OpenCV 5.0.0
Open Source Computer Vision
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🤖 AIによる機械翻訳(非公式) — これは OpenCV 5.0.0 公式リファレンス(英語)を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版(原文) を参照してください。
cv::sfm 名前空間

クラス

class  BaseSFM
 基底クラス BaseSFM は、典型的なシーン再構成のシナリオで使用される共通の API を宣言する 続き...
 
class  libmv_CameraIntrinsicsOptions
 カメラモデルとそのパラメータを記述するデータ構造。続き...
 
class  libmv_ReconstructionOptions
 再構成オプションを記述するデータ構造。続き...
 
class  SFMLibmvEuclideanReconstruction
 SFMLibmvEuclideanReconstruction クラスは Libmv の Structure From Motion パイプラインとのインターフェースを提供する。続き...
 

列挙型

enum  {
  SFM_IO_BUNDLER = 0 ,
  SFM_IO_VISUALSFM = 1 ,
  SFM_IO_OPENSFM = 2 ,
  SFM_IO_OPENMVG = 3 ,
  SFM_IO_THEIASFM = 4
}
 サポートされているさまざまなファイル形式。続き...
 
enum  {
  SFM_DISTORTION_MODEL_POLYNOMIAL = 0 ,
  SFM_DISTORTION_MODEL_DIVISION = 1
}
 libmv がサポートするさまざまなカメラモデル。続き...
 
enum  {
  SFM_REFINE_FOCAL_LENGTH = (1 << 0) ,
  SFM_REFINE_PRINCIPAL_POINT = (1 << 1) ,
  SFM_REFINE_RADIAL_DISTORTION_K1 = (1 << 2) ,
  SFM_REFINE_RADIAL_DISTORTION_K2 = (1 << 4)
}
 libmv が精緻化できるすべての内部カメラパラメータ。続き...
 

関数

void applyTransformationToPoints (InputArray points, InputArray T, OutputArray transformed_points)
 点に変換を適用する。
 
void computeOrientation (InputArrayOfArrays x1, InputArrayOfArrays x2, OutputArray R, OutputArray t, double s)
 2つの3D点集合の間の絶対的または外部的な姿勢 (姿勢推定) を計算する。
 
double depth (InputArray R, InputArray t, InputArray X)
 剛体変換によって変換された点の奥行きを返す。
 
void essentialFromFundamental (InputArray F, InputArray K1, InputArray K2, OutputArray E)
 基礎行列とカメラ行列から基本行列 (Essential matrix) を求める。
 
void essentialFromRt (InputArray R1, InputArray t1, InputArray R2, InputArray t2, OutputArray E)
 運動(R群とt群)から基本行列(Essential matrix)を求める。
 
void euclideanToHomogeneous (InputArray src, OutputArray dst)
 点をユークリッド空間から同次空間へ変換する。例: ((x,y)->(x,y,1))
 
double fundamentalFromCorrespondences7PointRobust (InputArray x1, InputArray x2, double max_error, OutputArray F, OutputArray inliers, double outliers_probability=1e-2)
 2つの2D点(画像座標空間)のデータセット間の基礎行列をロバストに推定する。
 
double fundamentalFromCorrespondences8PointRobust (InputArray x1, InputArray x2, double max_error, OutputArray F, OutputArray inliers, double outliers_probability=1e-2)
 2つの2D点(画像座標空間)のデータセット間の基礎行列をロバストに推定する。
 
void fundamentalFromEssential (InputArray E, InputArray K1, InputArray K2, OutputArray F)
 基礎行列とカメラ行列から基本行列 (Essential matrix) を求める。
 
void fundamentalFromProjections (InputArray P1, InputArray P2, OutputArray F)
 射影行列から基礎行列(Fundamental matrix)を求める。
 
void homogeneousToEuclidean (InputArray src, OutputArray dst)
 点の座標を同次座標からユークリッドのピクセル座標へ変換する。例: ((x,y,z)->(x/z, y/z))
 
void importReconstruction (const cv::String &file, OutputArrayOfArrays Rs, OutputArrayOfArrays Ts, OutputArrayOfArrays Ks, OutputArrayOfArrays points3d, int file_format=SFM_IO_BUNDLER)
 再構成ファイルをインポートする。
 
void isotropicPreconditionerFromPoints (InputArray points, OutputArray T)
 点の条件付け(等方的)。
 
void KRtFromProjection (InputArray P, OutputArray K, OutputArray R, OutputArray t)
 射影行列 P から K, R, t を取得し、RQ分解を用いて分解する。
 
void meanAndVarianceAlongRows (InputArray A, OutputArray mean, OutputArray variance)
 与えられた行列の各行に沿った平均と分散を計算する。
 
void motionFromEssential (InputArray E, OutputArrayOfArrays Rs, OutputArrayOfArrays ts)
 
int motionFromEssentialChooseSolution (InputArrayOfArrays Rs, InputArrayOfArrays ts, InputArray K1, InputArray x1, InputArray K2, InputArray x2)
 
void normalizedEightPointSolver (InputArray x1, InputArray x2, OutputArray F)
 2つの2D点データセット(画像座標空間)間の基礎行列を推定する。
 
void normalizeFundamental (InputArray F, OutputArray F_normalized)
 基礎行列を正規化する。
 
void normalizeIsotropicPoints (InputArray points, OutputArray normalized_points, OutputArray T)
 この関数は点を正規化する。(等方的)。
 
void normalizePoints (InputArray points, OutputArray normalized_points, OutputArray T)
 この関数は点を正規化する(非等方的)。
 
void preconditionerFromPoints (InputArray points, OutputArray T)
 
void projectionFromKRt (InputArray K, InputArray R, InputArray t, OutputArray P)
 K, R, t から射影行列 P を取得する。
 
void projectionsFromFundamental (InputArray F, OutputArray P1, OutputArray P2)
 基礎行列から射影行列を求める。
 
void reconstruct (const std::vector< String > images, OutputArray Ps, OutputArray points3d, InputOutputArray K, bool is_projective=false)
 自動キャリブレーションを行いながら2D画像から3D点を再構成する。
 
void reconstruct (const std::vector< String > images, OutputArray Rs, OutputArray Ts, InputOutputArray K, OutputArray points3d, bool is_projective=false)
 自動キャリブレーションを行いながら2D画像から3D点を再構成する。
 
void reconstruct (InputArrayOfArrays points2d, OutputArray Ps, OutputArray points3d, InputOutputArray K, bool is_projective=false)
 自動キャリブレーションを行いながら2D対応点から3D点を再構成する。
 
void reconstruct (InputArrayOfArrays points2d, OutputArray Rs, OutputArray Ts, InputOutputArray K, OutputArray points3d, bool is_projective=false)
 自動キャリブレーションを行いながら2D対応点から3D点を再構成する。
 
void relativeCameraMotion (InputArray R1, InputArray t1, InputArray R2, InputArray t2, OutputArray R, OutputArray t)
 2台のカメラ間の相対的なカメラ運動を計算する。
 
Mat skew (InputArray x)
 ベクトルの3x3歪対称行列を返す。
 
void triangulatePoints (InputArrayOfArrays points2d, InputArrayOfArrays projection_matrices, OutputArray points3d)
 三角測量により点群を再構成する。