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| String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
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| virtual bool | getExtended () const =0 |
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| virtual double | getHessianThreshold () const =0 |
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| virtual int | getNOctaveLayers () const =0 |
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| virtual int | getNOctaves () const =0 |
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| virtual bool | getUpright () const =0 |
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| virtual void | setExtended (bool extended)=0 |
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| virtual void | setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0 |
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| virtual void | setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0 |
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| virtual void | setNOctaves (int nOctaves)=0 |
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| virtual void | setUpright (bool upright)=0 |
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| virtual | ~Feature2D () |
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| 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。
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| virtual void | compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors) |
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| virtual int | defaultNorm () const |
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| virtual int | descriptorSize () const |
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| virtual int | descriptorType () const |
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| 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。
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| virtual void | detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray()) |
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| virtual void | detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false) |
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| 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。
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| 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。
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| void | read (const String &fileName) |
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| void | write (const String &fileName) const |
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| 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。
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| void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
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| | Algorithm () |
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| virtual | ~Algorithm () |
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| virtual void | clear () |
| | アルゴリズムの状態をクリアする。
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| virtual void | save (const String &filename) const |
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| void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
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画像からSpeeded Up Robust Featuresを抽出するためのクラス [22] 。
アルゴリズムの引数:
- member int extended
- 0 は基本記述子(各64要素)を計算することを意味する
- 1 は拡張記述子(各128要素)を計算することを意味する
- member int upright
- 0 は検出器が各特徴の方向を計算することを意味する。
- 1 は方向を計算しないことを意味する(これははるかに高速である)。例えば、ステレオペアの画像をマッチングする場合や画像のスティッチングを行う場合、マッチングされた特徴はおそらく非常に近い角度を持つため、upright=1 に設定することで特徴抽出を高速化できる。
- メンバ double hessianThreshold キーポイント検出器のしきい値。ヘッセ行列の値が hessianThreshold より大きい特徴のみが検出器によって保持される。したがって、値が大きいほど得られるキーポイントは少なくなる。適切なデフォルト値は、画像のコントラストに応じて 300 から 500 程度である。
- メンバ int nOctaves 検出器が使用するガウシアンピラミッドのオクターブ数。デフォルトでは 4 に設定されている。非常に大きな特徴を取得したい場合は、より大きな値を使用する。小さな特徴だけが欲しい場合は、この値を減らす。
- member int nOctaveLayers The number of images within each octave of a gaussian pyramid. It is set to 2 by default.
- 覚え書き
- An example using the SURF feature detector can be found at opencv_source_code/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp
- SURF 特徴検出器、抽出器、マッチャーを使用した別の例は opencv_source_code/samples/cpp/matcher_simple.cpp にある