cv::xfeatures2d::VGG クラス

「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。詳細は [255] を参照。続きを読む...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::xfeatures2d::VGG:

公開型
enum	{   VGG_120 = 100 ,   VGG_80 = 101 ,   VGG_64 = 102 ,   VGG_48 = 103 }

公開メンバ関数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual float	getScaleFactor () const =0
virtual float	getSigma () const =0
virtual bool	getUseNormalizeDescriptor () const =0
virtual bool	getUseNormalizeImage () const =0
virtual bool	getUseScaleOrientation () const =0
virtual void	setScaleFactor (const float scale_factor)=0
virtual void	setSigma (const float isigma)=0
virtual void	setUseNormalizeDescriptor (const bool dsc_normalize)=0
virtual void	setUseNormalizeImage (const bool img_normalize)=0
virtual void	setUseScaleOrientation (const bool use_scale_orientation)=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< VGG >	create (int desc=VGG::VGG_120, float isigma=1.4f, bool img_normalize=true, bool use_scale_orientation=true, float scale_factor=6.25f, bool dsc_normalize=false)
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

「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。詳細は [255] を参照。

引数

desc	使用する記述子の種類。VGG::VGG_120 がデフォルト（120次元のfloat）。利用可能な種類は VGG::VGG_120、VGG::VGG_80、VGG::VGG_64、VGG::VGG_48
isigma	画像の平滑化に用いるガウシアンカーネルの値(デフォルトは1.4f)
img_normalize	画像サンプルの輝度正規化を使用する(デフォルトで有効)
use_orientation	キーポイントの向きを用いてパターンをサンプリングする。デフォルトで有効。
scale_factor	検出されたキーポイントのサンプリング窓を 64.0f に調整する（VGG のサンプリング窓）。6.25f がデフォルトで、KAZE や SURF で検出されたキーポイントの窓比に適している。6.75f は SIFT で検出されたキーポイントの窓比に対するスケールとなる。5.00f は AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK のキーポイントの窓比に対するスケールとなる。0.75f は ORB のキーポイントの比に対するスケールとなる。
dsc_normalize	記述子を255でクランプしてuchar CV_8UC1に変換する(デフォルトで無効)

列挙型メンバ詳解

anonymous enum

anonymous enum

列挙値
VGG_120
VGG_80
VGG_64
VGG_48

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< VGG > cv::xfeatures2d::VGG::create ( int desc = VGG::VGG_120, float isigma = 1.4f, bool img_normalize = true, bool use_scale_orientation = true, float scale_factor = 6.25f, bool dsc_normalize = false )

static

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.create(	[, desc[, isigma[, img_normalize[, use_scale_orientation[, scale_factor[, dsc_normalize]]]]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.VGG_create(	[, desc[, isigma[, img_normalize[, use_scale_orientation[, scale_factor[, dsc_normalize]]]]]]	) ->	retval

getDefaultName()

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

virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.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。

getScaleFactor()

virtual float cv::xfeatures2d::VGG::getScaleFactor ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.getScaleFactor(		) ->	retval

getSigma()

virtual float cv::xfeatures2d::VGG::getSigma ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.getSigma(		) ->	retval

getUseNormalizeDescriptor()

virtual bool cv::xfeatures2d::VGG::getUseNormalizeDescriptor ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.getUseNormalizeDescriptor(		) ->	retval

getUseNormalizeImage()

virtual bool cv::xfeatures2d::VGG::getUseNormalizeImage ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.getUseNormalizeImage(		) ->	retval

getUseScaleOrientation()

virtual bool cv::xfeatures2d::VGG::getUseScaleOrientation ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.getUseScaleOrientation(		) ->	retval

setScaleFactor()

virtual void cv::xfeatures2d::VGG::setScaleFactor ( const float scale_factor )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.setScaleFactor(	scale_factor	) ->	None

setSigma()

virtual void cv::xfeatures2d::VGG::setSigma ( const float isigma )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.setSigma(	isigma	) ->	None

setUseNormalizeDescriptor()

virtual void cv::xfeatures2d::VGG::setUseNormalizeDescriptor ( const bool dsc_normalize )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.setUseNormalizeDescriptor(	dsc_normalize	) ->	None

setUseNormalizeImage()

virtual void cv::xfeatures2d::VGG::setUseNormalizeImage ( const bool img_normalize )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.setUseNormalizeImage(	img_normalize	) ->	None

setUseScaleOrientation()

virtual void cv::xfeatures2d::VGG::setUseScaleOrientation ( const bool use_scale_orientation )

pure virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.VGG.setUseScaleOrientation(	use_scale_orientation	) ->	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