Gipsa/Listic研究所のモデルをOpenCVで使用できるようにするクラス。詳細...

#include <opencv2/bioinspired/retina.hpp>

Collaboration diagram for cv::bioinspired::Retina:

公開メンバ関数
virtual void	activateContoursProcessing (const bool activate)=0
	小細胞系経路の処理（輪郭情報の抽出）を有効化／無効化する。デフォルトでは有効。

virtual void	activateMovingContoursProcessing (const bool activate)=0
	大細胞系経路の処理（動き情報の抽出）を有効化／無効化する。デフォルトでは有効。

virtual void	applyFastToneMapping (InputArray inputImage, OutputArray outputToneMappedImage)=0
	画像の輝度を補正し、逆光問題を是正して影部のディテールを強調することを目的に画像を処理するメソッド。

virtual void	clearBuffers ()=0
	網膜のすべてのバッファをクリアする。

virtual Size	getInputSize ()=0
	網膜の入力バッファサイズを取得する。

virtual void	getMagno (OutputArray retinaOutput_magno)=0
	網膜の動きチャンネル（周辺視野をモデル化）のアクセサ。

virtual Mat	getMagnoRAW () const =0

virtual void	getMagnoRAW (OutputArray retinaOutput_magno)=0
	網膜の動きチャンネル（周辺視野をモデル化）のアクセサ。

virtual Size	getOutputSize ()=0
	網膜の出力バッファサイズを取得する。空間的な対数変換が適用されている場合は入力と異なることがある。

virtual RetinaParameters	getParameters ()=0

virtual void	getParvo (OutputArray retinaOutput_parvo)=0
	網膜のディテールチャンネル（中心窩視野をモデル化）のアクセサ。

virtual Mat	getParvoRAW () const =0

virtual void	getParvoRAW (OutputArray retinaOutput_parvo)=0
	網膜のディテールチャンネル（中心窩視野をモデル化）のアクセサ。

virtual String	printSetup ()=0
	使用しているパラメータ設定を示す文字列を出力する。

virtual void	run (InputArray inputImage)=0
	網膜を入力画像に適用できるようにするメソッド。

virtual void	setColorSaturation (const bool saturateColors=true, const float colorSaturationValue=4.0f)=0
	色のデマルチプレクス処理の最終ステップとして色の彩度を有効化する。 -> この彩度処理はデマルチプレクスされた画像の各チャンネルに適用されるシグモイド関数である。

virtual void	setup (cv::FileStorage &fs, const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0

virtual void	setup (RetinaParameters newParameters)=0

virtual void	setup (String retinaParameterFile="", const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0
	XMLの網膜パラメータファイルを開いて、現在の網膜インスタンスの設定を調整しようとする。

virtual void	setupIPLMagnoChannel (const bool normaliseOutput=true, const float parasolCells_beta=0.f, const float parasolCells_tau=0.f, const float parasolCells_k=7.f, const float amacrinCellsTemporalCutFrequency=1.2f, const float V0CompressionParameter=0.95f, const float localAdaptintegration_tau=0.f, const float localAdaptintegration_k=7.f)=0
	内網状層（IPL）の大細胞チャンネルのパラメータ値を設定する。

virtual void	setupOPLandIPLParvoChannel (const bool colorMode=true, const bool normaliseOutput=true, const float photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity=0.7f, const float photoreceptorsTemporalConstant=0.5f, const float photoreceptorsSpatialConstant=0.53f, const float horizontalCellsGain=0.f, const float HcellsTemporalConstant=1.f, const float HcellsSpatialConstant=7.f, const float ganglionCellsSensitivity=0.7f)=0
	OPLおよびIPLの小細胞チャンネルを設定する（生物学的モデルを参照）

virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE=0

virtual void	write (String fs) const =0
	xml/yml形式のパラメータ情報を書き込む。

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	read (const FileNode &fn)
	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。

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< Retina >	create (Size inputSize)

static Ptr< Retina >	create (Size inputSize, const bool colorMode, int colorSamplingMethod=RETINA_COLOR_BAYER, const bool useRetinaLogSampling=false, const float reductionFactor=1.0f, const float samplingStrength=10.0f)
	標準化されたインタフェースからのコンストラクタ。 Retina インスタンスへのスマートポインタを取得する。

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

Gipsa/Listic研究所のモデルをOpenCVで使用できるようにするクラス。

この網膜モデルは時空間的な画像処理（静止画像や動画シーケンスに適用）を可能にする。要約すると、この網膜モデルの特性は次のとおりである。

スペクトル白色化（中域周波数のディテール強調）を適用する
高周波の時空間ノイズの低減
低周波の輝度の低減（輝度レンジ圧縮）
局所的な対数輝度圧縮により、低照度条件下でディテールを強調できる

用途：このモデルは基本的に時空間的なビデオエフェクトに使用できるが、次の用途にも使える。 _getParvoメソッドの出力行列を用いる：信号対雑音比が向上し、入力画像の輝度レンジに対してロバストなディテールが強調されたテクスチャ解析。 _getMagnoメソッドの出力行列を用いる：前述の特性を備えた動き解析。

詳細については次の論文を参照のこと。 Benoit A., Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp. 758-773, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011 Vision: Images, Signals and Neural Networks: Models of Neural Processing in Visual Perception (Progress in Neural Processing),By: Jeanny Herault, ISBN: 9814273686. WAPI (Tower ID): 113266891.

この網膜フィルタには、著者がコードを再構成した博士課程・研究の同僚たちの研究成果が含まれている。 retinacolor.hpp モジュールを見ると、Brice Chaix de Lavarene による色のモザイク化／デモザイク化と、参考論文 B. Chaix de Lavarene, D. Alleysson, B. Durette, J. Herault (2007). "Efficient demosaicing through recursive filtering", IEEE International Conference on Image Processing ICIP 2007 を知ることができる。 imagelogpolprojection.hpp を見ると、Barthelemy Durette の博士課程（Jeanny Herault と共同）に由来する網膜の空間対数サンプリングを知ることができる。 Retina / V1皮質投影も提案されており、これは Jeanny との議論に由来する。詳細は上記の Jeanny Herault の著書を参照のこと。

メンバ関数詳解

◆ activateContoursProcessing()

virtual void cv::bioinspired::Retina::activateContoursProcessing ( const bool activate )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.activateContoursProcessing(	activate	) ->	None

小細胞系経路の処理（輪郭情報の抽出）を有効化／無効化する。デフォルトでは有効。

引数

activate 小細胞性（Parvocellular、輪郭情報抽出）出力を有効にする場合は true、しない場合は false。有効にした場合、小細胞性出力は Retina::getParvo メソッドで取得できる

◆ activateMovingContoursProcessing()

virtual void cv::bioinspired::Retina::activateMovingContoursProcessing ( const bool activate )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.activateMovingContoursProcessing(	activate	) ->	None

大細胞系経路の処理（動き情報の抽出）を有効化／無効化する。デフォルトでは有効。

引数

activate 大細胞性（Magnocellular）出力を有効にする場合は true、しない場合は false。有効にした場合、大細胞性出力は getMagno メソッドで取得できる

◆ applyFastToneMapping()

virtual void cv::bioinspired::Retina::applyFastToneMapping	(	InputArray	inputImage,
		OutputArray	outputToneMappedImage )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.applyFastToneMapping(	inputImage[, outputToneMappedImage]	) ->	outputToneMappedImage

画像の輝度を補正し、逆光問題を是正して影部のディテールを強調することを目的に画像を処理するメソッド。

このメソッドは、ハイダイナミックレンジ (High Dynamic Range) 画像のトーンマッピング（>8bit/ピクセルの画像を 8bit/ピクセルへ圧縮）を行うために設計されている。これは Retina の Parvocellular モデルの簡易版（run/getParvo メソッド呼び出しの簡易版）であり、網膜の外網状層 (Outer Plexiform Layer) をモデル化し、スペクトル白色化 (spectral whitening) などを行う時空間フィルタを含まない。しかしトーンマッピングには十分に有効で、より高速に動作する。

デモと実験のセクションを確認すると、元の網膜モデルと本メソッドを用いてトーンマッピングを行う例と方法を見ることができる。

引数

inputImage	処理する入力画像（float 形式でコード化されている必要がある : CV_32F、CV_32FC1、CV_32F_C3、CV_32F_C4。第 4 チャンネルは考慮されない）。
outputToneMappedImage	出力されるチャンネルあたり 8bit のトーンマッピング画像（CV_8U または CV_8UC3 形式）。

◆ clearBuffers()

virtual void cv::bioinspired::Retina::clearBuffers ( )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.clearBuffers(		) ->	None

網膜のすべてのバッファをクリアする。

（長時間目を閉じた後に目を開けるのに相当する ;o) このメソッド呼び出しの直後に起こる過渡的な遷移に注意すること。

◆ create() [1/2]

static Ptr< Retina > cv::bioinspired::Retina::create ( Size inputSize )

static


cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	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。

◆ create() [2/2]

static Ptr< Retina > cv::bioinspired::Retina::create	(	Size	inputSize,
		const bool	colorMode,
		int	colorSamplingMethod = RETINA_COLOR_BAYER,
		const bool	useRetinaLogSampling = false,
		const float	reductionFactor = 1.0f,
		const float	samplingStrength = 10.0f )

static


cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval

標準化されたインタフェースからのコンストラクタ。 Retina インスタンスへのスマートポインタを取得する。

引数

inputSize	入力フレームのサイズ
colorMode	選択した処理モード : カラー処理あり、またはなし
colorSamplingMethod	どの種類のカラーサンプリングを使用するかを指定する : cv::bioinspired::RETINA_COLOR_RANDOM: 各ピクセル位置はランダムに R、G、B のいずれかになる cv::bioinspired::RETINA_COLOR_DIAGONAL: カラーサンプリングは RGBRGBRGB...、2 行目 BRGBRGBRG...、3 行目 GBRGBRGBR... となる cv::bioinspired::RETINA_COLOR_BAYER: 標準的なベイヤーサンプリング
useRetinaLogSampling	網膜の対数サンプリングを有効にする。true の場合、続く 2 つの引数を使用できる
reductionFactor	param useRetinaLogSampling=true の場合にのみ有用。出力フレームの縮小率を指定する（中心（中心窩）は高解像度であり、隅は縮小される可能性があるため、精度の損失なしに出力を縮小できる）
samplingStrength	param useRetinaLogSampling=true の場合にのみ有用。適用する対数スケールの強さを指定する

◆ getInputSize()

virtual Size cv::bioinspired::Retina::getInputSize ( )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getInputSize(		) ->	retval

網膜の入力バッファサイズを取得する。

戻り値: 網膜の入力バッファサイズ

◆ getMagno()

virtual void cv::bioinspired::Retina::getMagno ( OutputArray retinaOutput_magno )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getMagno(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno

網膜の動きチャンネル（周辺視野をモデル化）のアクセサ。

注意：getMagnoRAWメソッドは [0;255] の範囲に再スケールされていないバッファを返すが、RAWでないメソッドは正規化された行列を取得できる。

引数

retinaOutput_magno

出力バッファ（必要に応じて再割り当てされる）。形式は次のいずれか :

Mat。この出力は OpenCV での標準的な 8 ビット画像処理用にリスケールされる
RAW メソッドは実際には 1 次元行列を返す（エンコーディングは M1, M2,... Mn）。この出力は量子化やリスケールを行わない、元の網膜フィルタモデルの出力である。

参照: getMagnoRAW

◆ getMagnoRAW() [1/2]

virtual Mat cv::bioinspired::Retina::getMagnoRAW ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(		) ->	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。

◆ getMagnoRAW() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::getMagnoRAW ( OutputArray retinaOutput_magno )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(		) ->	retval

網膜の動きチャンネル（周辺視野をモデル化）のアクセサ。

参照: getMagno

◆ getOutputSize()

virtual Size cv::bioinspired::Retina::getOutputSize ( )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getOutputSize(		) ->	retval

網膜の出力バッファサイズを取得する。空間的な対数変換が適用されている場合は入力と異なることがある。

戻り値: 網膜の出力バッファサイズ

◆ getParameters()

virtual RetinaParameters cv::bioinspired::Retina::getParameters ( )

pure virtual

戻り値: 現在のパラメータ設定

◆ getParvo()

virtual void cv::bioinspired::Retina::getParvo ( OutputArray retinaOutput_parvo )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getParvo(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo

網膜のディテールチャンネル（中心窩視野をモデル化）のアクセサ。

注意：getParvoRAWメソッドは [0;255] の範囲に再スケールされていないバッファを返すが、RAWでないメソッドは正規化された行列を取得できる。

引数

retinaOutput_parvo

出力バッファ（必要に応じて再割り当てされる）。形式は次のいずれか :

Mat。この出力は OpenCV での標準的な 8 ビット画像処理用にリスケールされる
RAW メソッドは実際には 1 次元行列を返す（エンコーディングは R1, R2, ... Rn, G1, G2, ..., Gn, B1, B2, ...Bn）。この出力は量子化やリスケールを行わない、元の網膜フィルタモデルの出力である。

参照: getParvoRAW

◆ getParvoRAW() [1/2]

virtual Mat cv::bioinspired::Retina::getParvoRAW ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(		) ->	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。

◆ getParvoRAW() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::getParvoRAW ( OutputArray retinaOutput_parvo )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(		) ->	retval

網膜のディテールチャンネル（中心窩視野をモデル化）のアクセサ。

参照: getParvo

◆ printSetup()

virtual String cv::bioinspired::Retina::printSetup ( )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.printSetup(		) ->	retval

使用しているパラメータ設定を示す文字列を出力する。

戻り値: 整形されたパラメータ情報を含む文字列

◆ run()

virtual void cv::bioinspired::Retina::run ( InputArray inputImage )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.run(	inputImage	) ->	None

網膜を入力画像に適用できるようにするメソッド。

run の後、カプセル化された網膜モジュールは専用のアクセサを使って出力を提供できる状態になる。getParvoおよびgetMagnoメソッドを参照のこと

引数

inputImage 処理する入力 Mat 画像。グレーレベルまたは BGR で、任意の形式（8bit から 16bit まで）でコード化できる

◆ setColorSaturation()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setColorSaturation	(	const bool	saturateColors = true,
		const float	colorSaturationValue = 4.0f )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.setColorSaturation(	[, saturateColors[, colorSaturationValue]]	) ->	None

色のデマルチプレクス処理の最終ステップとして色の彩度を有効化する。 -> この彩度処理はデマルチプレクスされた画像の各チャンネルに適用されるシグモイド関数である。

引数

saturateColors	彩度処理を有効にする（true）か無効にする（false）かを示すブール値
colorSaturationValue	彩度係数 : クロミナンスバッファに適用される単純な係数

◆ setup() [1/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup	(	cv::FileStorage &	fs,
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	None

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。

引数

fs	網膜の引数を含む、開いた Filestorage
applyDefaultSetupOnFailure	エラー時に例外をスローする必要がある場合は true に設定する

◆ setup() [2/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup ( RetinaParameters newParameters )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	None

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。

引数

newParameters 新しいターゲット設定で更新された引数構造体。

◆ setup() [3/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup	(	String	retinaParameterFile = "",
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	None

XMLの網膜パラメータファイルを開いて、現在の網膜インスタンスの設定を調整しようとする。

xmlファイルが存在しない場合は、デフォルト設定が適用される
warning, Exceptions are thrown if read XML file is not valid
引数

retinaParameterFile 引数ファイル名

applyDefaultSetupOnFailure エラー時に例外をスローする必要がある場合は true に設定する

You can retrieve the current parameters structure using the method Retina::getParameters and update it before running method Retina::setup.

◆ setupIPLMagnoChannel()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setupIPLMagnoChannel	(	const bool	normaliseOutput = true,
		const float	parasolCells_beta = 0.f,
		const float	parasolCells_tau = 0.f,
		const float	parasolCells_k = 7.f,
		const float	amacrinCellsTemporalCutFrequency = 1.2f,
		const float	V0CompressionParameter = 0.95f,
		const float	localAdaptintegration_tau = 0.f,
		const float	localAdaptintegration_k = 7.f )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.setupIPLMagnoChannel(	[, normaliseOutput[, parasolCells_beta[, parasolCells_tau[, parasolCells_k[, amacrinCellsTemporalCutFrequency[, V0CompressionParameter[, localAdaptintegration_tau[, localAdaptintegration_k]]]]]]]]	) ->	None

内網状層（IPL）の大細胞チャンネルのパラメータ値を設定する。

このチャンネルは周辺視野におけるOPL処理ステージの出力信号を処理し、動き情報の強調を可能にする。ディテールチャンネルとは無相関である。詳細は参考論文を参照のこと。

引数

normaliseOutput	出力を 0 から 255 の間にリスケールする（true）かしない（false）かを指定する
parasolCells_beta	網膜の IPL レベルでの局所コントラスト適応（神経節細胞の局所適応）に用いるローパスフィルタのゲイン。典型的な値は 0
parasolCells_tau	網膜の IPL レベルでの局所コントラスト適応（神経節細胞の局所適応）に用いるローパスフィルタの時定数。単位はフレームで、典型的な値は 0（即時応答）
parasolCells_k	網膜のIPLレベルにおける局所コントラスト適応（神経節細胞の局所適応）に用いるローパスフィルタの空間定数。単位はピクセル、代表値は5
amacrinCellsTemporalCutFrequency	大細胞系経路（動き情報チャンネル）の1次ハイパスフィルタの時間定数。単位はフレーム、代表値は1.2
V0CompressionParameter	神経節細胞の局所適応出力の圧縮強度。最良の結果を得るには0.6から1の間の値を設定する。値を大きくすると低い値に対する感度がより高まり、出力はより早く飽和する。推奨値は0.95
localAdaptintegration_tau	局所適応の計算における局所「動き平均」の算出にかかわるローパスフィルタの時間定数を指定する
localAdaptintegration_k	局所適応の計算における局所「動き平均」の算出にかかわるローパスフィルタの空間定数を指定する

◆ setupOPLandIPLParvoChannel()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setupOPLandIPLParvoChannel	(	const bool	colorMode = true,
		const bool	normaliseOutput = true,
		const float	photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity = 0.7f,
		const float	photoreceptorsTemporalConstant = 0.5f,
		const float	photoreceptorsSpatialConstant = 0.53f,
		const float	horizontalCellsGain = 0.f,
		const float	HcellsTemporalConstant = 1.f,
		const float	HcellsSpatialConstant = 7.f,
		const float	ganglionCellsSensitivity = 0.7f )

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.setupOPLandIPLParvoChannel(	[, colorMode[, normaliseOutput[, photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity[, photoreceptorsTemporalConstant[, photoreceptorsSpatialConstant[, horizontalCellsGain[, HcellsTemporalConstant[, HcellsSpatialConstant[, ganglionCellsSensitivity]]]]]]]]]	) ->	None

OPLおよびIPLの小細胞チャンネルを設定する（生物学的モデルを参照）

OPLは網膜の外網状層を指し、スペクトルを白色化し、全体輝度（低周波エネルギー）を減衰させながら時空間ノイズを低減する時空間フィルタリングを可能にする。 IPL小細胞はOPLの次の処理ステージで、網膜の内網状層の一部分を指し、中心窩視野での高い輪郭感度を可能にする。詳細は参考論文を参照のこと。詳細については次の論文を参照のこと。 Benoit A., Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp. 758-773, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011

引数

colorMode	色を処理する(true)か、しないでグレーレベル画像を処理する(false)かを指定する
normaliseOutput	出力を 0 から 255 の間にリスケールする（true）かしない（false）かを指定する
photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity	光受容体の感度範囲は0〜1（値を大きくするほど対数圧縮効果が強くなる）
photoreceptorsTemporalConstant	光受容体の1次ローパスフィルタの時間定数。高い時間周波数（ノイズや速い動き）を除去するのに用いる。単位はフレーム、代表値は1フレーム
photoreceptorsSpatialConstant	光受容体の1次ローパスフィルタの空間定数。高い空間周波数（ノイズや太い輪郭）を除去するのに用いる。単位はピクセル、代表値は1ピクセル
horizontalCellsGain	水平細胞ネットワークのゲイン。0ならば出力の平均値はゼロになり、1に近いと輝度はフィルタされず出力でもなお取得できる。代表値は0
HcellsTemporalConstant	水平細胞の1次ローパスフィルタの時間定数。低い時間周波数（局所的な輝度変動）を除去するのに用いる。単位はフレーム、代表値は光受容体と同じく1フレーム
HcellsSpatialConstant	水平細胞の1次ローパスフィルタの空間定数。低い空間周波数（局所的な輝度）を除去するのに用いる。単位はピクセル、代表値は5ピクセル。この値は神経節細胞レベル（内網状層の小細胞チャンネルモデル）における局所コントラスト適応を計算する際の局所コントラスト計算にも用いられる
ganglionCellsSensitivity	神経節細胞の局所適応出力の圧縮強度。最良の結果を得るには0.6から1の間の値を設定する。値を大きくすると低い値に対する感度がより高まり、出力はより早く飽和する。推奨値は0.7

◆ write() [1/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::write ( FileStorage & fs ) const

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.write(	fs	) ->	None

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::Algorithm から再実装されている。

◆ write() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::write ( String fs ) const

pure virtual

Python:
	cv.bioinspired.Retina.write(	fs	) ->	None

xml/yml形式のパラメータ情報を書き込む。

引数

fs	整形済みのパラメータ情報を開いて書き込むxmlファイルのファイル名

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/bioinspired/retina.hpp

retinaParameterFile	引数ファイル名
applyDefaultSetupOnFailure	エラー時に例外をスローする必要がある場合は true に設定する

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

Additional Inherited Members

詳細説明

メンバ関数詳解

◆ activateContoursProcessing()

◆ activateMovingContoursProcessing()

◆ applyFastToneMapping()

◆ clearBuffers()

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ getInputSize()

◆ getMagno()

◆ getMagnoRAW() [1/2]

◆ getMagnoRAW() [2/2]

◆ getOutputSize()

◆ getParameters()

◆ getParvo()

◆ getParvoRAW() [1/2]

◆ getParvoRAW() [2/2]

◆ printSetup()

◆ run()

◆ setColorSaturation()

◆ setup() [1/3]

◆ setup() [2/3]

◆ setup() [3/3]

◆ setupIPLMagnoChannel()

◆ setupOPLandIPLParvoChannel()

◆ write() [1/2]

◆ write() [2/2]