🤖 AIによる機械翻訳（非公式） — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス（英語）を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版（原文） を参照してください。
Package org.opencv.xfeatures2d

クラス TEBLID

  • public class TEBLID extends Feature2D
    CITE: Suarez2021TEBLID で説明されているTEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) を実装したクラス。TEBLIDはTriplet-based Efficient Binary Local Image Descriptorの略で、もともとはBADと呼ばれていた \cite Suarez2021TEBLID 。これはBEBLID \cite Suarez2020BEBLID の改良版であり、triplet loss、hard negative mining、anchor swapを用いて画像マッチングの結果を向上させている。scale_factor 引数を変えるだけで、任意の検出器が出力するキーポイントを記述できる。TEBLIDはORB、BEBLID、BRISKと同程度に効率的だが、tripletベースの学習目的関数によってより識別力の高い特徴が選択され、精度向上が説明される。また、BEBLIDよりもコンパクトであり、ORBで10000個のキーポイントを検出して [AKAZEの例](https://github.com/opencv/opencv/blob/4.x/samples/cpp/tutorial_code/features2D/AKAZE_match.cpp) を実行した場合、BEBLIDは512ビットで561個のインライア（75%）を得るのに対し、TEBLIDは256ビットで621個（75.2%）を得る。ORBはインライアを493個（63%）しか得られない。このコードが有用であれば、次の論文への参照を追加してほしい: <BLOCKQUOTE> Iago Suárez, José M. Buenaposada, and Luis Baumela. Revisiting Binary Local Image Description for Resource Limited Devices. IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 4, pp. 8317-8324, Oct. 2021. </BLOCKQUOTE> この記述子はUBCデータセットのLiberty splitで学習された \cite winder2007learning 。

    • コンストラクタの詳細

      • TEBLID

        protected TEBLID​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static TEBLID __fromPtr__​(long addr)

      • create

        public static TEBLID create​(float scale_factor,
                            int n_bits)
        Creates the TEBLID descriptor.
        引数:
        scale_factor - Adjust the sampling window around detected keypoints:
        • <b> 1.00f </b> は ORB のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.75f </b> は SIFT で検出されたキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.25f </b> はデフォルト値であり、KAZE、SURF で検出されたキーポイントに適合する
        • <b> 5.00f </b> は AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        n_bits - 記述子のビット数を決定する。TEBLID::SIZE_256_BITS またはTEBLID::SIZE_512_BITS のいずれかである必要がある。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static TEBLID create​(float scale_factor)
        Creates the TEBLID descriptor.
        引数:
        scale_factor - Adjust the sampling window around detected keypoints:
        • <b> 1.00f </b> は ORB のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.75f </b> は SIFT で検出されたキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.25f </b> はデフォルト値であり、KAZE、SURF で検出されたキーポイントに適合する
        • <b> 5.00f </b> は AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        TEBLID::SIZE_256_BITS or TEBLID::SIZE_512_BITS.
        戻り値:
        自動生成

      • getDefaultName

        public java.lang.String getDefaultName()
        Description copied from class: Algorithm
        Returns the algorithm string identifier. This string is used as top level xml/yml node tag when the object is saved to a file or string.
        オーバーライド:
        クラス Feature2D 内の getDefaultName
        戻り値:
        自動生成