tracking.hpp ファイル

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"

Include dependency graph for tracking.hpp:

This graph shows which files directly or indirectly include this file:

クラス
class	cv::DenseOpticalFlow
class	cv::DISOpticalFlow
	DISオプティカルフローアルゴリズム。 続きを読む...
class	cv::FarnebackOpticalFlow
	Gunnar Farnebackのアルゴリズムを用いて密なオプティカルフローを計算するクラス。 続きを読む...
class	cv::KalmanFilter
	カルマンフィルタクラス。 続きを読む...
struct	cv::TrackerMIL::Params
struct	cv::TrackerGOTURN::Params
struct	cv::TrackerDaSiamRPN::Params
struct	cv::TrackerNano::Params
struct	cv::TrackerVit::Params
class	cv::SparseOpticalFlow
	疎なオプティカルフローアルゴリズムの基底インターフェース。 詳細...
class	cv::SparsePyrLKOpticalFlow
	疎なオプティカルフローを計算するためのクラス。 詳細...
class	cv::Tracker
	長期トラッカーの基底抽象クラス。 詳細...
class	cv::TrackerDaSiamRPN
class	cv::TrackerGOTURN
	GOTURN (Generic Object Tracking Using Regression Networks) トラッカー 詳細...
class	cv::TrackerMIL
	MILアルゴリズムは、オンラインで識別器を学習し、対象を背景から分離する。 詳細...
class	cv::TrackerNano
	Nanoトラッカーは、dnnベースの超軽量な汎用物体追跡である。 詳細...
class	cv::TrackerVit
	VITトラッカーは、dnnベースの超軽量な汎用物体追跡である。 詳細...
class	cv::VariationalRefinement
	変分法によるオプティカルフローの精緻化。 詳細...

名前空間
namespace	cv

列挙型
enum	{   cv::OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW = 4 ,   cv::OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS = 8 ,   cv::OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN = 256 }
enum	{   cv::MOTION_TRANSLATION = 0 ,   cv::MOTION_EUCLIDEAN = 1 ,   cv::MOTION_AFFINE = 2 ,   cv::MOTION_HOMOGRAPHY = 3 }

関数
int	cv::buildOpticalFlowPyramid (InputArray img, OutputArrayOfArrays pyramid, Size winSize, int maxLevel, bool withDerivatives=true, int pyrBorder=BORDER_REFLECT_101, int derivBorder=BORDER_CONSTANT, bool tryReuseInputImage=true)
	calcOpticalFlowPyrLK に渡すことのできる画像ピラミッドを構築する。
void	cv::calcOpticalFlowFarneback (InputArray prev, InputArray next, InputOutputArray flow, double pyr_scale, int levels, int winsize, int iterations, int poly_n, double poly_sigma, int flags)
	Gunnar Farnebackのアルゴリズムを用いて密なオプティカルフローを計算する。
void	cv::calcOpticalFlowPyrLK (InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err, Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
	ピラミッドを用いた反復Lucas-Kanade法により、疎な特徴集合に対するオプティカルフローを計算する。
RotatedRect	cv::CamShift (InputArray probImage, Rect &window, TermCriteria criteria)
	オブジェクトの中心・サイズ・向きを求める。
double	cv::computeECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray inputMask=noArray())
	2つの画像間の拡張相関係数 (ECC) 値を計算する。
Mat	cv::estimateRigidTransform (InputArray src, InputArray dst, bool fullAffine)
	2つの2D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
double	cv::findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType, TermCriteria criteria, InputArray inputMask, int gaussFiltSize)
	ECC基準に基づいて2つの画像間の幾何変換（ワープ）を求める [84] 。
double	cv::findTransformECC (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputOutputArray warpMatrix, int motionType=MOTION_AFFINE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 0.001), InputArray inputMask=noArray())
double	cv::findTransformECCWithMask (InputArray templateImage, InputArray inputImage, InputArray templateMask, InputArray inputMask, InputOutputArray warpMatrix, int motionType=MOTION_AFFINE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 50, 1e-6), int gaussFiltSize=5)
	テンプレートと入力画像の両方に対する有効性マスクを用いて、ECC基準に基づき2つの画像間の幾何変換（ワープ）を求める [84] 。
int	cv::meanShift (InputArray probImage, Rect &window, TermCriteria criteria)
	バックプロジェクション画像上でオブジェクトを探索する。
Mat	cv::readOpticalFlow (const String &path)
	.flo ファイルを読み込む。
bool	cv::writeOpticalFlow (const String &path, InputArray flow)
	.flo をディスクに書き込む。