🤖 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.ximgproc
クラス EdgeAwareInterpolator
- java.lang.Object
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- org.opencv.core.Algorithm
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- org.opencv.ximgproc.SparseMatchInterpolator
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- org.opencv.ximgproc.EdgeAwareInterpolator
public class EdgeAwareInterpolator extends SparseMatchInterpolator
CITE: Revaud2015 の局所重み付きアフィン推定器を改良したものと、後処理フィルタとしてのFast Global Smootherに基づく疎マッチング補間アルゴリズム。
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コンストラクタの要約
コンストラクタ Modifier Constructor Description protectedEdgeAwareInterpolator​(long addr)
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メソッドの要約
すべてのメソッド 静的メソッド インスタンスメソッド 具象メソッド Modifier and Type Method Description static EdgeAwareInterpolator__fromPtr__​(long addr)floatgetFGSLambda()SEE: setFGSLambdafloatgetFGSSigma()SEE: setFGSLambdaintgetK()SEE: setKfloatgetLambda()SEE: setLambdafloatgetSigma()SEE: setSigmabooleangetUsePostProcessing()SEE: setUsePostProcessingvoidsetCostMap​(Mat _costMap)Interface to provide a more elaborated cost map, i.e.voidsetFGSLambda​(float _lambda)Sets the respective fastGlobalSmootherFilter() parameter.voidsetFGSSigma​(float _sigma)SEE: setFGSLambdavoidsetK​(int _k)K is a number of nearest-neighbor matches considered, when fitting a locally affine model.voidsetLambda​(float _lambda)Lambda is a parameter defining the weight of the edge-aware term in geodesic distance, should be in the range of 0 to 1000.voidsetSigma​(float _sigma)Sigma is a parameter defining how fast the weights decrease in the locally-weighted affine fitting.voidsetUsePostProcessing​(boolean _use_post_proc)Sets whether the fastGlobalSmootherFilter() post-processing is employed.-
クラス org.opencv.ximgproc.SparseMatchInterpolator から継承したメソッド
interpolate
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クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたメソッド
clear, empty, getDefaultName, getNativeObjAddr, save
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メソッドの詳細
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__fromPtr__
public static EdgeAwareInterpolator __fromPtr__​(long addr)
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setCostMap
public void setCostMap​(Mat _costMap)
Interface to provide a more elaborated cost map, i.e. edge map, for the edge-aware term. This implementation is based on a rather simple gradient-based edge map estimation. To used more complex edge map estimator (e.g. StructuredEdgeDetection that has been used in the original publication) that may lead to improved accuracies, the internal edge map estimation can be bypassed here.- 引数:
_costMap- CV_32FC1 型の Mat が必要。SEE: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC
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setK
public void setK​(int _k)
K is a number of nearest-neighbor matches considered, when fitting a locally affine model. Usually it should be around 128. However, lower values would make the interpolation noticeably faster.- 引数:
_k- 自動生成
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getK
public int getK()
SEE: setK- 戻り値:
- 自動生成
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setSigma
public void setSigma​(float _sigma)
Sigma is a parameter defining how fast the weights decrease in the locally-weighted affine fitting. Higher values can help preserve fine details, lower values can help to get rid of noise in the output flow.- 引数:
_sigma- 自動生成
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getSigma
public float getSigma()
SEE: setSigma- 戻り値:
- 自動生成
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setLambda
public void setLambda​(float _lambda)
Lambda is a parameter defining the weight of the edge-aware term in geodesic distance, should be in the range of 0 to 1000.- 引数:
_lambda- 自動生成
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getLambda
public float getLambda()
SEE: setLambda- 戻り値:
- 自動生成
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setUsePostProcessing
public void setUsePostProcessing​(boolean _use_post_proc)
Sets whether the fastGlobalSmootherFilter() post-processing is employed. It is turned on by default.- 引数:
_use_post_proc- 自動生成
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getUsePostProcessing
public boolean getUsePostProcessing()
SEE: setUsePostProcessing- 戻り値:
- 自動生成
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setFGSLambda
public void setFGSLambda​(float _lambda)
Sets the respective fastGlobalSmootherFilter() parameter.- 引数:
_lambda- 自動生成
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getFGSLambda
public float getFGSLambda()
SEE: setFGSLambda- 戻り値:
- 自動生成
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setFGSSigma
public void setFGSSigma​(float _sigma)
SEE: setFGSLambda- 引数:
_sigma- 自動生成
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getFGSSigma
public float getFGSSigma()
SEE: setFGSLambda- 戻り値:
- 自動生成
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