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| virtual int | getBytes () const =0 |
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| String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
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| virtual int | getHalfSSDsize () const =0 |
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| virtual bool | getRotationInvariance () const =0 |
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| virtual double | getSigma () const =0 |
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| virtual void | setBytes (int bytes)=0 |
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| virtual void | setHalfSSDsize (int half_ssd_size)=0 |
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| virtual void | setRotationInvariance (bool rotationInvariance)=0 |
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| virtual void | setSigma (double sigma)=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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latch LATCH 記述子を計算するためのクラス。このコードが有用であれば、あなたの研究で以下の論文を参照に加えてほしい: Gil Levi and Tal Hassner, "LATCH: Learned Arrangements of Three Patch Codes", arXiv preprint arXiv:1501.03719, 15 Jan. 2015
LATCH は、画像パッチのトリプレット同士を学習に基づき比較するバイナリ記述子である。
bytes は記述子のサイズで、64, 32, 16, 8, 4, 2 または 1 を指定できる。rotationInvariance - 記述子が向きの変化を補償すべきかどうか。half_ssd_size - ミニパッチの半分のサイズ。例えば、サイズ 7x7 のパッチのトリプレットを比較したい場合、half_ssd_size は (7-1)/2 = 3 とすべきである。sigma - 元画像の GaussianBlur 平滑化に用いる sigma 値。sigma 値が 0 の場合、元画像は平滑化せずに使用される。
注: この記述子は任意のキーポイント抽出器と組み合わせて使用できる。唯一の要件は、rotationInvariance = True を設定する場合、パッチの向き(度単位)を推定する抽出器を使用しなければならないことである。そのような抽出器の例としては ORB や SIFT がある。
注: 完全な例は /samples/cpp/tutorial_code/xfeatures2D/latch_match.cpp にある。