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OpenCV 5.0.0
Open Source Computer Vision
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OpenCV 5.0.0
Open Source Computer Vision
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クラス | |
| class | AffineFeature2D |
| キーポイントに対するアフィン適応を実装するクラス。詳細... | |
| class | AgastFeatureDetector |
| AGAST法を用いた特徴検出のためのラッパークラス。: 続き... | |
| class | AKAZE |
| AKAZEキーポイント検出器および記述子抽出器を実装するクラス。[12]で説明されている。続き... | |
| class | BEBLID |
| BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）を実装するクラス。[265] で説明されている。続き... | |
| class | BoostDesc |
| BoostDesc（Learning Image Descriptors with Boosting）を実装するクラス。[270]および[271]で説明されている。続き... | |
| class | BOWImgDescriptorExtractor |
| bag of visual words を用いて画像記述子を計算するクラス。 続きを読む... | |
| class | BOWKMeansTrainer |
| bag of visual words アプローチを用いて視覚的な語彙を学習する、kmeans ベースのクラス。 : 続きを読む... | |
| class | BOWTrainer |
| 記述子の集合から bag of visual words の語彙を学習するための抽象基底クラス。 続きを読む... | |
| class | BriefDescriptorExtractor |
| [49] で説明されているBRIEF記述子を計算するクラス。詳細... | |
| class | BRISK |
| BRISKキーポイント検出器および記述子抽出器を実装するクラス。[163] で説明されている。続き... | |
| class | DAISY |
| DAISY 記述子を実装するクラス。[279] で説明されている。続きを読む... | |
| class | Elliptic_KeyPoint |
| 関心点の周囲の楕円領域。詳細... | |
| class | FREAK |
| FREAK（Fast Retina Keypoint）キーポイント記述子を実装するクラス。[10] で説明されている。詳細... | |
| class | HarrisLaplaceFeatureDetector |
| [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... | |
| class | KAZE |
| [11] で説明されている KAZE キーポイント検出器および記述子抽出器を実装するクラス。続きを読む... | |
| class | LATCH |
| class | LUCID |
| [331] で説明されている、局所一様比較画像記述子 (locally uniform comparison image descriptor) を実装するクラス。続きを読む... | |
| class | MSDDetector |
| [280] で説明されている MSD (Maximal Self-Dissimilarity) キーポイント検出器を実装するクラス。続きを読む... | |
| class | PCTSignatures |
| [156] で説明されている PCT (position-color-texture) シグネチャ抽出を実装するクラス。アルゴリズムは特徴サンプラとクラスタライザに分かれる。特徴サンプラは与えられた座標集合でサンプルを生成する。次にクラスタライザが k-means アルゴリズムを用いてこれらのサンプルのクラスタを生成する。得られたクラスタの集合が入力画像のシグネチャとなる。続きを読む... | |
| class | PCTSignaturesSQFD |
| Signature Quadratic Form Distance (SQFD) を実装するクラス。詳細... | |
| class | StarDetector |
| このクラスは [3] で導入されたキーポイント検出器を実装したものであり、StarDetector の別名である。: 詳細... | |
| class | SURF |
| 画像から Speeded Up Robust Features を抽出するためのクラス [22] 。続き... | |
| class | TBMR |
| [316] で説明されている Tree Based Morse Regions (TBMR) を、スケール付き抽出機能で拡張して実装するクラス。続きを読む... | |
| class | TEBLID |
| [266] で説明されている TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) を実装するクラス。続きを読む... | |
| class | VGG |
| [255] で説明されている「Descriptor Learning Using Convex Optimisation」(DLCO) の手法を用いてエンドツーエンドで学習された VGG (Oxford Visual Geometry Group) 記述子を実装するクラス。続きを読む... | |
型定義 | |
| typedef SURF | SurfDescriptorExtractor |
| typedef SURF | SurfFeatureDetector |
関数 | |
| void | AGAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, AgastFeatureDetector::DetectorType type=AgastFeatureDetector::OAST_9_16) |
| AGASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出する。 | |
| void | FASTForPointSet (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, cv::FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16) |
| FASTアルゴリズムを用いて、あらかじめ指定されたKeyPointsのコーナー度合いを推定する。 | |
| void | matchGMS (const Size &size1, const Size &size2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, std::vector< DMatch > &matchesGMS, const bool withRotation=false, const bool withScale=false, const double thresholdFactor=6.0) |
| [28] で説明されているGMS（Grid-based Motion Statistics）特徴マッチング手法。 | |
| void | matchLOGOS (const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< int > &nn1, const std::vector< int > &nn2, std::vector< DMatch > &matches1to2) |
| [181] で説明されている LOGOS (Local geometric support for high-outlier spatial verification) 特徴マッチング戦略。 | |
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