズムを適用して隣接ノードを統合する際にエッジの重みをしきい値処理するために使われる定数である。この値が大きいほどセグメンテーション結果に残る領域が多くなる傾向があり、小さいほどその逆になる。

setSegEgbThresholdII()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSegEgbThresholdII ( float c )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setSegEgbThresholdII(	c	) ->	None

: パラメータ segEgbThresholdII を設定・取得する。このパラメータは上述の第3ステージで使用される。segEgbThresholdI と同じ目的を持つ。この値が大きいほどセグメンテーション結果に残る領域が多くなる傾向があり、小さいほどその逆になる。

setSlicSpixelSize()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSlicSpixelSize ( int n )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setSlicSpixelSize(	n	) ->	None

: パラメータ slicSpixelSize を設定・取得する。このパラメータは上述の第1ステージ(SLICステージ)で使用される。SLICを初期化する際の各スーパーピクセルのサイズを表す。各スーパーピクセルは初期状態でおよそ \(slicSpixelSize \times slicSpixelSize\) ピクセルを持つ。

setSpatialWeight()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSpatialWeight ( float w )

pure virtual

Python:
	cv.hfs.HfsSegment.setSpatialWeight(	w	) ->	None

: パラメータ spatialWeight を設定・取得する。このパラメータは上述の第1ステージ(SLICステージ)で使用される。各ピクセルとその中心との距離を計算する際に位置がどれだけ重要な役割を果たすかを表す。距離を計算する厳密な式は \(colorDistance + spatialWeight \times spatialDistance\) である。この値が大きいほどセグメンテーション結果は局所的な一貫性を持つ傾向がある。

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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/hfs.hpp