#include <opencv2/saliency/saliencySpecializedClasses.hpp>

Collaboration diagram for cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained:

公開メンバ関数
	StaticSaliencyFineGrained ()

virtual	~StaticSaliencyFineGrained ()

bool	computeSaliency (InputArray image, OutputArray saliencyMap)

Public Member Functions inherited from cv::saliency::StaticSaliency
bool	computeBinaryMap (InputArray _saliencyMap, OutputArray _binaryMap)
	この関数は与えられた顕著性マップの二値マップを作成する。これは次のようにして得られる:

Public Member Functions inherited from cv::saliency::Saliency
virtual	~Saliency ()
	デストラクタ。

bool	computeSaliency (InputArray image, OutputArray saliencyMap)
	顕著性 (saliency) を計算する。

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 bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	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。

virtual void	save (const String &filename) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	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

静的公開メンバ関数
static Ptr< StaticSaliencyFineGrained >	create ()

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。

限定公開メンバ関数
bool	computeSaliencyImpl (InputArray image, OutputArray saliencyMap) CV_OVERRIDE

Protected Member Functions inherited from cv::saliency::StaticSaliency
Protected Member Functions inherited from cv::saliency::Saliency
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

Additional Inherited Members
Protected Attributes inherited from cv::saliency::Saliency
String	className

詳細説明

[204] による Fine Grained Saliency 手法

このメソッドは、中心とその周辺の差分に基づいて顕著性を計算する。積分画像を用いることで、高解像度の顕著性マップをリアルタイムに生成する。

構築子と解体子の詳解

cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained::StaticSaliencyFineGrained ( )

virtual cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained::~StaticSaliencyFineGrained ( )

virtual

bool cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained::computeSaliency	(	InputArray	image,
		OutputArray	saliencyMap )

inline

Python:
	cv.saliency.StaticSaliencyFineGrained.computeSaliency(	image[, saliencyMap]	) ->	retval, saliencyMap

この関数の呼び出しグラフ:

bool cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained::computeSaliencyImpl	(	InputArray	image,
		OutputArray	saliencyMap )

protectedvirtual

static Ptr< StaticSaliencyFineGrained > cv::saliency::StaticSaliencyFineGrained::create ( )

inlinestatic

Python:
	cv.saliency.StaticSaliencyFineGrained.create(		) ->	retval
	cv.saliency.StaticSaliencyFineGrained_create(		) ->	retval

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました: