ORB（方向付きBRIEF）キーポイント検出器および記述子抽出器を実装するクラス。続き...

#include <opencv2/features.hpp>

Collaboration diagram for cv::ORB:

公開型
enum	ScoreType { HARRIS_SCORE =0 , FAST_SCORE =1 }

公開メンバ関数
virtual String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual int	getEdgeThreshold () const =0

virtual int	getFastThreshold () const =0

virtual int	getFirstLevel () const =0

virtual int	getMaxFeatures () const =0

virtual int	getNLevels () const =0

virtual int	getPatchSize () const =0

virtual double	getScaleFactor () const =0

virtual ORB::ScoreType	getScoreType () const =0

virtual int	getWTA_K () const =0

virtual void	setEdgeThreshold (int edgeThreshold)=0

virtual void	setFastThreshold (int fastThreshold)=0

virtual void	setFirstLevel (int firstLevel)=0

virtual void	setMaxFeatures (int maxFeatures)=0

virtual void	setNLevels (int nlevels)=0

virtual void	setPatchSize (int patchSize)=0

virtual void	setScaleFactor (double scaleFactor)=0

virtual void	setScoreType (ORB::ScoreType scoreType)=0

virtual void	setWTA_K (int wta_k)=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< ORB >	create (int nfeatures=500, float scaleFactor=1.2f, int nlevels=8, int edgeThreshold=31, int firstLevel=0, int WTA_K=2, ORB::ScoreType scoreType=ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize=31, int fastThreshold=20)
	ORB のコンストラクタ。

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。

静的公開変数類
static const int	kBytes = 32

Additional Inherited Members
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

ORB（方向付きBRIEF）キーポイント検出器および記述子抽出器を実装するクラス。

[237] に記述されている。このアルゴリズムはピラミッド上で FAST を用いて安定したキーポイントを検出し、FAST または Harris 応答を用いて最も強い特徴を選択し、1次モーメントを用いてそれらの向きを求め、BRIEF を用いて記述子を計算する(ランダムな点対(またはk組)の座標が、測定された向きに応じて回転される)。

列挙型メンバ詳解

◆ ScoreType

enum cv::ORB::ScoreType

列挙値
HARRIS_SCORE
FAST_SCORE

メンバ関数詳解

◆ create()

static Ptr< ORB > cv::ORB::create	(	int	nfeatures = 500,
		float	scaleFactor = 1.2f,
		int	nlevels = 8,
		int	edgeThreshold = 31,
		int	firstLevel = 0,
		int	WTA_K = 2,
		ORB::ScoreType	scoreType = ORB::HARRIS_SCORE,
		int	patchSize = 31,
		int	fastThreshold = 20 )

static

Python:
	cv.ORB.create(	[, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[, firstLevel[, WTA_K[, scoreType[, patchSize[, fastThreshold]]]]]]]]]	) ->	retval
	cv.ORB_create(	[, nfeatures[, scaleFactor[, nlevels[, edgeThreshold[, firstLevel[, WTA_K[, scoreType[, patchSize[, fastThreshold]]]]]]]]]	) ->	retval

ORB のコンストラクタ。

引数

nfeatures	保持する特徴の最大数。
scaleFactor	1より大きいピラミッドの間引き比率。scaleFactor==2 は古典的なピラミッドを意味し、各次のレベルが前のレベルより4倍少ないピクセルを持つが、このような大きなスケール係数は特徴マッチングのスコアを劇的に悪化させる。一方、1に近すぎるスケール係数は、特定のスケール範囲をカバーするためにより多くのピラミッドレベルが必要となり、その結果として速度が低下することを意味する。
nlevels	ピラミッドレベルの数。最小レベルの線形サイズは input_image_linear_size/pow(scaleFactor, nlevels - firstLevel) に等しくなる。
edgeThreshold	これは特徴が検出されない境界のサイズである。patchSize 引数とほぼ一致させるべきである。
firstLevel	入力画像を配置するピラミッドのレベル。それより前のレイヤはアップスケールした入力画像で埋められる。
WTA_K	方向付きBRIEF記述子の各要素を生成する点の数。デフォルト値 2 は、ランダムな点のペアを取りその輝度を比較して0/1の応答を得るBRIEFを意味する。他に取りうる値は 3 と 4 である。例えば 3 は、3つのランダムな点を取り（もちろんそれらの点の座標はランダムだが、事前定義されたシードから生成されるため、BRIEF記述子の各要素はピクセル矩形から決定論的に計算される）、最大輝度の点を見つけて勝者のインデックス（0、1、または2）を出力することを意味する。このような出力は2ビットを占めるため、NORM_HAMMING2（ビンあたり2ビット）と表される特別な種類の Hamming 距離が必要となる。WTA_K=4 のとき、各ビンを計算するために4つのランダムな点を取る（これも、取りうる値が 0、1、2、3 の2ビットを占める）。
scoreType	デフォルトの HARRIS_SCORE は、特徴をランク付けするために Harris アルゴリズムが使用されることを意味する（スコアは KeyPoint::score に書き込まれ、最良の nfeatures 個の特徴を保持するために使用される）。FAST_SCORE はこの引数の代替値であり、わずかに安定性の低いキーポイントを生成するが、計算がやや高速である。
patchSize	方向付きBRIEF記述子が使用するパッチのサイズ。もちろん、小さいピラミッドレイヤでは特徴がカバーする見かけ上の画像領域はより大きくなる。
fastThreshold	FASTのしきい値

◆ getDefaultName()

virtual String cv::ORB::getDefaultName ( ) const

virtual

Python:
	cv.ORB.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。

◆ getEdgeThreshold()

virtual int cv::ORB::getEdgeThreshold ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getEdgeThreshold(		) ->	retval

◆ getFastThreshold()

virtual int cv::ORB::getFastThreshold ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getFastThreshold(		) ->	retval

◆ getFirstLevel()

virtual int cv::ORB::getFirstLevel ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getFirstLevel(		) ->	retval

◆ getMaxFeatures()

virtual int cv::ORB::getMaxFeatures ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getMaxFeatures(		) ->	retval

◆ getNLevels()

virtual int cv::ORB::getNLevels ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getNLevels(		) ->	retval

◆ getPatchSize()

virtual int cv::ORB::getPatchSize ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getPatchSize(		) ->	retval

◆ getScaleFactor()

virtual double cv::ORB::getScaleFactor ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getScaleFactor(		) ->	retval

◆ getScoreType()

virtual ORB::ScoreType cv::ORB::getScoreType ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getScoreType(		) ->	retval

◆ getWTA_K()

virtual int cv::ORB::getWTA_K ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.ORB.getWTA_K(		) ->	retval

◆ setEdgeThreshold()

virtual void cv::ORB::setEdgeThreshold ( int edgeThreshold )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setEdgeThreshold(	edgeThreshold	) ->	None

◆ setFastThreshold()

virtual void cv::ORB::setFastThreshold ( int fastThreshold )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setFastThreshold(	fastThreshold	) ->	None

◆ setFirstLevel()

virtual void cv::ORB::setFirstLevel ( int firstLevel )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setFirstLevel(	firstLevel	) ->	None

◆ setMaxFeatures()

virtual void cv::ORB::setMaxFeatures ( int maxFeatures )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setMaxFeatures(	maxFeatures	) ->	None

◆ setNLevels()

virtual void cv::ORB::setNLevels ( int nlevels )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setNLevels(	nlevels	) ->	None

◆ setPatchSize()

virtual void cv::ORB::setPatchSize ( int patchSize )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setPatchSize(	patchSize	) ->	None

◆ setScaleFactor()

virtual void cv::ORB::setScaleFactor ( double scaleFactor )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setScaleFactor(	scaleFactor	) ->	None

◆ setScoreType()

virtual void cv::ORB::setScoreType ( ORB::ScoreType scoreType )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setScoreType(	scoreType	) ->	None

◆ setWTA_K()

virtual void cv::ORB::setWTA_K ( int wta_k )

pure virtual

Python:
	cv.ORB.setWTA_K(	wta_k	) ->	None

メンバ変数詳解

◆ kBytes

const int cv::ORB::kBytes = 32

static

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/features.hpp

公開型

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

静的公開変数類

Additional Inherited Members

詳細説明

列挙型メンバ詳解

◆ ScoreType

メンバ関数詳解

◆ create()

◆ getDefaultName()

◆ getEdgeThreshold()

◆ getFastThreshold()

◆ getFirstLevel()

◆ getMaxFeatures()

◆ getNLevels()

◆ getPatchSize()

◆ getScaleFactor()

◆ getScoreType()

◆ getWTA_K()

◆ setEdgeThreshold()

◆ setFastThreshold()

◆ setFirstLevel()

◆ setMaxFeatures()

◆ setNLevels()

◆ setPatchSize()

◆ setScaleFactor()

◆ setScoreType()

◆ setWTA_K()

メンバ変数詳解

◆ kBytes