cv::optflow::GPCForest< T > クラステンプレート

#include <opencv2/optflow/sparse_matching_gpc.hpp>

Collaboration diagram for cv::optflow::GPCForest< T >:

公開メンバ関数
void	findCorrespondences (InputArray imgFrom, InputArray imgTo, std::vector< std::pair< Point2i, Point2i > > &corr, const GPCMatchingParams params=GPCMatchingParams()) const
	2枚の画像間の対応を求める。
void	read (const FileNode &fn) 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	train (const std::vector< String > &imagesFrom, const std::vector< String > &imagesTo, const std::vector< String > &gt, const GPCTrainingParams params=GPCTrainingParams())
	各ツリーに対して個別のサンプルを用いてフォレストを学習する。一般に、最初のメソッドよりもこちらを使うほうがよい。
void	train (GPCTrainingSamples &samples, const GPCTrainingParams params=GPCTrainingParams())
	すべてのツリーに対して1つのサンプルセットを用いてフォレストを学習する。より良い品質を得るため、このメソッドの代わりに次のメソッドを検討してほしい。
void	train (InputArrayOfArrays imagesFrom, InputArrayOfArrays imagesTo, InputArrayOfArrays gt, const GPCTrainingParams params=GPCTrainingParams())
void	write (FileStorage &fs) 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。
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	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< GPCForest >	create ()
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

メンバ関数詳解

create()

template<int T>

static Ptr< GPCForest > cv::optflow::GPCForest< T >::create ( )

inlinestatic

この関数の呼び出しグラフ:

read()

template<int T>

void cv::optflow::GPCForest< T >::read ( const FileNode & fn )

inlinevirtual

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。

cv::Algorithm から再実装されている。

この関数の呼び出しグラフ:

train() [1/3]

template<int T>

void cv::optflow::GPCForest< T >::train ( const std::vector< String > & imagesFrom, const std::vector< String > & imagesTo, const std::vector< String > & gt, const GPCTrainingParams params = GPCTrainingParams() )

inline

各ツリーに対して個別のサンプルを用いてフォレストを学習する。一般に、最初のメソッドよりもこちらを使うほうがよい。

この関数の呼び出しグラフ:

train() [2/3]

template<int T>

void cv::optflow::GPCForest< T >::train ( GPCTrainingSamples & samples, const GPCTrainingParams params = GPCTrainingParams() )

inline

すべてのツリーに対して1つのサンプルセットを用いてフォレストを学習する。より良い品質を得るため、このメソッドの代わりに次のメソッドを検討してほしい。

この関数の呼び出しグラフ:

train() [3/3]

template<int T>

void cv::optflow::GPCForest< T >::train ( InputArrayOfArrays imagesFrom, InputArrayOfArrays imagesTo, InputArrayOfArrays gt, const GPCTrainingParams params = GPCTrainingParams() )

inline

この関数の呼び出しグラフ:

write()

template<int T>

void cv::optflow::GPCForest< T >::write ( FileStorage & fs ) const

inlinevirtual

アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。

cv::Algorithm から再実装されている。

この関数の呼び出しグラフ:

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/optflow/sparse_matching_gpc.hpp