3d.hpp ファイル

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/core/affine.hpp"
#include "opencv2/core/utils/logger.hpp"
#include "opencv2/geometry/segment.hpp"

Include dependency graph for 3d.hpp:

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クラス
class	cv::LevMarq
	Levenberg-Marquadtソルバー。 続きを読む...
struct	cv::LevMarq::Report
	最適化のレポート。詳細...
struct	cv::LevMarq::Settings
	LevMarq の設定を保持する構造体。詳細...
struct	cv::UsacParams

名前空間
namespace	cv
namespace	cv::fisheye
	この名前空間のメソッドは、いわゆる魚眼カメラモデルを用いる。

列挙型
enum	{   cv::LMEDS = 4 ,   cv::RANSAC = 8 ,   cv::RHO = 16 ,   cv::USAC_DEFAULT = 32 ,   cv::USAC_PARALLEL = 33 ,   cv::USAC_FM_8PTS = 34 ,   cv::USAC_FAST = 35 ,   cv::USAC_ACCURATE = 36 ,   cv::USAC_PROSAC = 37 ,   cv::USAC_MAGSAC = 38 }
	ロバスト推定アルゴリズムの種類 続き...
enum	{   cv::FM_7POINT = 1 ,   cv::FM_8POINT = 2 ,   cv::FM_LMEDS = 4 ,   cv::FM_RANSAC = 8 }
	基礎行列を求めるアルゴリズム 続き...
enum	cv::LocalOptimMethod {   cv::LOCAL_OPTIM_NULL =0 ,   cv::LOCAL_OPTIM_INNER_LO =1 ,   cv::LOCAL_OPTIM_INNER_AND_ITER_LO =2 ,   cv::LOCAL_OPTIM_GC =3 ,   cv::LOCAL_OPTIM_SIGMA =4 }
enum class	cv::MatrixType {   cv::MatrixType::AUTO = 0 ,   cv::MatrixType::DENSE = 1 ,   cv::MatrixType::SPARSE = 2 }
	LevMarq ソルバで使用される行列の型。 続き...
enum	cv::NeighborSearchMethod {   cv::NEIGH_FLANN_KNN =0 ,   cv::NEIGH_GRID =1 ,   cv::NEIGH_FLANN_RADIUS =2 }
enum	cv::PolishingMethod {   cv::NONE_POLISHER =0 ,   cv::LSQ_POLISHER =1 ,   cv::MAGSAC =2 ,   cv::COV_POLISHER =3 }
enum	cv::SamplingMethod {   cv::SAMPLING_UNIFORM =0 ,   cv::SAMPLING_PROGRESSIVE_NAPSAC =1 ,   cv::SAMPLING_NAPSAC =2 ,   cv::SAMPLING_PROSAC =3 }
enum	cv::ScoreMethod {   cv::SCORE_METHOD_RANSAC =0 ,   cv::SCORE_METHOD_MSAC =1 ,   cv::SCORE_METHOD_MAGSAC =2 ,   cv::SCORE_METHOD_LMEDS =3 }
enum	cv::SolvePnPMethod {   cv::SOLVEPNP_ITERATIVE = 0 ,   cv::SOLVEPNP_EPNP = 1 ,   cv::SOLVEPNP_P3P = 2 ,   cv::SOLVEPNP_AP3P = 3 ,   cv::SOLVEPNP_IPPE = 4 ,   cv::SOLVEPNP_IPPE_SQUARE = 5 ,   cv::SOLVEPNP_SQPNP = 6 }
enum class	cv::VariableType {   cv::VariableType::LINEAR = 0 ,   cv::VariableType::SO3 = 1 ,   cv::VariableType::SE3 = 2 }
	LevMarq ソルバで使用される変数の型。 続き...

関数
void	cv::calibrationMatrixValues (InputArray cameraMatrix, Size imageSize, double apertureWidth, double apertureHeight, double &fovx, double &fovy, double &focalLength, Point2d &principalPoint, double &aspectRatio)
	カメラの内部行列から有用なカメラ特性を計算する。
void	cv::composeRT (InputArray rvec1, InputArray tvec1, InputArray rvec2, InputArray tvec2, OutputArray rvec3, OutputArray tvec3, OutputArray dr3dr1=noArray(), OutputArray dr3dt1=noArray(), OutputArray dr3dr2=noArray(), OutputArray dr3dt2=noArray(), OutputArray dt3dr1=noArray(), OutputArray dt3dt1=noArray(), OutputArray dt3dr2=noArray(), OutputArray dt3dt2=noArray())
	2つの回転・並進変換を合成する。
void	cv::computeCorrespondEpilines (InputArray points, int whichImage, InputArray F, OutputArray lines)
	ステレオペアの一方の画像中の点について、もう一方の画像における対応するエピポーラ線を計算する。
void	cv::convertPointsFromHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst, int dtype=-1)
	点を同次座標からユークリッド空間へ変換する。
void	cv::convertPointsHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst)
	点を同次座標に対して相互に変換する。
void	cv::convertPointsToHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst, int dtype=-1)
	点をユークリッド空間から同次座標空間へ変換する。
void	cv::correctMatches (InputArray F, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray newPoints1, OutputArray newPoints2)
	対応する点の座標を精緻化する。
void	cv::decomposeEssentialMat (InputArray E, OutputArray R1, OutputArray R2, OutputArray t)
	基本行列を、取り得る回転と並進に分解する。
int	cv::decomposeHomographyMat (InputArray H, InputArray K, OutputArrayOfArrays rotations, OutputArrayOfArrays translations, OutputArrayOfArrays normals)
	ホモグラフィ行列を、回転・並進・平面法線に分解する。
void	cv::decomposeProjectionMatrix (InputArray projMatrix, OutputArray cameraMatrix, OutputArray rotMatrix, OutputArray transVect, OutputArray rotMatrixX=noArray(), OutputArray rotMatrixY=noArray(), OutputArray rotMatrixZ=noArray(), OutputArray eulerAngles=noArray())
	射影行列を回転行列とカメラ内部行列に分解する。
void	cv::fisheye::distortPoints (InputArray undistorted, OutputArray distorted, InputArray K, InputArray D, double alpha=0)
	魚眼モデルを用いて2D点を歪ませる。
void	cv::fisheye::distortPoints (InputArray undistorted, OutputArray distorted, InputArray Kundistorted, InputArray K, InputArray D, double alpha=0)
Mat	cv::estimateAffine2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=10)
	2つの2D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
Mat	cv::estimateAffine2D (InputArray pts1, InputArray pts2, OutputArray inliers, const UsacParams &params)
cv::Mat	cv::estimateAffine3D (InputArray src, InputArray dst, double *scale=nullptr, bool force_rotation=true)
	2つの3D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
bool	cv::estimateAffine3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, OutputArray inliers, double ransacThreshold=3, double confidence=0.99)
	2つの3D点群の間で最適なアフィン変換を計算する。
cv::Mat	cv::estimateAffinePartial2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=10)
	2つの2D点群の間で、4自由度の最適な制限付きアフィン変換を計算する。
void	cv::fisheye::estimateNewCameraMatrixForUndistortRectify (InputArray K, InputArray D, const Size &image_size, InputArray R, OutputArray P, double balance=0.0, const Size &new_size=Size(), double fov_scale=1.0)
	歪み補正または平行化のための新しいカメラ内部行列を推定する。
cv::Vec2d	cv::estimateTranslation2D (InputArray from, InputArray to, OutputArray inliers=noArray(), int method=RANSAC, double ransacReprojThreshold=3, size_t maxIters=2000, double confidence=0.99, size_t refineIters=0)
	2つの2D点群の間の純粋な2D並進を計算する。
bool	cv::estimateTranslation3D (InputArray src, InputArray dst, OutputArray out, OutputArray inliers, double ransacThreshold=3, double confidence=0.99)
	2つの3D点群の間で最適な並進を計算する。
void	cv::filterHomographyDecompByVisibleRefpoints (InputArrayOfArrays rotations, InputArrayOfArrays normals, InputArray beforePoints, InputArray afterPoints, OutputArray possibleSolutions, InputArray pointsMask=noArray())
	追加情報に基づいてホモグラフィ分解の結果を絞り込む。
Mat	cv::findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, double focal=1.0, Point2d pp=Point2d(0, 0), int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, int maxIters=1000, OutputArray mask=noArray())
Mat	cv::findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, int maxIters=1000, OutputArray mask=noArray())
	2枚の画像中の対応点から基本行列を計算する。
Mat	cv::findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray cameraMatrix2, InputArray dist_coeff1, InputArray dist_coeff2, OutputArray mask, const UsacParams &params)
Mat	cv::findEssentialMat (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, int method=RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, OutputArray mask=noArray())
	場合によっては異なる2台のカメラからの2枚の画像中の対応点から基本行列を計算する。
Mat	cv::findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method, double ransacReprojThreshold, double confidence, int maxIters, OutputArray mask=noArray())
	2枚の画像中の対応点から基礎行列を計算する。
Mat	cv::findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, int method=FM_RANSAC, double ransacReprojThreshold=3., double confidence=0.99, OutputArray mask=noArray())
Mat	cv::findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, const UsacParams &params)
Mat	cv::findFundamentalMat (InputArray points1, InputArray points2, OutputArray mask, int method=FM_RANSAC, double ransacReprojThreshold=3., double confidence=0.99)
Mat	cv::findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, int method=0, double ransacReprojThreshold=3, OutputArray mask=noArray(), const int maxIters=2000, const double confidence=0.995)
	2つの平面の間の透視変換を求める。
Mat	cv::findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, const UsacParams &params)
Mat	cv::findHomography (InputArray srcPoints, InputArray dstPoints, OutputArray mask, int method=0, double ransacReprojThreshold=3)
Mat	cv::getDefaultNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, Size imgsize=Size(), bool centerPrincipalPoint=false)
	デフォルトの新しいカメラ行列を返す。
Mat	cv::getOptimalNewCameraMatrix (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, Size imageSize, double alpha, Size newImgSize=Size(), Rect *validPixROI=0, bool centerPrincipalPoint=false)
	自由スケーリングパラメータに基づく新しいカメラ内部行列を返す。
void	cv::getUndistortRectangles (InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R, InputArray newCameraMatrix, Size imgSize, Rect_< double > &inner, Rect_< double > &outer)
	"歪み補正された"画像平面に対する内接矩形とバウンディング矩形を返す。
void	cv::matMulDeriv (InputArray A, InputArray B, OutputArray dABdA, OutputArray dABdB)
	乗算される各行列について、行列積の偏微分を計算する。
void	cv::fisheye::projectPoints (InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, const Affine3d &affine, InputArray K, InputArray D, double alpha=0, OutputArray jacobian=noArray())
	魚眼モデルを用いて点を投影する。
void	cv::fisheye::projectPoints (InputArray objectPoints, OutputArray imagePoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray K, InputArray D, double alpha=0, OutputArray jacobian=noArray())
void	cv::projectPoints (InputArray objectPoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray imagePoints, OutputArray dpdr, OutputArray dpdt, OutputArray dpdf=noArray(), OutputArray dpdc=noArray(), OutputArray dpdk=noArray(), OutputArray dpdo=noArray(), double aspectRatio=0.)
void	cv::projectPoints (InputArray objectPoints, InputArray rvec, InputArray tvec, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray imagePoints, OutputArray jacobian=noArray(), double aspectRatio=0)
	3D点を画像平面へ射影する。
int	cv::recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, double distanceThresh, InputOutputArray mask=noArray(), OutputArray triangulatedPoints=noArray())
int	cv::recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, InputOutputArray mask=noArray())
	推定された基本行列と2枚の画像中の対応点から、相対的なカメラ回転と並進を、カイラリティチェックを用いて復元する。チェックを通過したインライアの数を返す。
int	cv::recoverPose (InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, OutputArray R, OutputArray t, double focal=1.0, Point2d pp=Point2d(0, 0), InputOutputArray mask=noArray())
int	cv::recoverPose (InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix1, InputArray distCoeffs1, InputArray cameraMatrix2, InputArray distCoeffs2, OutputArray E, OutputArray R, OutputArray t, int method=cv::RANSAC, double prob=0.999, double threshold=1.0, InputOutputArray mask=noArray())
	異なる2台のカメラで撮影した2枚の画像中の対応点から、相対的なカメラの回転と並進を、チラリティチェックを用いて復元する。チェックを通過したインライアの数を返す。
void	cv::Rodrigues (InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian=noArray())
	回転行列を回転ベクトルへ、あるいはその逆へ変換する。
Vec3d	cv::RQDecomp3x3 (InputArray src, OutputArray mtxR, OutputArray mtxQ, OutputArray Qx=noArray(), OutputArray Qy=noArray(), OutputArray Qz=noArray())
	3x3 行列の RQ 分解を計算する。
double	cv::sampsonDistance (InputArray pt1, InputArray pt2, InputArray F)
	2点間の Sampson 距離を計算する。
int	cv::solveP3P (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, int flags)
	3 組の 3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める。
bool	cv::fisheye::solvePnP (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8))
	魚眼カメラモデルにおいて、3D-2D点の対応から物体の姿勢を求める。
bool	cv::solvePnP (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE)
	3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める:
int	cv::solvePnPGeneric (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArrayOfArrays rvecs, OutputArrayOfArrays tvecs, bool useExtrinsicGuess=false, int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, InputArray rvec=noArray(), InputArray tvec=noArray(), OutputArray reprojectionError=noArray())
	3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める。
bool	cv::fisheye::solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int iterationsCount=100, float reprojectionError=8.0, double confidence=0.99, OutputArray inliers=noArray(), int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8))
	魚眼カメラモデルにおいて、RANSAC手法を用いて3D-2D点の対応から物体の姿勢を求める。
bool	cv::solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, bool useExtrinsicGuess=false, int iterationsCount=100, float reprojectionError=8.0, double confidence=0.99, OutputArray inliers=noArray(), int flags=SOLVEPNP_ITERATIVE)
	RANSAC 方式を用いて誤マッチを処理しながら、3D-2D 点対応から物体姿勢 \( {}^{c}\mathbf{T}_o \) を求める。
bool	cv::solvePnPRansac (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputOutputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, OutputArray rvec, OutputArray tvec, OutputArray inliers, const UsacParams &params=UsacParams())
void	cv::solvePnPRefineLM (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON))
	3D-2D 点対応から、初期解を出発点として姿勢（物体座標系で表された3D点をカメラ座標系へ変換する並進と回転）を精緻化する。
void	cv::solvePnPRefineVVS (InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputOutputArray rvec, InputOutputArray tvec, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::EPS+TermCriteria::COUNT, 20, FLT_EPSILON), double VVSlambda=1)
	3D-2D 点対応から、初期解を出発点として姿勢（物体座標系で表された3D点をカメラ座標系へ変換する並進と回転）を精緻化する。
void	cv::triangulatePoints (InputArray projMatr1, InputArray projMatr2, InputArray projPoints1, InputArray projPoints2, OutputArray points4D)
	この関数は、ステレオカメラによる観測値を用いて3次元点（同次座標）を再構成する。
void	cv::undistortImagePoints (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, TermCriteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 5, 0.01))
	歪み補正後の画像点の位置を計算する。
void	cv::fisheye::undistortPoints (InputArray distorted, OutputArray undistorted, InputArray K, InputArray D, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(), TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS, 10, 1e-8))
	魚眼カメラモデルを用いて2D点の歪みを除去する。
void	cv::undistortPoints (InputArray src, OutputArray dst, InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs, InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray(), TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER, 5, 0.01))
	観測された点座標から理想的な点座標を計算する。