OpenCV 4.13.0
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cv::MSER クラスabstract

最大安定極値領域(Maximally stable extremal region)抽出器。 続き...

#include <opencv2/features2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::MSER:

公開メンバ関数

virtual void detectRegions (InputArray image, std::vector< std::vector< Point > > &msers, std::vector< Rect > &bboxes)=0
 MSER 領域を検出する。
 
virtual double getAreaThreshold () const =0
 
virtual String getDefaultName () const CV_OVERRIDE
 
virtual int getDelta () const =0
 
virtual int getEdgeBlurSize () const =0
 
virtual int getMaxArea () const =0
 
virtual int getMaxEvolution () const =0
 
virtual double getMaxVariation () const =0
 
virtual int getMinArea () const =0
 
virtual double getMinDiversity () const =0
 
virtual double getMinMargin () const =0
 
virtual bool getPass2Only () const =0
 
virtual void setAreaThreshold (double areaThreshold)=0
 
virtual void setDelta (int delta)=0
 
virtual void setEdgeBlurSize (int edge_blur_size)=0
 
virtual void setMaxArea (int maxArea)=0
 
virtual void setMaxEvolution (int maxEvolution)=0
 
virtual void setMaxVariation (double maxVariation)=0
 
virtual void setMinArea (int minArea)=0
 
virtual void setMinDiversity (double minDiversity)=0
 
virtual void setMinMargin (double min_margin)=0
 
virtual void setPass2Only (bool f)=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< MSERcreate (int delta=5, int min_area=60, int max_area=14400, double max_variation=0.25, double min_diversity=.2, int max_evolution=200, double area_threshold=1.01, double min_margin=0.003, int edge_blur_size=5)
 MSER 検出器のフルコンストラクタ。
 
- Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpload (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< _TploadFromString (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< _Tpread (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

最大安定極値領域(Maximally stable extremal region)抽出器。

このクラスはMSER抽出アルゴリズムの全引数をカプセル化する(wiki記事を参照)。

  • MSERには2つの異なる実装がある。1つはグレー画像用、もう1つはカラー画像用である
  • グレー画像アルゴリズムは [213] から引用している。この論文はunion-find法より高速であると主張しており、実際に私のcentrino L7200 1.2GHzノートPCで1.5~2m/sを達成する。
  • カラー画像アルゴリズムは [97] から引用している。グレー画像法よりもかなり遅い(3~4倍)はずである
  • (Python) MSER検出器の使い方を示す完全な例は samples/python/mser.py にある

メンバ関数詳解

◆ create()

static Ptr< MSER > cv::MSER::create ( int delta = 5,
int min_area = 60,
int max_area = 14400,
double max_variation = 0.25,
double min_diversity = .2,
int max_evolution = 200,
double area_threshold = 1.01,
double min_margin = 0.003,
int edge_blur_size = 5 )
static
Python:
cv.MSER.create([, delta[, min_area[, max_area[, max_variation[, min_diversity[, max_evolution[, area_threshold[, min_margin[, edge_blur_size]]]]]]]]]) -> retval
cv.MSER_create([, delta[, min_area[, max_area[, max_variation[, min_diversity[, max_evolution[, area_threshold[, min_margin[, edge_blur_size]]]]]]]]]) -> retval

MSER検出器のフルコンストラクタ。

引数
delta\((size_{i}-size_{i-delta})/size_{i-delta}\) を比較する
min_areaminArea より小さい領域を除去する
max_areamaxArea より大きい領域を除去する
max_variation子領域とサイズが類似している領域を除去する
min_diversityカラー画像の場合、diversity が min_diversity より小さい mser を切り捨てるためにトレースバックする
max_evolutionカラー画像の場合の進化ステップ
area_thresholdカラー画像の場合の、再初期化を引き起こす面積しきい値
min_marginカラー画像の場合、小さすぎるマージンを無視する
edge_blur_sizeカラー画像の場合の、エッジ平滑化のアパーチャサイズ

◆ detectRegions()

virtual void cv::MSER::detectRegions ( InputArray image,
std::vector< std::vector< Point > > & msers,
std::vector< Rect > & bboxes )
pure virtual
Python:
cv.MSER.detectRegions(image) -> msers, bboxes

MSER領域を検出する。

引数
image入力画像 (8UC1, 8UC3 または 8UC4、3x3 以上でなければならない)
msers結果として得られる点集合のリスト
bboxes結果として得られるバウンディングボックス

◆ getAreaThreshold()

virtual double cv::MSER::getAreaThreshold ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getAreaThreshold() -> retval

◆ getDefaultName()

virtual String cv::MSER::getDefaultName ( ) const
virtual
Python:
cv.MSER.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。

◆ getDelta()

virtual int cv::MSER::getDelta ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getDelta() -> retval

◆ getEdgeBlurSize()

virtual int cv::MSER::getEdgeBlurSize ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getEdgeBlurSize() -> retval

◆ getMaxArea()

virtual int cv::MSER::getMaxArea ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getMaxArea() -> retval

◆ getMaxEvolution()

virtual int cv::MSER::getMaxEvolution ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getMaxEvolution() -> retval

◆ getMaxVariation()

virtual double cv::MSER::getMaxVariation ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getMaxVariation() -> retval

◆ getMinArea()

virtual int cv::MSER::getMinArea ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getMinArea() -> retval

◆ getMinDiversity()

virtual double cv::MSER::getMinDiversity ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getMinDiversity() -> retval

◆ getMinMargin()

virtual double cv::MSER::getMinMargin ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getMinMargin() -> retval

◆ getPass2Only()

virtual bool cv::MSER::getPass2Only ( ) const
pure virtual
Python:
cv.MSER.getPass2Only() -> retval

◆ setAreaThreshold()

virtual void cv::MSER::setAreaThreshold ( double areaThreshold)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setAreaThreshold(areaThreshold) -> None

◆ setDelta()

virtual void cv::MSER::setDelta ( int delta)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setDelta(delta) -> None

◆ setEdgeBlurSize()

virtual void cv::MSER::setEdgeBlurSize ( int edge_blur_size)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setEdgeBlurSize(edge_blur_size) -> None

◆ setMaxArea()

virtual void cv::MSER::setMaxArea ( int maxArea)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setMaxArea(maxArea) -> None

◆ setMaxEvolution()

virtual void cv::MSER::setMaxEvolution ( int maxEvolution)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setMaxEvolution(maxEvolution) -> None

◆ setMaxVariation()

virtual void cv::MSER::setMaxVariation ( double maxVariation)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setMaxVariation(maxVariation) -> None

◆ setMinArea()

virtual void cv::MSER::setMinArea ( int minArea)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setMinArea(minArea) -> None

◆ setMinDiversity()

virtual void cv::MSER::setMinDiversity ( double minDiversity)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setMinDiversity(minDiversity) -> None

◆ setMinMargin()

virtual void cv::MSER::setMinMargin ( double min_margin)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setMinMargin(min_margin) -> None

◆ setPass2Only()

virtual void cv::MSER::setPass2Only ( bool f)
pure virtual
Python:
cv.MSER.setPass2Only(f) -> None

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました: