Hierarchical Data Format バージョン 5 のインターフェース。さらに表示...

#include <opencv2/hdf/hdf5.hpp>

Collaboration diagram for cv::hdf::HDF5:

公開型
enum	{ H5_UNLIMITED = -1 , H5_NONE = -1 , H5_GETDIMS = 100 , H5_GETMAXDIMS = 101 , H5_GETCHUNKDIMS = 102 }

公開メンバ関数
virtual	~HDF5 ()

virtual void	atdelete (const String &atlabel)=0

virtual bool	atexists (const String &atlabel) const =0

virtual void	atread (double *value, const String &atlabel)=0

virtual void	atread (int *value, const String &atlabel)=0

virtual void	atread (OutputArray value, const String &atlabel)=0

virtual void	atread (String *value, const String &atlabel)=0

virtual void	atwrite (const double value, const String &atlabel)=0

virtual void	atwrite (const int value, const String &atlabel)=0

virtual void	atwrite (const String &value, const String &atlabel)=0

virtual void	atwrite (InputArray value, const String &atlabel)=0

virtual void	close ()=0
	hdf5 オブジェクトをクローズして解放する。

virtual void	dscreate (const int n_dims, const int *sizes, const int type, const String &dslabel) const =0

virtual void	dscreate (const int n_dims, const int *sizes, const int type, const String &dslabel, const int compresslevel) const =0

virtual void	dscreate (const int n_dims, const int sizes, const int type, const String &dslabel, const int compresslevel, const int dims_chunks) const =0
	n 次元データセット(シングルチャンネルまたはマルチチャンネル型)のストレージを生成して確保する。

virtual void	dscreate (const int rows, const int cols, const int type, const String &dslabel) const =0

virtual void	dscreate (const int rows, const int cols, const int type, const String &dslabel, const int compresslevel) const =0

virtual void	dscreate (const int rows, const int cols, const int type, const String &dslabel, const int compresslevel, const int *dims_chunks) const =0
	2 次元シングルチャンネルまたはマルチチャンネルのデータセットのストレージを生成して確保する。

virtual void	dscreate (const int rows, const int cols, const int type, const String &dslabel, const int compresslevel, const vector< int > &dims_chunks) const =0

virtual void	dscreate (const vector< int > &sizes, const int type, const String &dslabel, const int compresslevel=HDF5::H5_NONE, const vector< int > &dims_chunks=vector< int >()) const =0

virtual vector< int >	dsgetsize (const String &dslabel, int dims_flag=HDF5::H5_GETDIMS) const =0
	データセットのサイズを取得する。

virtual int	dsgettype (const String &dslabel) const =0
	データセットの型を取得する。

virtual void	dsinsert (InputArray Array, const String &dslabel) const =0

virtual void	dsinsert (InputArray Array, const String &dslabel, const int *dims_offset) const =0

virtual void	dsinsert (InputArray Array, const String &dslabel, const int dims_offset, const int dims_counts) const =0
	Mat オブジェクトを指定されたデータセットに挿入または上書きし、unlimited プロパティが許せばデータセットサイズを自動的に拡張する。

virtual void	dsinsert (InputArray Array, const String &dslabel, const vector< int > &dims_offset, const vector< int > &dims_counts=vector< int >()) const =0

virtual void	dsread (OutputArray Array, const String &dslabel) const =0

virtual void	dsread (OutputArray Array, const String &dslabel, const int *dims_offset) const =0

virtual void	dsread (OutputArray Array, const String &dslabel, const int dims_offset, const int dims_counts) const =0
	hdf5ファイルから特定のデータセットを Mat オブジェクトに読み込む。

virtual void	dsread (OutputArray Array, const String &dslabel, const vector< int > &dims_offset, const vector< int > &dims_counts=vector< int >()) const =0

virtual void	dswrite (InputArray Array, const String &dslabel) const =0

virtual void	dswrite (InputArray Array, const String &dslabel, const int *dims_offset) const =0

virtual void	dswrite (InputArray Array, const String &dslabel, const int dims_offset, const int dims_counts) const =0
	Mat オブジェクトをhdf5ファイルの指定されたデータセットに書き込むか上書きする。

virtual void	dswrite (InputArray Array, const String &dslabel, const vector< int > &dims_offset, const vector< int > &dims_counts=vector< int >()) const =0

virtual void	grcreate (const String &grlabel)=0
	グループを作成する。

virtual bool	hlexists (const String &label) const =0
	ラベルが存在するかどうかを確認する。

virtual void	kpcreate (const int size, const String &kplabel, const int compresslevel=H5_NONE, const int chunks=H5_NONE) const =0
	cv::KeyPoint データセット用の専用ストレージを生成して確保する。

virtual int	kpgetsize (const String &kplabel, int dims_flag=HDF5::H5_GETDIMS) const =0
	キーポイントデータセットのサイズを取得する。

virtual void	kpinsert (const vector< KeyPoint > keypoints, const String &kplabel, const int offset=H5_NONE, const int counts=H5_NONE) const =0
	指定したデータセットに KeyPoint のリストを挿入または上書きし、unlimited プロパティが許す場合はデータセットサイズを自動拡張する。

virtual void	kpread (vector< KeyPoint > &keypoints, const String &kplabel, const int offset=H5_NONE, const int counts=H5_NONE) const =0
	hdf5 ファイルから特定のキーポイントデータセットを vector<KeyPoint> オブジェクトへ読み込む。

virtual void	kpwrite (const vector< KeyPoint > keypoints, const String &kplabel, const int offset=H5_NONE, const int counts=H5_NONE) const =0
	KeyPoint のリストを hdf5 ファイルの指定したデータセットへ書き込みまたは上書きする。

詳細説明

Hierarchical Data Format バージョン 5 のインターフェース。

このモジュールは hdf5 が正しくインストールされている場合にのみコンパイルされることに注意。

列挙型メンバ詳解

◆ anonymous enum

anonymous enum

列挙値
H5_UNLIMITED	次元サイズは無制限。関連項目 dscreate()
H5_NONE	圧縮なし。関連項目 dscreate()
H5_GETDIMS	データセットの次元情報を取得する。関連項目 dsgetsize()
H5_GETMAXDIMS	データセットの最大次元情報を取得する。関連項目 dsgetsize()
H5_GETCHUNKDIMS	データセットのチャンクサイズを取得する。関連項目 dsgetsize()

構築子と解体子の詳解

◆ ~HDF5()

virtual cv::hdf::HDF5::~HDF5 ( )

inlinevirtual

メンバ関数詳解

◆ atdelete()

virtual void cv::hdf::HDF5::atdelete ( const String & atlabel )

pure virtual

ルートグループから属性を削除する。

引数

atlabel 削除する属性。

覚え書き: 指定した属性が存在しない場合、CV_Error() が呼び出される。事前に存在するかどうかを確認するには atexists() を使用する。

参照: atexists, atwrite, atread

◆ atexists()

virtual bool cv::hdf::HDF5::atexists ( const String & atlabel ) const

pure virtual

指定した属性がルートグループに存在するかどうかを確認する。

引数

atlabel 存在を確認する属性名。

戻り値: 属性が存在すれば true、存在しなければ false。

参照: atdelete, atwrite, atread

◆ atread() [1/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atread	(	double *	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

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。

◆ atread() [2/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atread	(	int *	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

ルートグループから属性を読み込む。

引数

value	属性の読み込み先となるアドレス
atlabel	属性名

次の例は、cv::String 型の属性を読み込む方法を示す:

String expected_attr_str;

h5io->atread(&expected_attr_str, attr_str_name);

覚え書き: 属性は必ず存在しなければならず、そうでない場合は CV_Error() が呼び出される。事前に存在するかどうかを確認するには atexists() を使用する。

参照: atexists, atdelete, atwrite

◆ atread() [3/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atread	(	OutputArray	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

ルートグループから属性を読み込む。

引数

value	属性値。現時点では、n次元の連続したマルチチャンネル配列のみサポートされている。
atlabel	属性名。

覚え書き: 属性は必ず存在しなければならず、そうでない場合は CV_Error() が呼び出される。事前に存在するかどうかを確認するには atexists() を使用する。

参照: atexists, atdelete, atwrite

◆ atread() [4/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atread	(	String *	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

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。

◆ atwrite() [1/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atwrite	(	const double	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

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。

◆ atwrite() [2/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atwrite	(	const int	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

ルートグループ内に属性を書き込む。

引数

value	属性値。
atlabel	属性名。

次の例は、cv::String 型の属性を書き込む方法を示す:

 String attr_str_name = "string attribute";
 String attr_str = "Hello HDF5 from OpenCV!";
 if (!h5io->atexists(attr_str_name))
        h5io->atwrite(attr_str, attr_str_name);

覚え書き: 指定した属性が既に存在する場合、CV_Error() が呼び出される。事前に存在するかどうかを確認するには atexists() を使用する。また、既に存在する場合に削除するには atdelete() を使用する。

参照: atexists, atdelete, atread

◆ atwrite() [3/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atwrite	(	const String &	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

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。

◆ atwrite() [4/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::atwrite	(	InputArray	value,
		const String &	atlabel )

pure virtual

ルートグループに属性を書き込む。

引数

value	属性値。現時点では、n次元の連続したマルチチャンネル配列のみサポートされている。
atlabel	属性名。

覚え書き: 指定した属性が既に存在する場合、CV_Error() が呼び出される。事前に存在するかどうかを確認するには atexists() を使用する。また、既に存在する場合に削除するには atdelete() を使用する。

参照: atexists, atdelete, atread.

◆ close()

virtual void cv::hdf::HDF5::close ( )

pure virtual

hdf5 オブジェクトをクローズして解放する。

◆ dscreate() [1/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	n_dims,
		const int *	sizes,
		const int	type,
		const String &	dslabel ) const

pure virtual

◆ dscreate() [2/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	n_dims,
		const int *	sizes,
		const int	type,
		const String &	dslabel,
		const int	compresslevel ) const

pure virtual

◆ dscreate() [3/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	n_dims,
		const int *	sizes,
		const int	type,
		const String &	dslabel,
		const int	compresslevel,
		const int *	dims_chunks ) const

pure virtual

n 次元データセット(シングルチャンネルまたはマルチチャンネル型)のストレージを生成して確保する。

引数

n_dims	次元数を指定する
sizes	各次元のサイズを格納した配列
type	使用する型。例えば CV_8UC3、CV_32FC1 など。
dslabel	hdf5 データセットのラベルを指定する。既存のデータセットラベルを指定するとエラーになる。
compresslevel	使用する圧縮レベル 0〜9 を指定する。H5_NONE がデフォルト値で、圧縮なしを意味する。値 0 も圧縮なしを意味する。値 9 は最良の圧縮率を示す。圧縮レベルが高いほど計算コストも高くなる点に注意。圧縮には GNU gzip を利用する。
dims_chunks	配列の各メンバーは、ブロック I/O に使用するチャンクサイズを指定する。デフォルトの NULL はチャンクをまったく使用しないことを意味する。

覚え書き: データセットが既に存在する場合、例外がスローされる。データセットの存在は hlexists() を使って確認できる。

6次元の記憶領域を作成する以下の例を参照:
// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create space for 6 dimensional CV_64FC2 matrix

if ( ! h5io->hlexists( "nddata" ) )

int n_dims = 5;

int dsdims[n_dims] = { 100, 100, 20, 10, 5, 5 };

h5io->dscreate( n_dims, sizes, CV_64FC2, "nddata" );

else

printf("DS already created, skipping\n" );

// release

h5io->close();

cv::Ptr
std::shared_ptr< _Tp > Ptr
Definition cvstd_wrapper.hpp:23

CV_64FC2
#define CV_64FC2
Definition interface.h:114

cv::hdf::open
Ptr< HDF5 > open(const String &HDF5Filename)
Open or create hdf5 file.

覚え書き: 圧縮を有効にするには内部チャンキングが必要となる。チャンキングは読み書きの両方でアクセス速度を大幅に改善でき、特にデータセット内でオフセットをずらすウィンドウアクセスのロジックで有効である。カスタムチャンキングを指定しない場合、データセット全体のサイズを単一の大きなデータチャンクとするデフォルトのチャンキングが適用される。

最初の次元に対するチャンキングを用いたレベル 0 圧縮(浅い圧縮)の例を以下に示す。これによりストレージは 100 個のデータチャンクで構成される:
// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create space for 6 dimensional CV_64FC2 matrix

if ( ! h5io->hlexists( "nddata" ) )

int n_dims = 5;

int dsdims[n_dims] = { 100, 100, 20, 10, 5, 5 };

int chunks[n_dims] = { 1, 100, 20, 10, 5, 5 };

h5io->dscreate( n_dims, dsdims, CV_64FC2, "nddata", 0, chunks );

else

printf("DS already created, skipping\n" );

// release

h5io->close();

覚え書き: sizes 配列内の値 H5_UNLIMITED は、その次元のデータが 無制限 であることを意味する。したがって無制限方向にはいつでもデータセットを拡張できる。いずれかの次元に H5_UNLIMITED が存在する場合は、カスタムチャンキングの定義が必須である。無制限シナリオではその次元のデフォルトサイズが 0 となり、データセット書き込み時に拡張されるため、デフォルトのチャンキングは定義されない。一部の次元に H5_UNLIMITED を持つデータセットへ書き込むには、定義済みのデータ空間にのみ書き込める dswrite() ではなく、無制限次元での拡張を可能にする dsinsert() を使用する必要がある（dswrite() は定義済みデータ空間への書き込みのみを許可する）。

圧縮なしで、すべてのサイズを無制限とし、1単位のチャンキングを用いた3次元データセットを示す以下の例:
// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

int n_dims = 3;

int chunks[n_dims] = { 1, 1, 1 };

int dsdims[n_dims] = { cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED, cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED, cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED };

h5io->dscreate( n_dims, dsdims, CV_64FC2, "nddata", cv::hdf::HDF5::H5_NONE, chunks );

// release

h5io->close();

cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED
@ H5_UNLIMITED
The dimension size is unlimited,.
Definition hdf5.hpp:62

cv::hdf::HDF5::H5_NONE
@ H5_NONE
No compression,.
Definition hdf5.hpp:63

◆ dscreate() [4/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	rows,
		const int	cols,
		const int	type,
		const String &	dslabel ) const

pure virtual

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。

◆ dscreate() [5/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	rows,
		const int	cols,
		const int	type,
		const String &	dslabel,
		const int	compresslevel ) const

pure virtual

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。

◆ dscreate() [6/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	rows,
		const int	cols,
		const int	type,
		const String &	dslabel,
		const int	compresslevel,
		const int *	dims_chunks ) const

pure virtual

2 次元シングルチャンネルまたはマルチチャンネルのデータセットのストレージを生成して確保する。

引数

rows	行数を指定する
cols	列数を指定する
type	使用する型。例えば CV_8UC3、CV_32FC1 など。
dslabel	hdf5 データセットのラベルを指定する。既存のデータセットラベルを指定するとエラーになる。
compresslevel	使用する圧縮レベル 0〜9 を指定する。H5_NONE がデフォルト値で、圧縮なしを意味する。値 0 も圧縮なしを意味する。値 9 は最良の圧縮率を示す。圧縮レベルが高いほど計算コストも高くなる点に注意。圧縮には GNU gzip を利用する。
dims_chunks	配列の各メンバーは、ブロック I/O に使用するチャンクサイズを指定する。デフォルトの NULL はチャンクをまったく使用しないことを意味する。

覚え書き: データセットが既に存在する場合、例外がスローされる(CV_Error() が呼び出される)。

データセットの存在は hlexists() を使って確認できる。次の例を参照:
// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create space for 100x50 CV_64FC2 matrix

if ( ! h5io->hlexists( "hilbert" ) )

h5io->dscreate( 100, 50, CV_64FC2, "hilbert" );

else

printf("DS already created, skipping\n" );

// release

h5io->close();

覚え書き: 圧縮を有効にするには内部チャンキングが必要となる。チャンキングは読み書きの両方でアクセス速度を大幅に改善でき、特にデータセット内でオフセットをずらすウィンドウアクセスのロジックで有効である。カスタムチャンキングを指定しない場合、データセット全体のサイズを単一の大きなデータチャンクとするデフォルトのチャンキングが適用される。

内部のデフォルトチャンキングを用いたレベル 9 圧縮の例を以下に示す:
// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create level 9 compressed space for CV_64FC2 matrix

if ( ! h5io->hlexists( "hilbert", 9 ) )

h5io->dscreate( 100, 50, CV_64FC2, "hilbert", 9 );

else

printf("DS already created, skipping\n" );

// release

h5io->close();

覚え書き: rows または cols あるいは両方に対する H5_UNLIMITED の値は、指定した次元でデータが無制限であることを意味し、そのため行、列、または両方向に対していつでもデータセットを拡張できる。いずれかの次元に H5_UNLIMITED が存在する場合、カスタムチャンキングを定義する必要がある。無制限のシナリオではその次元のデフォルトサイズがゼロとなり、データセットへの書き込みに応じて拡張されるため、デフォルトのチャンキングは定義されない。一部の次元に H5_UNLIMITED を持つデータセットへの書き込みには、定義済みのデータ空間内にしか書き込めない dswrite() ではなく、無制限次元での拡張を可能にする dsinsert() が必要である。

圧縮なしだが、100x100の内部チャンキングを用いて列方向に無制限の次元を持つことを示す以下の例:
// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create level 9 compressed space for CV_64FC2 matrix

int chunks[2] = { 100, 100 };

h5io->dscreate( 100, cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED, CV_64FC2, "hilbert", cv::hdf::HDF5::H5_NONE, chunks );

// release

h5io->close();

覚え書き: これはスレッドセーフではなく、データセット作成時に一度だけ呼び出す必要がある。そうでない場合は例外が発生する。単一の hdf5 ファイル内に複数のデータセットを持つことは許可されている。

◆ dscreate() [7/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const int	rows,
		const int	cols,
		const int	type,
		const String &	dslabel,
		const int	compresslevel,
		const vector< int > &	dims_chunks ) const

pure virtual

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。

◆ dscreate() [8/8]

virtual void cv::hdf::HDF5::dscreate	(	const vector< int > &	sizes,
		const int	type,
		const String &	dslabel,
		const int	compresslevel = HDF5::H5_NONE,
		const vector< int > &	dims_chunks = vector< int >() ) const

pure virtual

◆ dsgetsize()

virtual vector< int > cv::hdf::HDF5::dsgetsize	(	const String &	dslabel,
		int	dims_flag = HDF5::H5_GETDIMS ) const

pure virtual

データセットのサイズを取得する。

引数

dslabel	測定対象の hdf5 データセットのラベルを指定する。
dims_flag	H5_GETDIMS ではデータセットの次元、H5_GETMAXDIMS ではデータセットの最大次元、H5_GETCHUNKDIMS ではチャンクサイズを取得する。

データセットの各次元のサイズを格納した vector オブジェクトを返す。

覚え書き: 結果として得られる vector のサイズはデータセットの次元数と一致する。デフォルトでは H5_GETDIMS は実際のデータセットの次元を返す。H5_GETMAXDIM フラグを使用すると、許容される最大の次元を取得する。これは通常は実際のデータセットの次元と一致するが、データセットが一部の次元でunlimitedモードで準備されていた場合は H5_UNLIMITED 値を保持することがある。これはデータセット全体または部分集合を上書きする前に既存のデータセットの次元を確認するのに役立つ。サイズ超過のソースデータをデータセットの対象へ書き込もうとすると例外がスローされる。H5_GETCHUNKDIMS は、データセットがチャンキングオプション付きで作成されていればチャンクの次元を返し、そうでなければ返される vector のサイズはゼロとなる。

◆ dsgettype()

virtual int cv::hdf::HDF5::dsgettype ( const String & dslabel ) const

pure virtual

データセットの型を取得する。

引数

dslabel 確認対象の hdf5 データセットのラベルを指定する。

格納された行列の型を返す。これは CvMat の型システムと互換性のある識別子であり、例えば CV_16SC5(16 ビット符号付き 5 チャンネル配列)などである。

覚え書き: 結果は CV_MAT_CN() で解析してチャンネル数を取得し、CV_MAT_DEPTH() でネイティブの cvdata 型を取得できる。これはスレッドセーフである。

◆ dsinsert() [1/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsinsert	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel ) const

pure virtual

◆ dsinsert() [2/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsinsert	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const int *	dims_offset ) const

pure virtual

◆ dsinsert() [3/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsinsert	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const int *	dims_offset,
		const int *	dims_counts ) const

pure virtual

Mat オブジェクトを指定されたデータセットに挿入または上書きし、unlimited プロパティが許せばデータセットサイズを自動的に拡張する。

引数

Array	書き込む Mat データ配列を指定する。
dslabel	書き込み先となる hdf5 データセットのラベルを指定する。
dims_offset	配列の各メンバーは、InputArray をデータセットに（上書き）書き込む開始位置を、データセットの各次元についてのオフセットとして指定する。
dims_counts	配列の各メンバーは、InputArray からデータセットへ書き込むデータ量を、データセットの各次元について指定する。

Mat オブジェクトを対象のデータセットに書き込み、許可されていればデータセットの次元を自動拡張する。

覚え書き: dswrite() とは異なり、データセットは自動的には作成されない。Mat のみがサポートされ、それは連続している必要がある。dsinsert() がデータセット次元の外側の領域に対して行われ、その次元がunlimitedモードである場合、データセットは拡張される。そうでない場合は例外がスローされる。特定または複数の次元にunlimitedプロパティを持つデータセットを作成するには、dscreate() と作成時の省略可能な H5_UNLIMITED フラグを参照。同一のデータセットに対してはスレッドセーフではないが、複数のデータセットを単一のhdf5ファイル内に統合できる。

以下の例は無制限の行 x 100列を作成し、単一の100x100 CV_64FC2 をデータセット上で dsinsert() を用いて5回行を拡張する。最終的なサイズは5x100行と100列となり、H行列が行方向に5回反映される。チャンクサイズは100x100で、これはH行列のサイズに対して最適化されており圧縮は無効である。ルーチンが複数回呼ばれた場合、データセットは単に上書きされる:
// dual channel hilbert matrix

cv::Mat H(50, 100, CV_64FC2);

for(int i = 0; i < H.rows; i++)

for(int j = 0; j < H.cols; j++)

{

H.at<cv::Vec2d>(i,j)[0] = 1./(i+j+1);

H.at<cv::Vec2d>(i,j)[1] = -1./(i+j+1);

count++;

}

// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// optimise dataset by chunks

int chunks[2] = { 100, 100 };

// create Unlimited x 100 CV_64FC2 space

h5io->dscreate( cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED, 100, CV_64FC2, "hilbert", cv::hdf::HDF5::H5_NONE, chunks );

// write into first half

int offset[2] = { 0, 0 };

for ( int t = 0; t < 5; t++ )

{

offset[0] += 100 * t;

h5io->dsinsert( H, "hilbert", offset );

}

// release

h5io->close();

cv::Mat
Comma-separated Matrix Initializer.
Definition mat.hpp:964

cv::Vec< double, 2 >

◆ dsinsert() [4/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsinsert	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const vector< int > &	dims_offset,
		const vector< int > &	dims_counts = vector< int >() ) const

pure virtual

◆ dsread() [1/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsread	(	OutputArray	Array,
		const String &	dslabel ) const

pure virtual

◆ dsread() [2/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsread	(	OutputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const int *	dims_offset ) const

pure virtual

◆ dsread() [3/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsread	(	OutputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const int *	dims_offset,
		const int *	dims_counts ) const

pure virtual

hdf5ファイルから特定のデータセットを Mat オブジェクトに読み込む。

引数

Array	読み込んだデータが返される Mat コンテナ。
dslabel	読み込み元となる hdf5 データセットのラベルを指定する。
dims_offset	配列の各メンバーは、データセットから OutputArray への読み込みを開始する位置を、各次元についてのオフセットとして指定する。
dims_counts	配列の各要素は、データセットの各次元のうち OutputArray に読み込むデータ量を指定する。

格納されたデータセットを反映する Mat オブジェクトを読み出す。

覚え書き: hdf5ファイルが存在しない場合は例外がスローされる。データセットの有無を確認するには hlexists() を使用する。スレッドセーフである。

以下はデータセットを読み込む例である:
// open hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// blank Mat container

cv::Mat H;

// read hibert dataset

h5io->read( H, "hilbert" );

// release

h5io->close();
以下は2行目・3要素目から3x5の部分行列を読み込む例である。
// open hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// blank Mat container

cv::Mat H;

int offset[2] = { 1, 2 };

int counts[2] = { 3, 5 };

// read hibert dataset

h5io->read( H, "hilbert", offset, counts );

// release

h5io->close();

◆ dsread() [4/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dsread	(	OutputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const vector< int > &	dims_offset,
		const vector< int > &	dims_counts = vector< int >() ) const

pure virtual

◆ dswrite() [1/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dswrite	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel ) const

pure virtual

◆ dswrite() [2/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dswrite	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const int *	dims_offset ) const

pure virtual

◆ dswrite() [3/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dswrite	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const int *	dims_offset,
		const int *	dims_counts ) const

pure virtual

Mat オブジェクトをhdf5ファイルの指定されたデータセットに書き込むか上書きする。

引数

Array	書き込む Mat データ配列を指定する。
dslabel	書き込み先となる hdf5 データセットのラベルを指定する。
dims_offset	配列の各メンバーは、InputArray をデータセットに（上書き）書き込む開始位置を、データセットの各次元についてのオフセットとして指定する。
dims_counts	配列の各要素は、InputArray からデータセットへ書き込むデータ量をデータセットの各次元について指定する。

Mat オブジェクトを対象のデータセットに書き込む。

覚え書き: データセットが作成されておらず存在しない場合、それは自動的に作成される。Mat のみがサポートされ、それは連続している必要がある。これはスレッドセーフだが、書き込みは互いに重ならない別々の領域に対して行うことを推奨する。複数のデータセットを単一のhdf5ファイル内に書き込むことができる。

以下は100x100のCV_64FC2行列をデータセットに書き込む例である。データセットの事前作成は不要である。ルーチンを複数回呼び出した場合、データセットは単に上書きされる:
// dual channel hilbert matrix

cv::Mat H(100, 100, CV_64FC2);

for(int i = 0; i < H.rows; i++)

for(int j = 0; j < H.cols; j++)

{

H.at<cv::Vec2d>(i,j)[0] = 1./(i+j+1);

H.at<cv::Vec2d>(i,j)[1] = -1./(i+j+1);

count++;

}

// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// write / overwrite dataset

h5io->dswrite( H, "hilbert" );

// release

h5io->close();
以下はより小さい50x100の行列を、2つの50x100チャンクで最適化した100x100の圧縮空間に書き込む例である。行列はオフセットを用いてデータ空間の前半(0->50)と後半(50->100)に2回書き込まれる。
// dual channel hilbert matrix

cv::Mat H(50, 100, CV_64FC2);

for(int i = 0; i < H.rows; i++)

for(int j = 0; j < H.cols; j++)

{

H.at<cv::Vec2d>(i,j)[0] = 1./(i+j+1);

H.at<cv::Vec2d>(i,j)[1] = -1./(i+j+1);

count++;

}

// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// optimise dataset by two chunks

int chunks[2] = { 50, 100 };

// create 100x100 CV_64FC2 compressed space

h5io->dscreate( 100, 100, CV_64FC2, "hilbert", 9, chunks );

// write into first half

int offset1[2] = { 0, 0 };

h5io->dswrite( H, "hilbert", offset1 );

// write into second half

int offset2[2] = { 50, 0 };

h5io->dswrite( H, "hilbert", offset2 );

// release

h5io->close();

◆ dswrite() [4/4]

virtual void cv::hdf::HDF5::dswrite	(	InputArray	Array,
		const String &	dslabel,
		const vector< int > &	dims_offset,
		const vector< int > &	dims_counts = vector< int >() ) const

pure virtual

◆ grcreate()

virtual void cv::hdf::HDF5::grcreate ( const String & grlabel )

pure virtual

グループを作成する。

引数

grlabel hdf5 グループのラベルを指定する。

デフォルトのプロパティでhdf5グループを作成する。グループは作成後に自動的にクローズされる。

覚え書き: グループは複数のデータセットをより適切に整理するのに役立つ。任意のグループ内にサブグループを作成できる。特定のグループの存在は hlexists() を用いて確認できる。サブグループの場合、ラベルは例えば 'Group1/SubGroup1' のようになり、ここで SubGroup1 はルートグループ Group1 内にある。サブグループを作成する前に、その親グループを必ず作成しておく必要がある。

この例では、Group1 が SubGroup1 という1つのサブグループを持つ:

Ptr<hdf::HDF5> h5io = hdf::open("mytest.h5");

// "/" means the root group, which is always present

if (!h5io->hlexists("/Group1"))

h5io->grcreate("/Group1");

else

std::cout << "/Group1 has already been created, skip it.\n";

// Note that Group1 has been created above, otherwise exception will occur

if (!h5io->hlexists("/Group1/SubGroup1"))

h5io->grcreate("/Group1/SubGroup1");

else

std::cout << "/Group1/SubGroup1 has already been created, skip it.\n";

h5io->close();

HDFViewツールを使って可視化した対応する結果は次のとおりである

Visualization of groups using the HDFView tool

覚え書き: データセットを dscreate() や kpcreate() で作成する際、ラベル内にフルパスを指定することでグループ内に作成できる。この例では、'Group1/SubGroup1/MyDataSet' となる。スレッドセーフではない。

◆ hlexists()

virtual bool cv::hdf::HDF5::hlexists ( const String & label ) const

pure virtual

ラベルが存在するかどうかを確認する。

引数

label hdf5 データセットのラベルを指定する。

データセットが存在する場合はtrueを、そうでない場合はfalseを返す。

覚え書き: ラベル名の下にデータセット、グループ、またはその他のオブジェクト型(hdf5リンク)が存在するかどうかを確認する。スレッドセーフである。

◆ kpcreate()

virtual void cv::hdf::HDF5::kpcreate	(	const int	size,
		const String &	kplabel,
		const int	compresslevel = H5_NONE,
		const int	chunks = H5_NONE ) const

pure virtual

cv::KeyPoint データセット用の専用ストレージを作成し割り当てる。

引数

size	KeyPoint の固定数を宣言する
kplabel	hdf5 データセットのラベルを指定する。同じラベルの既存データセットがあれば上書きされる。
compresslevel	使用する圧縮レベル 0-9 を指定する。H5_NONE がデフォルトで、圧縮なしを意味する。
chunks	ブロック I/O に使用するチャンクサイズを各配列要素で指定する。H5_NONE がデフォルトで、圧縮なしを意味する。

覚え書き: データセットが既に存在する場合は例外がスローされる。データセットの存在は hlexists() を用いて確認できる。

データセットに100個のキーポイント用の領域を作成する以下の例を参照:
// open hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

if ( ! h5io->hlexists( "keypoints" ) )

h5io->kpcreate( 100, "keypoints" );

else

printf("DS already created, skipping\n" );

覚え書き: size に H5_UNLIMITED を指定すると、キーポイント数が無制限であることを意味し、追加や挿入によっていつでもそのようなデータセットを拡張できる。H5_UNLIMITED の存在はカスタムチャンキングの定義を必要とする。無制限のシナリオではデフォルトのチャンキングは定義されない。なぜならその次元のデフォルトサイズはゼロであり、データセットへの書き込みに応じて拡張されるためである。一部の次元に H5_UNLIMITED を持つデータセットへ書き込むには、無制限の次元での拡張を可能にする kpinsert() が必要であり、あらかじめ定義されたデータ空間にのみ書き込める kpwrite() は使用できない。

圧縮なしで100のチャンキングサイズを持つキーポイント用の無制限空間を作成する以下の例を参照:
// open hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

if ( ! h5io->hlexists( "keypoints" ) )

h5io->kpcreate( cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED, "keypoints", cv::hdf::HDF5::H5_NONE, 100 );

else

printf("DS already created, skipping\n" );

◆ kpgetsize()

virtual int cv::hdf::HDF5::kpgetsize	(	const String &	kplabel,
		int	dims_flag = HDF5::H5_GETDIMS ) const

pure virtual

キーポイントデータセットのサイズを取得する。

引数

kplabel	測定対象の hdf5 データセットのラベルを指定する。
dims_flag	H5_GETDIMS ではデータセットの次元を取得し、H5_GETMAXDIMS ではデータセットの最大次元を取得する。

キーポイントデータセットのサイズを返す。

覚え書き: 結果のサイズはキーポイントの数に一致する。デフォルトでは H5_GETDIMS が実際のデータセットの次元を返す。H5_GETMAXDIM フラグを使用すると、許容される最大次元を取得する。これは通常実際のデータセットの次元に一致するが、データセットが無制限モードで準備されていた場合は H5_UNLIMITED 値を保持することがある。これは、データセット全体または一部を上書きする前に既存のデータセットの次元を確認するのに役立つ。サイズ超過のソースデータをデータセット対象に書き込もうとすると例外がスローされる。H5_GETCHUNKDIMS は、データセットがチャンキングオプション付きで作成されていた場合はチャンクの次元を返し、そうでない場合は返されるベクトルのサイズはゼロになる。

◆ kpinsert()

virtual void cv::hdf::HDF5::kpinsert	(	const vector< KeyPoint >	keypoints,
		const String &	kplabel,
		const int	offset = H5_NONE,
		const int	counts = H5_NONE ) const

pure virtual

KeyPoint のリストを指定したデータセットに挿入または上書きし、無制限プロパティが許す場合はデータセットのサイズを自動拡張する。

引数

keypoints	書き込むキーポイントデータのリストを指定する。
kplabel	書き込み先となる hdf5 データセットのラベルを指定する。
offset	データセット上でキーポイントを(上書き)書き込む先のオフセット位置を指定する。
counts	データセットに書き込むキーポイントの数を指定する。

vector<KeyPoint> オブジェクトを対象のデータセットに書き込み、許可されている場合はデータセットの次元を自動拡張する。

覚え書き: kpwrite() とは異なり、データセットは自動的には作成されない。dsinsert() がデータセットの外側の領域に対して行われ、かつデータセットが無制限モードで作成されている場合はデータセットが拡張され、そうでない場合は例外がスローされる。無制限プロパティでデータセットを作成するには、kpcreate() と作成時のオプションである H5_UNLIMITED フラグを参照。同一のデータセットに対してはスレッドセーフではないが、複数のデータセットを単一のhdf5ファイル内に統合できる。

以下の例はキーポイント保存用の無制限空間を作成し、10個のキーポイントのリストをその空間に10回挿入する。最終的なデータセットは100個のキーポイントを持つ。チャンクサイズは10で、キーポイントのリストに対して最適化されている。ルーチンが複数回呼ばれた場合、データセットは単に上書きされる:
// generate 10 dummy keypoints

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;

for(int i = 0; i < 10; i++)

keypoints.push_back( cv::KeyPoint(i, -i, 1, -1, 0, 0, -1) );

// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create unlimited size space with chunk size of 10

h5io->kpcreate( cv::hdf::HDF5::H5_UNLIMITED, "keypoints", -1, 10 );

// insert 10 times same 10 keypoints

for(int i = 0; i < 10; i++)

h5io->kpinsert( keypoints, "keypoints", i * 10 );

// release

h5io->close();

cv::KeyPoint
Data structure for salient point detectors.
Definition types.hpp:755

◆ kpread()

virtual void cv::hdf::HDF5::kpread	(	vector< KeyPoint > &	keypoints,
		const String &	kplabel,
		const int	offset = H5_NONE,
		const int	counts = H5_NONE ) const

pure virtual

hdf5ファイルから特定のキーポイントデータセットを vector<KeyPoint> オブジェクトとして読み込む。

引数

keypoints	読み込んだデータが返される vector<KeyPoint> コンテナ。
kplabel	読み込み元となる hdf5 データセットのラベルを指定する。
offset	データセット上で読み込みを開始するオフセット位置を指定する。
counts	データセットから読み込むキーポイントの数を指定する。

格納されたデータセットを反映した vector<KeyPoint> オブジェクトを読み出す。

覚え書き: hdf5ファイルが存在しない場合は例外がスローされる。データセットの有無を確認するには hlexists() を使用する。スレッドセーフである。

以下は2番目のエントリから始まるキーポイントを含むデータセットを読み込む例である:
// open hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// blank KeyPoint container

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;

// read keypoints starting second one

h5io->kpread( keypoints, "keypoints", 1 );

// release

h5io->close();
以下は2番目のエントリから3個のキーポイントを読み込む例である。
// open hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// blank KeyPoint container

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;

// read three keypoints starting second one

h5io->kpread( keypoints, "keypoints", 1, 3 );

// release

h5io->close();

◆ kpwrite()

virtual void cv::hdf::HDF5::kpwrite	(	const vector< KeyPoint >	keypoints,
		const String &	kplabel,
		const int	offset = H5_NONE,
		const int	counts = H5_NONE ) const

pure virtual

KeyPoint のリストをhdf5ファイルの指定したデータセットに書き込む、または上書きする。

引数

keypoints	書き込むキーポイントデータのリストを指定する。
kplabel	書き込み先となる hdf5 データセットのラベルを指定する。
offset	データセット上でキーポイントを(上書き)書き込む先のオフセット位置を指定する。
counts	データセットに書き込むキーポイントの数を指定する。

vector<KeyPoint> オブジェクトを対象のデータセットに書き込む。

覚え書き: データセットが作成されておらず存在しない場合は自動的に作成される。スレッドセーフであるが、書き込みは互いに重複しない別々の領域に対して行うことを推奨する。1つのhdf5ファイル内に複数のデータセットを書き込める。

以下は100個のキーポイントをデータセットに書き込む例である。データセットの事前作成は不要である。ルーチンを複数回呼び出した場合、データセットは単に上書きされる:
// generate 100 dummy keypoints

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;

for(int i = 0; i < 100; i++)

keypoints.push_back( cv::KeyPoint(i, -i, 1, -1, 0, 0, -1) );

// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// write / overwrite dataset

h5io->kpwrite( keypoints, "keypoints" );

// release

h5io->close();
以下の例では、50個のキーポイントというより小さいセットを使い、10チャンクで最適化した100個のキーポイント分の圧縮空間に書き込む。同じキーポイントセットを3回書き込み、まず前半(0->50)に、次に後半(50->75)に、そしてオフセットとカウントの引数を用いて書き込みアクセスのウィンドウを設定し、残りのスロット(75->99)にデータ空間として書き込む。ルーチンを複数回呼び出した場合、データセットは単に上書きされる:
// generate 50 dummy keypoints

std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;

for(int i = 0; i < 50; i++)

keypoints.push_back( cv::KeyPoint(i, -i, 1, -1, 0, 0, -1) );

// open / autocreate hdf5 file

cv::Ptr<cv::hdf::HDF5> h5io = cv::hdf::open( "mytest.h5" );

// create maximum compressed space of size 100 with chunk size 10

h5io->kpcreate( 100, "keypoints", 9, 10 );

// write into first half

h5io->kpwrite( keypoints, "keypoints", 0 );

// write first 25 keypoints into second half

h5io->kpwrite( keypoints, "keypoints", 50, 25 );

// write first 25 keypoints into remained space of second half

h5io->kpwrite( keypoints, "keypoints", 75, 25 );

// release

h5io->close();

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/hdf/hdf5.hpp

公開型

公開メンバ関数

詳細説明

列挙型メンバ詳解

◆ anonymous enum

構築子と解体子の詳解

◆ ~HDF5()

メンバ関数詳解

◆ atdelete()

◆ atexists()

◆ atread() [1/4]

◆ atread() [2/4]

◆ atread() [3/4]

◆ atread() [4/4]

◆ atwrite() [1/4]

◆ atwrite() [2/4]

◆ atwrite() [3/4]

◆ atwrite() [4/4]

◆ close()

◆ dscreate() [1/8]

◆ dscreate() [2/8]

◆ dscreate() [3/8]

◆ dscreate() [4/8]

◆ dscreate() [5/8]

◆ dscreate() [6/8]

◆ dscreate() [7/8]

◆ dscreate() [8/8]

◆ dsgetsize()

◆ dsgettype()

◆ dsinsert() [1/4]

◆ dsinsert() [2/4]

◆ dsinsert() [3/4]

◆ dsinsert() [4/4]

◆ dsread() [1/4]

◆ dsread() [2/4]

◆ dsread() [3/4]

◆ dsread() [4/4]

◆ dswrite() [1/4]

◆ dswrite() [2/4]

◆ dswrite() [3/4]

◆ dswrite() [4/4]

◆ grcreate()

◆ hlexists()

◆ kpcreate()

◆ kpgetsize()

◆ kpinsert()

◆ kpread()

◆ kpwrite()