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#include <opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp>

Collaboration diagram for cv::cuda::SURF_CUDA:

公開型
enum	KeypointLayout { X_ROW = 0 , Y_ROW , LAPLACIAN_ROW , OCTAVE_ROW , SIZE_ROW , ANGLE_ROW , HESSIAN_ROW , ROWS_COUNT }

公開メンバ関数
	SURF_CUDA ()
	デフォルトコンストラクタ

	SURF_CUDA (double _hessianThreshold, int _nOctaves=4, int _nOctaveLayers=2, bool _extended=false, float _keypointsRatio=0.01f, bool _upright=false)
	必要なすべての引数を取るフルコンストラクタ

int	defaultNorm () const
	デフォルトのノルム型を返す

int	descriptorSize () const
	記述子のサイズをfloat単位(64または128)で返す

void	detect (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, GpuMat &keypoints)
	SURFで使用される高速ヘッセ行列検出器を用いてキーポイントを検出する。

void	detectWithDescriptors (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, GpuMat &keypoints, GpuMat &descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)
	SURFで使用される高速ヘッセ行列検出器を用いてキーポイントを検出し、その記述子を計算する。

void	downloadDescriptors (const GpuMat &descriptorsGPU, std::vector< float > &descriptors)
	記述子をデバイスからホストメモリへダウンロードする

void	downloadKeypoints (const GpuMat &keypointsGPU, std::vector< KeyPoint > &keypoints)
	キーポイントをデバイスからホストメモリへダウンロードする

void	operator() (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, GpuMat &keypoints)

void	operator() (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, GpuMat &keypoints, GpuMat &descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

void	operator() (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints)

void	operator() (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, GpuMat &descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

void	operator() (const GpuMat &img, const GpuMat &mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, std::vector< float > &descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

void	releaseMemory ()

void	uploadKeypoints (const std::vector< KeyPoint > &keypoints, GpuMat &keypointsGPU)
	ホストのキーポイントをデバイスメモリへアップロードする

静的公開メンバ関数
static Ptr< SURF_CUDA >	create (double _hessianThreshold, int _nOctaves=4, int _nOctaveLayers=2, bool _extended=false, float _keypointsRatio=0.01f, bool _upright=false)

公開変数類
GpuMat	det

bool	extended

double	hessianThreshold

float	keypointsRatio
	最大キーポイント数 = min(keypointsRatio * img.size().area(), 65535)

GpuMat	mask1

GpuMat	maskSum

GpuMat	maxPosBuffer

int	nOctaveLayers

int	nOctaves

GpuMat	sum

GpuMat	trace

bool	upright

詳細説明

画像からSURF (Speeded Up Robust Features) を抽出するために使用されるクラス。 :

SURF_CUDAクラスは、Speeded Up Robust Features記述子を実装する。キーポイントの検出に使用できる高速なマルチスケールのヘッセ行列キーポイント検出器がある(これがデフォルトのオプション)。ただし、記述子はユーザーが指定したキーポイントについても計算できる。8ビットのグレースケール画像のみがサポートされる。

SURF_CUDAクラスは、結果をGPUおよびCPUメモリに保存できる。CPU版とGPU版の間で結果を変換する関数(uploadKeypoints、downloadKeypoints、downloadDescriptors)を提供する。CPU結果の形式はSURF結果と同じである。GPU結果はGpuMatに保存される。キーポイント行列はCV_32FC1型の\(\texttt{nFeatures} \times 7\)行列である。

keypoints.ptr<float>(X_ROW)[i]は、i番目の特徴のx座標を格納する。
keypoints.ptr<float>(Y_ROW)[i]は、i番目の特徴のy座標を格納する。
keypoints.ptr<float>(LAPLACIAN_ROW)[i]は、i番目の特徴のラプラシアン符号を格納する。
keypoints.ptr<float>(OCTAVE_ROW)[i]は、i番目の特徴のオクターブを格納する。
keypoints.ptr<float>(SIZE_ROW)[i]は、i番目の特徴のサイズを格納する。
keypoints.ptr<float>(ANGLE_ROW)[i]は、i番目の特徴の方向を格納する。
keypoints.ptr<float>(HESSIAN_ROW)[i]は、i番目の特徴の応答を格納する。

記述子行列はCV_32FC1型の\(\texttt{nFeatures} \times \texttt{descriptorSize}\)行列である。

SURF_CUDAクラスは、いくつかのバッファを使用し、それらへのアクセスを提供する。すべてのバッファは関数呼び出しの間に安全に解放できる。

参照: SURF

覚え書き

GPU上でSURFキーポイントマッチャーを使用する例は、opencv_source_code/samples/gpu/surf_keypoint_matcher.cpp にある

列挙型メンバ詳解

◆ KeypointLayout

enum cv::cuda::SURF_CUDA::KeypointLayout

列挙値
X_ROW
Y_ROW
LAPLACIAN_ROW
OCTAVE_ROW
SIZE_ROW
ANGLE_ROW
HESSIAN_ROW
ROWS_COUNT

構築子と解体子の詳解

◆ SURF_CUDA() [1/2]

cv::cuda::SURF_CUDA::SURF_CUDA ( )

デフォルトコンストラクタ

◆ SURF_CUDA() [2/2]

cv::cuda::SURF_CUDA::SURF_CUDA	(	double	_hessianThreshold,
		int	_nOctaves = 4,
		int	_nOctaveLayers = 2,
		bool	_extended = false,
		float	_keypointsRatio = 0.01f,
		bool	_upright = false )

explicit

必要なすべての引数を取るフルコンストラクタ

メンバ関数詳解

◆ create()

static Ptr< SURF_CUDA > cv::cuda::SURF_CUDA::create	(	double	_hessianThreshold,
		int	_nOctaves = 4,
		int	_nOctaveLayers = 2,
		bool	_extended = false,
		float	_keypointsRatio = 0.01f,
		bool	_upright = false )

static

Python:
	cv.cuda.SURF_CUDA.create(	_hessianThreshold[, _nOctaves[, _nOctaveLayers[, _extended[, _keypointsRatio[, _upright]]]]]	) ->	retval
	cv.cuda.SURF_CUDA_create(	_hessianThreshold[, _nOctaves[, _nOctaveLayers[, _extended[, _keypointsRatio[, _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）。
_keypointsRatio	特徴の最大数を制限する
_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）。

◆ defaultNorm()

int cv::cuda::SURF_CUDA::defaultNorm ( ) const

Python:
	cv.cuda.SURF_CUDA.defaultNorm(		) ->	retval

デフォルトのノルム型を返す

◆ descriptorSize()

int cv::cuda::SURF_CUDA::descriptorSize ( ) const

Python:
	cv.cuda.SURF_CUDA.descriptorSize(		) ->	retval

記述子のサイズをfloat単位(64または128)で返す

◆ detect()

void cv::cuda::SURF_CUDA::detect	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		GpuMat &	keypoints )

inline

Python:
	cv.cuda.SURF_CUDA.detect(	img, mask[, keypoints]	) ->	keypoints

SURFで使用される高速ヘッセ行列検出器を用いてキーポイントを検出する。

引数

img	入力画像。現在はCV_8UC1画像のみサポートする。
mask	src と同じサイズで CV_8UC1 型のマスク画像。
keypoints	検出されたキーポイント。

◆ detectWithDescriptors()

void cv::cuda::SURF_CUDA::detectWithDescriptors	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		GpuMat &	keypoints,
		GpuMat &	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

inline

Python:
	cv.cuda.SURF_CUDA.detectWithDescriptors(	img, mask[, keypoints[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]]	) ->	keypoints, descriptors

SURFで使用される高速ヘッセ行列検出器を用いてキーポイントを検出し、その記述子を計算する。

引数

img	入力画像。現在はCV_8UC1画像のみサポートする。
mask	src と同じサイズで CV_8UC1 型のマスク画像。
keypoints	検出されたキーポイント。
descriptors	キーポイント記述子。
useProvidedKeypoints	ユーザーが指定したキーポイントについて記述子を計算し、キーポイントの方向を再計算する。

◆ downloadDescriptors()

void cv::cuda::SURF_CUDA::downloadDescriptors	(	const GpuMat &	descriptorsGPU,
		std::vector< float > &	descriptors )

記述子をデバイスからホストメモリへダウンロードする

◆ downloadKeypoints()

void cv::cuda::SURF_CUDA::downloadKeypoints	(	const GpuMat &	keypointsGPU,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints )

Python:
	cv.cuda.SURF_CUDA.downloadKeypoints(	keypointsGPU	) ->	keypoints

キーポイントをデバイスからホストメモリへダウンロードする

◆ operator()() [1/5]

void cv::cuda::SURF_CUDA::operator()	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		GpuMat &	keypoints )

SURFで使用される高速ヘッセ行列検出器を用いてキーポイントを検出する。CV_8UC1画像をサポートする。keypointsはnFeature列6行を持つ。keypoints.ptr<float>(X_ROW)[i]はi番目の特徴のx座標を格納する。keypoints.ptr<float>(Y_ROW)[i]はi番目の特徴のy座標を格納する。keypoints.ptr<float>(LAPLACIAN_ROW)[i]はi番目の特徴のラプラシアン符号を格納する。keypoints.ptr<float>(OCTAVE_ROW)[i]はi番目の特徴のオクターブを格納する。keypoints.ptr<float>(SIZE_ROW)[i]はi番目の特徴のサイズを格納する。keypoints.ptr<float>(ANGLE_ROW)[i]はi番目の特徴の方向を格納する。keypoints.ptr<float>(HESSIAN_ROW)[i]はi番目の特徴の応答を格納する

◆ operator()() [2/5]

void cv::cuda::SURF_CUDA::operator()	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		GpuMat &	keypoints,
		GpuMat &	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

キーポイントを検出し、その記述子を計算する。オプションで、ユーザーが指定したキーポイントについて記述子を計算し、キーポイントの方向を再計算することもできる

◆ operator()() [3/5]

void cv::cuda::SURF_CUDA::operator()	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints )

◆ operator()() [4/5]

void cv::cuda::SURF_CUDA::operator()	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		GpuMat &	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

◆ operator()() [5/5]

void cv::cuda::SURF_CUDA::operator()	(	const GpuMat &	img,
		const GpuMat &	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		std::vector< float > &	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

◆ releaseMemory()

void cv::cuda::SURF_CUDA::releaseMemory ( )

◆ uploadKeypoints()

void cv::cuda::SURF_CUDA::uploadKeypoints	(	const std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		GpuMat &	keypointsGPU )

ホストのキーポイントをデバイスメモリへアップロードする

メンバ変数詳解

◆ det

GpuMat cv::cuda::SURF_CUDA::det

◆ extended

bool cv::cuda::SURF_CUDA::extended

◆ hessianThreshold

double cv::cuda::SURF_CUDA::hessianThreshold

◆ keypointsRatio

float cv::cuda::SURF_CUDA::keypointsRatio

最大キーポイント数 = min(keypointsRatio * img.size().area(), 65535)

◆ mask1

GpuMat cv::cuda::SURF_CUDA::mask1

◆ maskSum

GpuMat cv::cuda::SURF_CUDA::maskSum

◆ maxPosBuffer

GpuMat cv::cuda::SURF_CUDA::maxPosBuffer

◆ nOctaveLayers

int cv::cuda::SURF_CUDA::nOctaveLayers

◆ nOctaves

int cv::cuda::SURF_CUDA::nOctaves

◆ sum

GpuMat cv::cuda::SURF_CUDA::sum

◆ trace

GpuMat cv::cuda::SURF_CUDA::trace

◆ upright

bool cv::cuda::SURF_CUDA::upright

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/cuda.hpp

公開型

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

公開変数類

詳細説明

列挙型メンバ詳解

◆ KeypointLayout

構築子と解体子の詳解

◆ SURF_CUDA() [1/2]

◆ SURF_CUDA() [2/2]

メンバ関数詳解

◆ create()

◆ defaultNorm()

◆ descriptorSize()

◆ detect()

◆ detectWithDescriptors()

◆ downloadDescriptors()

◆ downloadKeypoints()

◆ operator()() [1/5]

◆ operator()() [2/5]

◆ operator()() [3/5]

◆ operator()() [4/5]

◆ operator()() [5/5]

◆ releaseMemory()

◆ uploadKeypoints()

メンバ変数詳解

◆ det

◆ extended

◆ hessianThreshold

◆ keypointsRatio

◆ mask1

◆ maskSum

◆ maxPosBuffer

◆ nOctaveLayers

◆ nOctaves

◆ sum

◆ trace

◆ upright