photo.hpp ファイル

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/photo/ccm.hpp"
#include "./photo/segmentation.hpp"

Include dependency graph for photo.hpp:

This graph shows which files directly or indirectly include this file:

クラス
class	cv::AlignExposures
	同一シーンを異なる露出で撮影した画像を位置合わせするアルゴリズムのための基底クラス。続き...
class	cv::AlignMTB
	このアルゴリズムは画像をメディアンしきい値ビットマップ（メディアン輝度より明るいピクセルは 1、それ以外は 0）に変換し、得られたビットマップをビット演算を用いて位置合わせする。続き...
class	cv::CalibrateCRF
	カメラ応答キャリブレーションアルゴリズムの基底クラス。 続きを読む...
class	cv::CalibrateDebevec
	逆カメラ応答関数を、目的関数を線形システムとして最小化することで各輝度値に対して抽出する。目的関数は全画像中の同一位置のピクセル値を用いて構成され、結果を滑らかにするための追加項が加えられる。 続きを読む...
class	cv::CalibrateRobertson
	逆カメラ応答関数を、目的関数を線形システムとして最小化することで各輝度値に対して抽出する。このアルゴリズムはすべての画像ピクセルを使用する。 続きを読む...
class	cv::MergeDebevec
	結果のHDR画像は、露出値とカメラ応答を考慮した露出の加重平均として計算される。 続きを読む...
class	cv::MergeExposures
	露出シーケンスを単一の画像に統合できるアルゴリズムの基底クラス。 続きを読む...
class	cv::MergeMertens
	ピクセルはコントラスト、彩度、適正露出度の指標を用いて重み付けされ、その後ラプラシアンピラミッドを用いて画像が合成される。 続きを読む...
class	cv::MergeRobertson
	結果のHDR画像は、露出値とカメラ応答を考慮した露出の加重平均として計算される。 続きを読む...
class	cv::Tonemap
	トーンマッピングアルゴリズムの基底クラス。HDR画像を8ビット範囲にマッピングするために使用するツール。 詳細...
class	cv::TonemapDrago
	適応的対数マッピングは、対数領域で画像をスケーリングする高速なグローバルトーンマッピングアルゴリズムである。 詳細...
class	cv::TonemapMantiuk
	このアルゴリズムは、ガウシアンピラミッドの全レベルでの勾配を用いて画像をコントラストに変換し、コントラスト値をHVS応答に変換して応答をスケーリングする。その後、新しいコントラスト値から画像を再構成する。 詳細...
class	cv::TonemapReinhard
	これは人間の視覚系をモデル化したグローバルトーンマッピング演算子である。 詳細...

名前空間
namespace	cv

列挙型
enum	{   cv::INPAINT_NS = 0 ,   cv::INPAINT_TELEA = 1 }
enum	{ cv::LDR_SIZE = 256 }
enum	{   cv::RECURS_FILTER = 1 ,   cv::NORMCONV_FILTER = 2 }
	エッジ保存フィルタ。 続き...
enum	cv::SeamlessCloneFlags {   cv::NORMAL_CLONE = 1 ,   cv::MIXED_CLONE = 2 ,   cv::MONOCHROME_TRANSFER = 3 ,   cv::NORMAL_CLONE_WIDE = 9 ,   cv::MIXED_CLONE_WIDE = 10 ,   cv::MONOCHROME_TRANSFER_WIDE = 11 }
	seamlessClone アルゴリズム用のフラグ。 詳細...

関数
void	cv::colorChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul=1.0f, float green_mul=1.0f, float blue_mul=1.0f)
	元のカラー画像が与えられたとき、この画像の異なる2色のバージョンをシームレスに混合できる。
void	cv::correctChromaticAberration (InputArray input_image, InputArray coefficients, OutputArray output_image, const Size &image_size, int calib_degree, int bayer_pattern=-1)
	多項式歪みモデルを用いて、画像の倍率色収差を補正する。
Ptr< AlignMTB >	cv::createAlignMTB (int max_bits=6, int exclude_range=4, bool cut=true)
	AlignMTBオブジェクトを生成する。
Ptr< CalibrateDebevec >	cv::createCalibrateDebevec (int samples=70, float lambda=10.0f, bool random=false)
	CalibrateDebevecオブジェクトを生成する。
Ptr< CalibrateRobertson >	cv::createCalibrateRobertson (int max_iter=30, float threshold=0.01f)
	CalibrateRobertsonオブジェクトを生成する。
Ptr< MergeDebevec >	cv::createMergeDebevec ()
	MergeDebevecオブジェクトを生成する。
Ptr< MergeMertens >	cv::createMergeMertens (float contrast_weight=1.0f, float saturation_weight=1.0f, float exposure_weight=0.0f)
	MergeMertensオブジェクトを生成する。
Ptr< MergeRobertson >	cv::createMergeRobertson ()
	MergeRobertsonオブジェクトを生成する。
Ptr< Tonemap >	cv::createTonemap (float gamma=1.0f)
	ガンマ補正付きの単純な線形マッパーを生成する。
Ptr< TonemapDrago >	cv::createTonemapDrago (float gamma=1.0f, float saturation=1.0f, float bias=0.85f)
	TonemapDragoオブジェクトを生成する。
Ptr< TonemapMantiuk >	cv::createTonemapMantiuk (float gamma=1.0f, float scale=0.7f, float saturation=1.0f)
	TonemapMantiukオブジェクトを生成する。
Ptr< TonemapReinhard >	cv::createTonemapReinhard (float gamma=1.0f, float intensity=0.0f, float light_adapt=1.0f, float color_adapt=0.0f)
	TonemapReinhardオブジェクトを生成する。
void	cv::decolor (InputArray src, OutputArray grayscale, OutputArray color_boost)
	カラー画像をグレースケール画像に変換する。これはデジタル印刷、様式化された白黒写真のレンダリング、および多くのシングルチャンネル画像処理アプリケーションにおける基本的なツールである [182] 。
void	cv::denoise_TVL1 (const std::vector< Mat > &observations, Mat &result, double lambda=1.0, int niters=30)
	主双対 (Primal-dual) アルゴリズムは、特殊な種類の変分問題 (すなわち、ある汎関数を最小化する関数を見つける問題) を解くためのアルゴリズムである。画像のノイズ除去は特に変分問題として捉えることができるため、主双対アルゴリズムをノイズ除去に利用でき、ここで実装されているのはまさにそれである。
void	cv::detailEnhance (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=10, float sigma_r=0.15f)
	このフィルタは特定の画像のディテールを強調する。
void	cv::edgePreservingFilter (InputArray src, OutputArray dst, int flags=1, float sigma_s=60, float sigma_r=0.4f)
	フィルタリングは画像処理および映像処理における基本的な操作である。エッジ保存平滑化フィルタは多くのさまざまなアプリケーションで使用される [103] 。
void	cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	Non-local Means Denoising アルゴリズム http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ をいくつかの計算上の最適化とともに用いて画像のノイズ除去を行う。ノイズはガウス性白色ノイズを想定している。
void	cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	Non-local Means Denoising アルゴリズム http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/ をいくつかの計算上の最適化とともに用いて画像のノイズ除去を行う。ノイズはガウス性白色ノイズを想定している。
void	cv::fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	カラー画像向けに改変したfastNlMeansDenoising関数。
void	cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	カラー画像シーケンス向けに fastNlMeansDenoisingMulti 関数を改変したもの。
void	cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)
	連続する画像が短い時間間隔で撮影されたシーケンス (例えば動画) 向けに fastNlMeansDenoising 関数を改変したもの。このバージョンの関数はグレースケール画像向け、または色空間を手動で操作する場合向けである。詳細は [46] を参照 (オープンアクセスはこちら)。
void	cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
	連続する画像が短い時間間隔で撮影されたシーケンス (例えば動画) 向けに fastNlMeansDenoising 関数を改変したもの。このバージョンの関数はグレースケール画像向け、または色空間を手動で操作する場合向けである。詳細は [46] を参照 (オープンアクセスはこちら)。
void	cv::illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
	選択領域内の勾配場に適切な非線形変換を適用し、その後Poissonソルバで積分し直すことで、画像の見かけの照明を局所的に変更する。
void	cv::inpaint (InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags)
	周辺領域を用いて画像内の選択領域を復元する。
void	cv::loadChromaticAberrationParams (const FileNode &node, OutputArray coeffMat, Size &calib_size, int &degree)
	開かれた FileStorage から色収差キャリブレーションパラメータを読み込む。
void	cv::pencilSketch (InputArray src, OutputArray dst1, OutputArray dst2, float sigma_s=60, float sigma_r=0.07f, float shade_factor=0.02f)
	鉛筆画風の非写実的な線画。
void	cv::seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
	シームレスクローニングを実行し、ソース画像の領域を出力先画像に合成する。この関数はローカルな画像編集向けに設計されており、（ROI として手動で選択された）領域に限定した変更を簡単かつシームレスに適用できる。これらの変更は、わずかな歪みから新規コンテンツによる完全な置き換えまでさまざまである [222]。
void	cv::stylization (InputArray src, OutputArray dst, float sigma_s=60, float sigma_r=0.45f)
	スタイライゼーション（画風変換）は、写実性にとらわれず多様な効果を持つデジタル画像を生成することを目的とする。エッジを考慮したフィルタは、コントラストの低い領域を抽象化しつつ、高コントラストの特徴を保持または強調できるため、スタイライゼーションに最適である。
void	cv::textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
	Poisson ソルバで積分する前にエッジ位置の勾配のみを保持することで、選択した領域のテクスチャを消し去り、その内容を平坦な印象にする。ここでは Canny エッジ検出器を使用している。