F1変換をサポートする数学演算

詳細説明

1次のファジー変換 ( \(F^1\)-変換) は画像全体をその成分の行列に変換する。各成分は、特定の小領域の平均色と平均勾配の情報を保持する1次の多項式である。

関数
void	cv::ft::FT12D_components (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray components)
	配列の成分を直接的な \(F^1\)-変換を用いて計算する。
void	cv::ft::FT12D_createPolynomMatrixHorizontal (int radius, OutputArray matrix, const int chn)
	\(F^1\)-変換の計算のための水平行列を作成する。
void	cv::ft::FT12D_createPolynomMatrixVertical (int radius, OutputArray matrix, const int chn)
	\(F^1\)-変換の計算のための垂直行列を作成する。
void	cv::ft::FT12D_inverseFT (InputArray components, InputArray kernel, OutputArray output, int width, int height)
	逆 \(F^1\)-変換を計算する。
void	cv::ft::FT12D_polynomial (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray c00, OutputArray c10, OutputArray c01, OutputArray components, InputArray mask=noArray())
	\(F^1\)-変換成分の要素を計算する。
void	cv::ft::FT12D_process (InputArray matrix, InputArray kernel, OutputArray output, InputArray mask=noArray())
	\(F^1\)-変換と逆 \(F^1\)-変換を一度に計算する。

関数詳解

FT12D_components()

void cv::ft::FT12D_components	(	InputArray	matrix,
		InputArray	kernel,
		OutputArray	components )

Python:
	cv.ft.FT12D_components(	matrix, kernel[, components]	) ->	components

#include <opencv2/fuzzy/fuzzy_F1_math.hpp>

直接 \(F^1\)-変換を用いて配列の成分を計算する。

引数

matrix	入力配列。
kernel	処理に使用するカーネル。関数 ft::createKernel を使用できる。
components	成分を格納する出力 32 ビット浮動小数点配列。

この関数は、あらかじめ定義されたカーネルを使用して線形成分を計算する。

FT12D_createPolynomMatrixHorizontal()

void cv::ft::FT12D_createPolynomMatrixHorizontal	(	int	radius,
		OutputArray	matrix,
		const int	chn )

Python:
	cv.ft.FT12D_createPolynomMatrixHorizontal(	radius, chn[, matrix]	) ->	matrix

#include <opencv2/fuzzy/fuzzy_F1_math.hpp>

\(F^1\)-変換の計算用の水平行列を作成する。

引数

radius	基底関数の半径。
matrix	水平行列。
chn	チャンネル数。

この関数は、\(F^1\)-変換処理用の補助的な水平行列を作成する。勾配の計算に使用される。

FT12D_createPolynomMatrixVertical()

void cv::ft::FT12D_createPolynomMatrixVertical	(	int	radius,
		OutputArray	matrix,
		const int	chn )

Python:
	cv.ft.FT12D_createPolynomMatrixVertical(	radius, chn[, matrix]	) ->	matrix

#include <opencv2/fuzzy/fuzzy_F1_math.hpp>

\(F^1\)-変換の計算用の垂直行列を作成する。

引数

radius	基底関数の半径。
matrix	垂直行列。
chn	チャンネル数。

この関数は、\(F^1\)-変換処理用の補助的な垂直行列を作成する。勾配の計算に使用される。

FT12D_inverseFT()

void cv::ft::FT12D_inverseFT	(	InputArray	components,
		InputArray	kernel,
		OutputArray	output,
		int	width,
		int	height )

Python:
	cv.ft.FT12D_inverseFT(	components, kernel, width, height[, output]	) ->	output

#include <opencv2/fuzzy/fuzzy_F1_math.hpp>

逆 \(F^1\)-変換を計算する。

引数

components	成分を格納する入力 32 ビット浮動小数点シングルチャンネル配列。
kernel	処理に使用するカーネル。成分計算に使用したものと同じカーネルを使用する必要がある。
output	出力 32 ビット浮動小数点配列。
width	出力配列の幅。
height	出力配列の高さ。

逆 \(F^1\)-変換の計算。

FT12D_polynomial()

void cv::ft::FT12D_polynomial	(	InputArray	matrix,
		InputArray	kernel,
		OutputArray	c00,
		OutputArray	c10,
		OutputArray	c01,
		OutputArray	components,
		InputArray	mask = noArray() )

Python:
	cv.ft.FT12D_polynomial(	matrix, kernel[, c00[, c10[, c01[, components[, mask]]]]]	) ->	c00, c10, c01, components

#include <opencv2/fuzzy/fuzzy_F1_math.hpp>

\(F^1\)-変換成分の要素を計算する。

引数

matrix	入力配列。
kernel	処理に使用するカーネル。関数 ft::createKernel を使用できる。
c00	要素は平均色を表す。
c10	要素は垂直方向の平均勾配を表す。
c01	要素は水平方向の平均勾配を表す。
components	成分を格納する出力 32 ビット浮動小数点配列。
mask	不要な領域のマーキングにマスクを使用できる。

この関数は、あらかじめ定義されたカーネルとマスクを使用して成分とその要素を計算する。

FT12D_process()

void cv::ft::FT12D_process	(	InputArray	matrix,
		InputArray	kernel,
		OutputArray	output,
		InputArray	mask = noArray() )

Python:
	cv.ft.FT12D_process(	matrix, kernel[, output[, mask]]	) ->	output

#include <opencv2/fuzzy/fuzzy_F1_math.hpp>

\(F^1\)-変換と逆 \(F^1\)-変換を一度に計算する。

引数

matrix	入力行列。
kernel	処理に使用するカーネル。関数 ft::createKernel を使用できる。
output	出力 32 ビット浮動小数点配列。
mask	不要な領域をマーキングするために使用するマスク。

この関数は \(F^1\)-変換とその逆変換 \(F^1\)-変換を1ステップで計算する。cv::Mat に対して完全に十分かつ最適化されている。

覚え書き

1次の F変換手法は論文 [298] で説明されている。