OpenCV 4.13.0
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cv::BOWKMeansTrainer クラス

bag of visual wordsアプローチを用いて視覚的語彙を学習する、kmeansベースのクラス。 : 続きを読む...

#include <opencv2/features2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::BOWKMeansTrainer:

公開メンバ関数

 BOWKMeansTrainer (int clusterCount, const TermCriteria &termcrit=TermCriteria(), int attempts=3, int flags=KMEANS_PP_CENTERS)
 コンストラクタ。
 
virtual ~BOWKMeansTrainer ()
 
virtual Mat cluster () const CV_OVERRIDE
 
virtual Mat cluster (const Mat &descriptors) const CV_OVERRIDE
 学習用記述子をクラスタリングする。
 
- Public Member Functions inherited from cv::BOWTrainer
 BOWTrainer ()
 
virtual ~BOWTrainer ()
 
void add (const Mat &descriptors)
 学習用セットに記述子を追加する。
 
virtual void clear ()
 
int descriptorsCount () const
 学習用セットに格納されている全記述子の数を返す。
 
const std::vector< Mat > & getDescriptors () const
 記述子の学習用セットを返す。
 

限定公開変数類

int attempts
 
int clusterCount
 
int flags
 
TermCriteria termcrit
 
- Protected Attributes inherited from cv::BOWTrainer
std::vector< Matdescriptors
 
int size
 

詳細説明

bag of visual wordsアプローチを用いて視覚的語彙を学習する、kmeansベースのクラス。 :

構築子と解体子の詳解

◆ BOWKMeansTrainer()

cv::BOWKMeansTrainer::BOWKMeansTrainer ( int clusterCount,
const TermCriteria & termcrit = TermCriteria(),
int attempts = 3,
int flags = KMEANS_PP_CENTERS )
Python:
cv.BOWKMeansTrainer(clusterCount[, termcrit[, attempts[, flags]]]) -> <BOWKMeansTrainer object>

コンストラクタ。

参照
cv::kmeans

◆ ~BOWKMeansTrainer()

virtual cv::BOWKMeansTrainer::~BOWKMeansTrainer ( )
virtual

メンバ関数詳解

◆ cluster() [1/2]

virtual Mat cv::BOWKMeansTrainer::cluster ( ) const
virtual
Python:
cv.BOWKMeansTrainer.cluster() -> retval
cv.BOWKMeansTrainer.cluster(descriptors) -> retval

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。

cv::BOWTrainer を実装する。

◆ cluster() [2/2]

virtual Mat cv::BOWKMeansTrainer::cluster ( const Mat & descriptors) const
virtual
Python:
cv.BOWKMeansTrainer.cluster() -> retval
cv.BOWKMeansTrainer.cluster(descriptors) -> retval

学習用記述子をクラスタリングする。

引数
descriptorsクラスタリングする記述子。記述子行列の各行が1つの記述子である。記述子は内部の学習用記述子セットには追加されない。

語彙はクラスタ中心から構成される。したがって、このメソッドは語彙を返す。メソッドの第1のバリアントでは、オブジェクトに格納された学習用記述子がクラスタリングされる。第2のバリアントでは、入力された記述子がクラスタリングされる。

cv::BOWTrainer を実装する。

メンバ変数詳解

◆ attempts

int cv::BOWKMeansTrainer::attempts
protected

◆ clusterCount

int cv::BOWKMeansTrainer::clusterCount
protected

◆ flags

int cv::BOWKMeansTrainer::flags
protected

◆ termcrit

TermCriteria cv::BOWKMeansTrainer::termcrit
protected

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました: