cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector クラス

[199] で説明されているHarris-Laplace特徴検出器を実装するクラス。続きを読む...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector:

公開メンバ関数
virtual float	getCornThresh () const =0
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual float	getDOGThresh () const =0
virtual int	getMaxCorners () const =0
virtual int	getNumLayers () const =0
virtual int	getNumOctaves () const =0
virtual void	setCornThresh (float corn_thresh_)=0
virtual void	setDOGThresh (float DOG_thresh_)=0
virtual void	setMaxCorners (int maxCorners_)=0
virtual void	setNumLayers (int num_layers_)=0
virtual void	setNumOctaves (int numOctaves_)=0
Public Member Functions inherited from cv::Feature2D
virtual	~Feature2D ()
virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	画像（1番目のバリアント）または画像集合（2番目のバリアント）で検出されたキーポイントの集合について記述子を計算する。
virtual void	compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors)
virtual int	defaultNorm () const
virtual int	descriptorSize () const
virtual int	descriptorType () const
virtual void	detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
	画像（1番目のバリアント）または画像集合（2番目のバリアント）からキーポイントを検出する。
virtual void	detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray())
virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	検出器オブジェクトが空の場合に true を返す。
virtual void	read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
	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。
void	read (const String &fileName)
void	write (const String &fileName) const
virtual void	write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE
	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
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 void	save (const String &filename) const
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静的公開メンバ関数
static Ptr< HarrisLaplaceFeatureDetector >	create (int numOctaves=6, float corn_thresh=0.01f, float DOG_thresh=0.01f, int maxCorners=5000, int num_layers=4)
	新しい実装インスタンスを作成する。
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

[199] で説明されているHarris-Laplace特徴検出器を実装するクラス。

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< HarrisLaplaceFeatureDetector > cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::create ( int numOctaves = 6, float corn_thresh = 0.01f, float DOG_thresh = 0.01f, int maxCorners = 5000, int num_layers = 4 )

static

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.create(	[, numOctaves[, corn_thresh[, DOG_thresh[, maxCorners[, num_layers]]]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector_create(	[, numOctaves[, corn_thresh[, DOG_thresh[, maxCorners[, num_layers]]]]]	) ->	retval

新しい実装インスタンスを作成する。

引数

numOctaves	スケールスペースピラミッドにおけるオクターブ数
corn_thresh	Harrisのコーナーらしさ尺度に対するしきい値
DOG_thresh	Difference-of-Gaussiansによるスケール選択に対するしきい値
maxCorners	考慮するコーナーの最大数
num_layers	オクターブあたりの中間スケール数

getCornThresh()

virtual float cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::getCornThresh ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.getCornThresh(		) ->	retval

getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::getDefaultName ( ) const

virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.getDefaultName(		) ->	retval

アルゴリズムの文字列識別子を返す。この文字列は、オブジェクトをファイルまたは文字列に保存する際に、最上位の xml/yml ノードタグとして使用される。

cv::Feature2D から再実装されている。

getDOGThresh()

virtual float cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::getDOGThresh ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.getDOGThresh(		) ->	retval

getMaxCorners()

virtual int cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::getMaxCorners ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.getMaxCorners(		) ->	retval

getNumLayers()

virtual int cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::getNumLayers ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.getNumLayers(		) ->	retval

getNumOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::getNumOctaves ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.getNumOctaves(		) ->	retval

setCornThresh()

virtual void cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::setCornThresh ( float corn_thresh_ )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.setCornThresh(	corn_thresh_	) ->	None

setDOGThresh()

virtual void cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::setDOGThresh ( float DOG_thresh_ )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.setDOGThresh(	DOG_thresh_	) ->	None

setMaxCorners()

virtual void cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::setMaxCorners ( int maxCorners_ )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.setMaxCorners(	maxCorners_	) ->	None

setNumLayers()

virtual void cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::setNumLayers ( int num_layers_ )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.setNumLayers(	num_layers_	) ->	None

setNumOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector::setNumOctaves ( int numOctaves_ )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.HarrisLaplaceFeatureDetector.setNumOctaves(	numOctaves_	) ->	None

---

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.hpp