cv::KeyPoint クラス

顕著点検出器のためのデータ構造。続き...

#include <opencv2/core/types.hpp>

Collaboration diagram for cv::KeyPoint:

公開メンバ関数
	KeyPoint ()
	デフォルトコンストラクタ
	KeyPoint (float x, float y, float size, float angle=-1, float response=0, int octave=0, int class_id=-1)
	KeyPoint (Point2f pt, float size, float angle=-1, float response=0, int octave=0, int class_id=-1)
size_t	hash () const

静的公開メンバ関数
static void	convert (const std::vector< KeyPoint > &keypoints, std::vector< Point2f > &points2f, const std::vector< int > &keypointIndexes=std::vector< int >())
static void	convert (const std::vector< Point2f > &points2f, std::vector< KeyPoint > &keypoints, float size=1, float response=1, int octave=0, int class_id=-1)
static float	overlap (const KeyPoint &kp1, const KeyPoint &kp2)

公開変数類
float	angle
int	class_id
	オブジェクトクラス（キーポイントを所属するオブジェクトごとにクラスタリングする必要がある場合）
int	octave
	キーポイントが抽出されたオクターブ（ピラミッド層）
Point2f	pt
	キーポイントの座標
float	response
	最も強いキーポイントを選択する際に用いられるレスポンス。さらなるソートやサブサンプリングに利用できる
float	size
	意味のあるキーポイント近傍の直径

詳細説明

顕著点検出器のためのデータ構造。

このクラスのインスタンスはキーポイント、すなわち Harris コーナー検出器、FAST、StarDetector、SURF、SIFT などの利用可能な多くのキーポイント検出器のいずれかによって見つけられた点特徴を格納する。

キーポイントは2次元位置、スケール（考慮すべき近傍の直径に比例する）、向き、その他いくつかの引数によって特徴づけられる。次に、キーポイント近傍は記述子（通常は特徴ベクトルとして表現される）を構築する別のアルゴリズムによって解析される。異なる画像において同じオブジェクトを表すキーポイントは、KDTree やその他の手法を用いてマッチングできる。

構築子と解体子の詳解

KeyPoint() [1/3]

cv::KeyPoint::KeyPoint

(

)

Python:
	cv.KeyPoint(		) ->	<KeyPoint object>
	cv.KeyPoint(	x, y, size[, angle[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	<KeyPoint object>

デフォルトコンストラクタ

KeyPoint() [2/3]

cv::KeyPoint::KeyPoint	(	Point2f	pt,
		float	size,
		float	angle = -1,
		float	response = 0,
		int	octave = 0,
		int	class_id = -1 )

Python:
	cv.KeyPoint(		) ->	<KeyPoint object>
	cv.KeyPoint(	x, y, size[, angle[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	<KeyPoint object>

引数

pt	キーポイントの x および y 座標
size	キーポイントの直径
angle	キーポイントの方向
response	キーポイント上でのキーポイント検出器の応答（すなわちキーポイントの強度）
octave	キーポイントが検出されたピラミッドのオクターブ
class_id	オブジェクトID

KeyPoint() [3/3]

cv::KeyPoint::KeyPoint	(	float	x,
		float	y,
		float	size,
		float	angle = -1,
		float	response = 0,
		int	octave = 0,
		int	class_id = -1 )

Python:
	cv.KeyPoint(		) ->	<KeyPoint object>
	cv.KeyPoint(	x, y, size[, angle[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	<KeyPoint object>

引数

x	キーポイントのx座標
y	キーポイントのy座標
size	キーポイントの直径
angle	キーポイントの方向
response	キーポイント上でのキーポイント検出器の応答（すなわちキーポイントの強度）
octave	キーポイントが検出されたピラミッドのオクターブ
class_id	オブジェクトID

メンバ関数詳解

convert() [1/2]

static void cv::KeyPoint::convert ( const std::vector< KeyPoint > & keypoints, std::vector< Point2f > & points2f, const std::vector< int > & keypointIndexes = std::vector< int >() )

static

Python:
	cv.KeyPoint.convert(	keypoints[, keypointIndexes]	) ->	points2f
	cv.KeyPoint.convert(	points2f[, size[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	keypoints
	cv.KeyPoint_convert(	keypoints[, keypointIndexes]	) ->	points2f
	cv.KeyPoint_convert(	points2f[, size[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	keypoints

このメソッドはキーポイントのベクトルを点のベクトルに変換する、あるいはその逆を行う。各キーポイントには同じサイズと同じ向きが割り当てられる。

引数

keypoints	SIFT/SURF/ORB などの任意の特徴検出アルゴリズムから得られたキーポイント
points2f	各キーポイントの (x,y) 座標の配列
keypointIndexes	点に変換するキーポイントのインデックスの配列。（指定したキーポイントのみを変換するためのマスクとして機能する）

convert() [2/2]

static void cv::KeyPoint::convert ( const std::vector< Point2f > & points2f, std::vector< KeyPoint > & keypoints, float size = 1, float response = 1, int octave = 0, int class_id = -1 )

static

Python:
	cv.KeyPoint.convert(	keypoints[, keypointIndexes]	) ->	points2f
	cv.KeyPoint.convert(	points2f[, size[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	keypoints
	cv.KeyPoint_convert(	keypoints[, keypointIndexes]	) ->	points2f
	cv.KeyPoint_convert(	points2f[, size[, response[, octave[, class_id]]]]	) ->	keypoints

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

points2f	各キーポイントの (x,y) 座標の配列
keypoints	SIFT/SURF/ORB などの任意の特徴検出アルゴリズムから得られたキーポイント
size	キーポイントの直径
response	キーポイント上でのキーポイント検出器の応答（すなわちキーポイントの強度）
octave	キーポイントが検出されたピラミッドのオクターブ
class_id	オブジェクトID

hash()

size_t cv::KeyPoint::hash

(

)

const

overlap()

static float cv::KeyPoint::overlap ( const KeyPoint & kp1, const KeyPoint & kp2 )

static

Python:
	cv.KeyPoint.overlap(	kp1, kp2	) ->	retval
	cv.KeyPoint_overlap(	kp1, kp2	) ->	retval

このメソッドはキーポイントのペアの重なりを計算する。重なりは、キーポイント領域の積集合の面積と和集合の面積の比（キーポイント領域を円とみなす）である。重ならない場合は0になる。同じ位置で同じサイズに一致する場合は1になる。

引数

kp1	1つ目のキーポイント
kp2	2つ目のキーポイント

メンバ変数詳解

angle

float cv::KeyPoint::angle

計算されたキーポイントの向き（該当しない場合は-1）。[0,360) 度の範囲で、画像座標系を基準に時計回りで測定される。

class_id

int cv::KeyPoint::class_id

オブジェクトクラス（キーポイントを所属するオブジェクトごとにクラスタリングする必要がある場合）

octave

int cv::KeyPoint::octave

キーポイントが抽出されたオクターブ（ピラミッド層）

pt

Point2f cv::KeyPoint::pt

キーポイントの座標

response

float cv::KeyPoint::response

最も強いキーポイントを選択する際に用いられるレスポンス。さらなるソートやサブサンプリングに利用できる

size

float cv::KeyPoint::size

意味のあるキーポイント近傍の直径

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/core/types.hpp