cv::xphoto::LearningBasedWB クラス

より高度な学習ベースの自動ホワイトバランスアルゴリズム。続きを読む...

#include <opencv2/xphoto/white_balance.hpp>

Collaboration diagram for cv::xphoto::LearningBasedWB:

公開メンバ関数
virtual void	extractSimpleFeatures (InputArray src, OutputArray dst)=0
	アルゴリズムの特徴抽出部分を実装する。
virtual int	getHistBinNum () const =0
	アルゴリズムが内部で使用する3次元RGBヒストグラムの1次元あたりのサイズを定義する。ビット深度の高い画像では、ビン数を増やすことが有効なことが多い（例: 12ビット画像に対して256ビン）。
virtual int	getRangeMaxVal () const =0
	入力画像が取りうる最大値（例: 8ビット画像で255、12ビット画像で4095）
virtual float	getSaturationThreshold () const =0
	飽和ピクセルを判定するために使用するしきい値。すなわち、少なくとも1つのチャンネルが \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) を超えるピクセルは無視される。
virtual void	setHistBinNum (int val)=0
	アルゴリズムが内部で使用する3次元RGBヒストグラムの1次元あたりのサイズを定義する。ビット深度の高い画像では、ビン数を増やすことが有効なことが多い（例: 12ビット画像に対して256ビン）。
virtual void	setRangeMaxVal (int val)=0
	入力画像が取りうる最大値（例: 8ビット画像で255、12ビット画像で4095）
virtual void	setSaturationThreshold (float val)=0
	飽和ピクセルを判定するために使用するしきい値。すなわち、少なくとも1つのチャンネルが \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) を超えるピクセルは無視される。
Public Member Functions inherited from cv::xphoto::WhiteBalancer
virtual void	balanceWhite (InputArray src, OutputArray dst)=0
	入力画像にホワイトバランスを適用する。
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

より高度な学習ベースの自動ホワイトバランスアルゴリズム。

GrayworldWB と同様に、このアルゴリズムは入力画像の各チャンネルに異なるゲインを適用することで動作するが、そのゲインの計算は単純なグレーワールド仮定に比べてやや複雑である。アルゴリズムの詳細は [58] を参照。

飽和ピクセルをマスクアウトするため、この関数は次の条件を満たすピクセルのみを使用する:

\[ \frac{\textrm{max}(R,G,B)}{\texttt{range_max_val}} < \texttt{saturation_thresh} \]

現在は CV_8UC3 型および CV_16UC3 型の画像をサポートする。

メンバ関数詳解

extractSimpleFeatures()

virtual void cv::xphoto::LearningBasedWB::extractSimpleFeatures ( InputArray src, OutputArray dst )

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.extractSimpleFeatures(	src[, dst]	) ->	dst

アルゴリズムの特徴抽出部分を実装する。

[58] に従って、入力画像に対して以下の特徴を計算する:

1. 平均的な (R,G,B) タプルの色度
2. 最も明るい (R,G,B) タプルの色度（飽和ピクセルは無視する）
3. 支配的な (R,G,B) タプル（RGBヒストグラムで最も高い値を持つもの）の色度
4. 色度パレットのモード。このパレットは、RGBヒストグラムに従って最も一般的な300色を取り出し、それらを色度平面に射影することで構築される。モードはパレット内で最も密度の高い点であり、Epanechnikovカーネル関数を用いた単純な固定バンド幅のカーネル密度推定器によって計算される。

引数

src	入力の3チャンネル画像（BGR色空間を想定）。
dst	上で列挙した特徴に対応する4つの (r,g) 色度タプルの配列。

getHistBinNum()

virtual int cv::xphoto::LearningBasedWB::getHistBinNum ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.getHistBinNum(		) ->	retval

アルゴリズムが内部で使用する3次元RGBヒストグラムの1次元のサイズを定義する。ビット深度の高い画像ではビンの数を増やすことがしばしば有用である（例: 12ビット画像では256ビン）。

参照

setHistBinNum

getRangeMaxVal()

virtual int cv::xphoto::LearningBasedWB::getRangeMaxVal ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.getRangeMaxVal(		) ->	retval

入力画像が取り得る最大値（例: 8ビット画像では255、12ビット画像では4095）

参照

setRangeMaxVal

getSaturationThreshold()

virtual float cv::xphoto::LearningBasedWB::getSaturationThreshold ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.getSaturationThreshold(		) ->	retval

飽和ピクセルを判定するために使用するしきい値。すなわち、少なくとも1つのチャンネルが \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) を超えるピクセルは無視される。

参照

setSaturationThreshold

setHistBinNum()

virtual void cv::xphoto::LearningBasedWB::setHistBinNum ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.setHistBinNum(	val	) ->	None

アルゴリズムが内部で使用する3次元RGBヒストグラムの1次元のサイズを定義する。ビット深度の高い画像ではビンの数を増やすことがしばしば有用である（例: 12ビット画像では256ビン）。

参照

getHistBinNum

setRangeMaxVal()

virtual void cv::xphoto::LearningBasedWB::setRangeMaxVal ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.setRangeMaxVal(	val	) ->	None

入力画像が取り得る最大値（例: 8ビット画像では255、12ビット画像では4095）

参照

getRangeMaxVal

setSaturationThreshold()

virtual void cv::xphoto::LearningBasedWB::setSaturationThreshold ( float val )

pure virtual

Python:
	cv.xphoto.LearningBasedWB.setSaturationThreshold(	val	) ->	None

飽和ピクセルを判定するために使用するしきい値。すなわち、少なくとも1つのチャンネルが \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) を超えるピクセルは無視される。

参照

getSaturationThreshold

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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/xphoto/white_balance.hpp