勾配方向ヒストグラム (Histogram of Oriented Gradients、[66]) オブジェクト検出器を実装したクラス。続き...

#include <opencv2/cudaobjdetect.hpp>

Collaboration diagram for cv::cuda::HOG:

公開メンバ関数
virtual void	compute (InputArray img, OutputArray descriptors, Stream &stream=Stream::Null())=0
	画像全体に対して計算したブロック記述子を返す。

void	detect (InputArray img, std::vector< Point > &found_locations, std::vector< double > &confidences)

virtual void	detect (InputArray img, std::vector< Point > &found_locations, std::vector< double > *confidences=NULL)=0
	マルチスケールウィンドウを使わずに物体検出を行う。

void	detectMultiScale (InputArray img, std::vector< Rect > &found_locations, std::vector< double > &confidences)

virtual void	detectMultiScale (InputArray img, std::vector< Rect > &found_locations, std::vector< double > *confidences=NULL)=0
	マルチスケールウィンドウでオブジェクト検出を実行する。

void	detectMultiScaleWithoutConf (InputArray img, std::vector< Rect > &found_locations)
	マルチスケールウィンドウでオブジェクト検出を実行する。

void	detectWithoutConf (InputArray img, std::vector< Point > &found_locations)
	マルチスケールウィンドウを使わずに物体検出を行う。

virtual size_t	getBlockHistogramSize () const =0
	ブロックヒストグラムのサイズを返す。

virtual Mat	getDefaultPeopleDetector () const =0
	人物検出用に学習された分類器の係数を返す。

virtual HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat	getDescriptorFormat () const =0

virtual size_t	getDescriptorSize () const =0
	分類に必要な係数の数を返す。

virtual bool	getGammaCorrection () const =0

virtual int	getGroupThreshold () const =0

virtual double	getHitThreshold () const =0

virtual double	getL2HysThreshold () const =0

virtual int	getNumLevels () const =0

virtual double	getScaleFactor () const =0

virtual double	getWinSigma () const =0

virtual Size	getWinStride () const =0

virtual void	setDescriptorFormat (HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat descr_format)=0

virtual void	setGammaCorrection (bool gamma_correction)=0
	ガンマ補正の前処理を行うかどうかを指定するフラグ。

virtual void	setGroupThreshold (int group_threshold)=0

virtual void	setHitThreshold (double hit_threshold)=0

virtual void	setL2HysThreshold (double threshold_L2hys)=0
	L2-Hys正規化手法の縮小（shrinkage）。

virtual void	setNumLevels (int nlevels)=0
	検出ウィンドウを拡大する回数の最大値。

virtual void	setScaleFactor (double scale0)=0
	検出ウィンドウの拡大係数。

virtual void	setSVMDetector (InputArray detector)=0
	線形SVM分類器の係数を設定する。

virtual void	setWinSigma (double win_sigma)=0
	ガウシアン平滑化ウィンドウの引数。

virtual void	setWinStride (Size win_stride)=0
	ウィンドウストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

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

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	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

静的公開メンバ関数
static Ptr< HOG >	create (Size win_size=Size(64, 128), Size block_size=Size(16, 16), Size block_stride=Size(8, 8), Size cell_size=Size(8, 8), int nbins=9)
	HOG 記述子および検出器を作成する。

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

勾配方向ヒストグラム (Histogram of Oriented Gradients、[66]) オブジェクト検出器を実装したクラス。

覚え書き

人物検出に HOG 記述子を適用する例は opencv_source_code/samples/cpp/peopledetect.cpp にある。
人物検出に HOG 記述子を適用する CUDA の例は opencv_source_code/samples/gpu/hog.cpp にある。
(Python) 人物検出に HOG 記述子を適用する例は opencv_source_code/samples/python/peopledetect.py にある。

メンバ関数詳解

◆ compute()

virtual void cv::cuda::HOG::compute	(	InputArray	img,
		OutputArray	descriptors,
		Stream &	stream = Stream::Null() )

pure virtual

画像全体に対して計算したブロック記述子を返す。

引数

img	入力画像。型の制限については cuda::HOGDescriptor::detect を参照。
descriptors	記述子の2次元配列。
stream	CUDAストリーム。

◆ create()

static Ptr< HOG > cv::cuda::HOG::create	(	Size	win_size = Size(64, 128),
		Size	block_size = Size(16, 16),
		Size	block_stride = Size(8, 8),
		Size	cell_size = Size(8, 8),
		int	nbins = 9 )

static

HOG 記述子および検出器を作成する。

引数

win_size	検出ウィンドウのサイズ。ブロックサイズおよびブロックストライドに合わせる。
block_size	ピクセル単位のブロックサイズ。セルサイズに合わせる。現時点では (16,16) のみサポートされている。
block_stride	ブロックストライド。セルサイズの倍数でなければならない。
cell_size	セルサイズ。現時点では (8, 8) のみサポートされている。
nbins	ビンの数。現時点ではセルあたり9ビンのみサポートされている。

◆ detect() [1/2]

void cv::cuda::HOG::detect	(	InputArray	img,
		std::vector< Point > &	found_locations,
		std::vector< double > &	confidences )

inline

◆ detect() [2/2]

virtual void cv::cuda::HOG::detect	(	InputArray	img,
		std::vector< Point > &	found_locations,
		std::vector< double > *	confidences = NULL )

pure virtual

マルチスケールウィンドウを使わずに物体検出を行う。

引数

img	入力画像。現時点では CV_8UC1 および CV_8UC4 型がサポートされている。
found_locations	検出されたオブジェクト境界の左上隅の点。
confidences	信頼度を格納する省略可能な出力配列。

◆ detectMultiScale() [1/2]

void cv::cuda::HOG::detectMultiScale	(	InputArray	img,
		std::vector< Rect > &	found_locations,
		std::vector< double > &	confidences )

inline

◆ detectMultiScale() [2/2]

virtual void cv::cuda::HOG::detectMultiScale	(	InputArray	img,
		std::vector< Rect > &	found_locations,
		std::vector< double > *	confidences = NULL )

pure virtual

マルチスケールウィンドウでオブジェクト検出を実行する。

引数

img	入力画像。型の制限については cuda::HOGDescriptor::detect を参照。
found_locations	検出されたオブジェクトの境界。
confidences	信頼度を格納する省略可能な出力配列。

◆ detectMultiScaleWithoutConf()

void cv::cuda::HOG::detectMultiScaleWithoutConf	(	InputArray	img,
		std::vector< Rect > &	found_locations )

inline

マルチスケールウィンドウでオブジェクト検出を実行する。

引数

img	入力画像。型の制限については cuda::HOGDescriptor::detect を参照。
found_locations	検出されたオブジェクトの境界。

◆ detectWithoutConf()

void cv::cuda::HOG::detectWithoutConf	(	InputArray	img,
		std::vector< Point > &	found_locations )

inline

マルチスケールウィンドウを使わずに物体検出を行う。

引数

img	入力画像。現時点では CV_8UC1 および CV_8UC4 型がサポートされている。
found_locations	検出されたオブジェクト境界の左上隅の点。

◆ getBlockHistogramSize()

virtual size_t cv::cuda::HOG::getBlockHistogramSize ( ) const

pure virtual

ブロックヒストグラムのサイズを返す。

◆ getDefaultPeopleDetector()

virtual Mat cv::cuda::HOG::getDefaultPeopleDetector ( ) const

pure virtual

人物検出用に学習された分類器の係数を返す。

◆ getDescriptorFormat()

virtual HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat cv::cuda::HOG::getDescriptorFormat ( ) const

pure virtual

◆ getDescriptorSize()

virtual size_t cv::cuda::HOG::getDescriptorSize ( ) const

pure virtual

分類に必要な係数の数を返す。

◆ getGammaCorrection()

virtual bool cv::cuda::HOG::getGammaCorrection ( ) const

pure virtual

◆ getGroupThreshold()

virtual int cv::cuda::HOG::getGroupThreshold ( ) const

pure virtual

◆ getHitThreshold()

virtual double cv::cuda::HOG::getHitThreshold ( ) const

pure virtual

◆ getL2HysThreshold()

virtual double cv::cuda::HOG::getL2HysThreshold ( ) const

pure virtual

◆ getNumLevels()

virtual int cv::cuda::HOG::getNumLevels ( ) const

pure virtual

◆ getScaleFactor()

virtual double cv::cuda::HOG::getScaleFactor ( ) const

pure virtual

◆ getWinSigma()

virtual double cv::cuda::HOG::getWinSigma ( ) const

pure virtual

◆ getWinStride()

virtual Size cv::cuda::HOG::getWinStride ( ) const

pure virtual

◆ setDescriptorFormat()

virtual void cv::cuda::HOG::setDescriptorFormat ( HOGDescriptor::DescriptorStorageFormat descr_format )

pure virtual

記述子の格納形式:

DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW - 行優先順。
DESCR_FORMAT_COL_BY_COL - 列優先順。

◆ setGammaCorrection()

virtual void cv::cuda::HOG::setGammaCorrection ( bool gamma_correction )

pure virtual

ガンマ補正の前処理が必要かどうかを指定するフラグ。

◆ setGroupThreshold()

virtual void cv::cuda::HOG::setGroupThreshold ( int group_threshold )

pure virtual

類似度のしきい値を調整する係数。検出時、1つの物体が多数の矩形で覆われることがある。0はグループ化を行わないことを意味する。groupRectangles を参照。

◆ setHitThreshold()

virtual void cv::cuda::HOG::setHitThreshold ( double hit_threshold )

pure virtual

特徴とSVM分類平面との間の距離に対するしきい値。通常は 0 であり、検出器の係数で（最後の自由係数として）指定されるべきである。ただし自由係数が（許容されているが）省略されている場合は、ここで手動で指定できる。

◆ setL2HysThreshold()

virtual void cv::cuda::HOG::setL2HysThreshold ( double threshold_L2hys )

pure virtual

L2-Hys正規化手法における縮小（shrinkage）。

◆ setNumLevels()

virtual void cv::cuda::HOG::setNumLevels ( int nlevels )

pure virtual

検出ウィンドウを拡大する回数の最大値。

◆ setScaleFactor()

virtual void cv::cuda::HOG::setScaleFactor ( double scale0 )

pure virtual

検出ウィンドウの拡大係数。

◆ setSVMDetector()

virtual void cv::cuda::HOG::setSVMDetector ( InputArray detector )

pure virtual

線形SVM分類器の係数を設定する。

◆ setWinSigma()

virtual void cv::cuda::HOG::setWinSigma ( double win_sigma )

pure virtual

ガウシアン平滑化ウィンドウの引数。

◆ setWinStride()

virtual void cv::cuda::HOG::setWinStride ( Size win_stride )

pure virtual

ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/cudaobjdetect.hpp

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

◆ compute()

◆ create()

◆ detect() [1/2]

◆ detect() [2/2]

◆ detectMultiScale() [1/2]

◆ detectMultiScale() [2/2]

◆ detectMultiScaleWithoutConf()

◆ detectWithoutConf()

◆ getBlockHistogramSize()

◆ getDefaultPeopleDetector()

◆ getDescriptorFormat()

◆ getDescriptorSize()

◆ getGammaCorrection()

◆ getGroupThreshold()

◆ getHitThreshold()

◆ getL2HysThreshold()

◆ getNumLevels()

◆ getScaleFactor()

◆ getWinSigma()

◆ getWinStride()

◆ setDescriptorFormat()

◆ setGammaCorrection()

◆ setGroupThreshold()

◆ setHitThreshold()

◆ setL2HysThreshold()

◆ setNumLevels()

◆ setScaleFactor()

◆ setSVMDetector()

◆ setWinSigma()

◆ setWinStride()