cv::xfeatures2d::SURF クラス

画像からSpeeded Up Robust Featuresを抽出するためのクラス [22] 。 詳細...

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>

Collaboration diagram for cv::xfeatures2d::SURF:

公開メンバ関数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual bool	getExtended () const =0
virtual double	getHessianThreshold () const =0
virtual int	getNOctaveLayers () const =0
virtual int	getNOctaves () const =0
virtual bool	getUpright () const =0
virtual void	setExtended (bool extended)=0
virtual void	setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0
virtual void	setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0
virtual void	setNOctaves (int nOctaves)=0
virtual void	setUpright (bool upright)=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< SURF >	create (double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=false)
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

詳細説明

画像からSpeeded Up Robust Featuresを抽出するためのクラス [22] 。

アルゴリズムの引数:

• member int extended
  • 0 は基本記述子（各64要素）を計算することを意味する
  • 1 は拡張記述子（各128要素）を計算することを意味する
• member int upright
  • 0 は検出器が各特徴の方向を計算することを意味する。
  • 1 は方向を計算しないことを意味する（これははるかに高速である）。例えば、ステレオペアの画像をマッチングする場合や画像のスティッチングを行う場合、マッチングされた特徴はおそらく非常に近い角度を持つため、upright=1 に設定することで特徴抽出を高速化できる。
• メンバ double hessianThreshold キーポイント検出器のしきい値。ヘッセ行列の値が hessianThreshold より大きい特徴のみが検出器によって保持される。したがって、値が大きいほど得られるキーポイントは少なくなる。適切なデフォルト値は、画像のコントラストに応じて 300 から 500 程度である。
• メンバ int nOctaves 検出器が使用するガウシアンピラミッドのオクターブ数。デフォルトでは 4 に設定されている。非常に大きな特徴を取得したい場合は、より大きな値を使用する。小さな特徴だけが欲しい場合は、この値を減らす。
• member int nOctaveLayers The number of images within each octave of a gaussian pyramid. It is set to 2 by default.

  覚え書き

  • An example using the SURF feature detector can be found at opencv_source_code/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp
    • SURF 特徴検出器、抽出器、マッチャーを使用した別の例は opencv_source_code/samples/cpp/matcher_simple.cpp にある

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< SURF > cv::xfeatures2d::SURF::create ( double hessianThreshold = 100, int nOctaves = 4, int nOctaveLayers = 3, bool extended = false, bool upright = false )

static

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.SURF_create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval

引数

hessianThreshold	SURF で使用されるヘッセ行列キーポイント検出器のしきい値。
nOctaves	キーポイント検出器が使用するピラミッドのオクターブ数。
nOctaveLayers	各オクターブ内のオクターブレイヤー数。
extended	拡張記述子フラグ（true - 128要素の拡張記述子を使用する。false - 64要素の記述子を使用する）。
upright	アップライトまたは回転特徴フラグ（true - 特徴の方向を計算しない。false - 方向を計算する）。

getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::SURF::getDefaultName ( ) const

virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.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。

getExtended()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getExtended ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.getExtended(		) ->	retval

getHessianThreshold()

virtual double cv::xfeatures2d::SURF::getHessianThreshold ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.getHessianThreshold(		) ->	retval

getNOctaveLayers()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaveLayers ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaveLayers(		) ->	retval

getNOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaves ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaves(		) ->	retval

getUpright()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getUpright ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.getUpright(		) ->	retval

setExtended()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setExtended ( bool extended )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.setExtended(	extended	) ->	None

setHessianThreshold()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setHessianThreshold ( double hessianThreshold )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.setHessianThreshold(	hessianThreshold	) ->	None

setNOctaveLayers()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaveLayers ( int nOctaveLayers )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaveLayers(	nOctaveLayers	) ->	None

setNOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaves ( int nOctaves )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaves(	nOctaves	) ->	None

setUpright()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setUpright ( bool upright )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.SURF.setUpright(	upright	) ->	None

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp