xfeatures2d.hpp ファイル

#include "opencv2/features.hpp"
#include "opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp"

Include dependency graph for xfeatures2d.hpp:

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

クラス
class	cv::xfeatures2d::AffineFeature2D
	キーポイントに対するアフィン適応を実装するクラス。詳細...
class	cv::xfeatures2d::AgastFeatureDetector
	AGAST法を用いた特徴検出のためのラッパークラス。: 続き...
class	cv::xfeatures2d::AKAZE
	AKAZE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。[12]で説明されている。続き...
class	cv::xfeatures2d::BEBLID
	BEBLID（Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor）を実装するクラス。[265] で説明されている。続き...
class	cv::xfeatures2d::BoostDesc
	BoostDesc（Learning Image Descriptors with Boosting）を実装するクラス。[270]および[271]で説明されている。続き...
class	cv::xfeatures2d::BOWImgDescriptorExtractor
	bag of visual words を用いて画像記述子を計算するクラス。 続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::BOWKMeansTrainer
	bag of visual words アプローチを用いて視覚的な語彙を学習する、kmeans ベースのクラス。 : 続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::BOWTrainer
	記述子の集合から bag of visual words の語彙を学習するための抽象基底クラス。 続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor
	[49] で説明されているBRIEF記述子を計算するクラス。詳細...
class	cv::xfeatures2d::BRISK
	BRISK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。[163] で説明されている。続き...
class	cv::xfeatures2d::DAISY
	DAISY 記述子を実装するクラス。[279] で説明されている。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::Elliptic_KeyPoint
	関心点の周囲の楕円領域。詳細...
class	cv::xfeatures2d::FREAK
	FREAK（Fast Retina Keypoint）キーポイント記述子を実装するクラス。[10] で説明されている。詳細...
class	cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector
	[199] で説明されている Harris-Laplace 特徴検出器を実装するクラス。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::KAZE
	[11] で説明されている KAZE 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。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::LATCH
class	cv::xfeatures2d::LUCID
	[331] で説明されている、局所一様比較画像記述子 (locally uniform comparison image descriptor) を実装するクラス。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::MSDDetector
	[280] で説明されている MSD (Maximal Self-Dissimilarity) キーポイント検出器を実装するクラス。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::PCTSignatures
	[156] で説明されている PCT (position-color-texture) シグネチャ抽出を実装するクラス。アルゴリズムは特徴サンプラとクラスタライザに分かれる。特徴サンプラは与えられた座標集合でサンプルを生成する。次にクラスタライザが k-means アルゴリズムを用いてこれらのサンプルのクラスタを生成する。得られたクラスタの集合が入力画像のシグネチャとなる。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::PCTSignaturesSQFD
	Signature Quadratic Form Distance (SQFD) を実装するクラス。詳細...
class	cv::xfeatures2d::StarDetector
	このクラスは [3] で導入されたキーポイント検出器を実装したものであり、StarDetector の別名である。: 詳細...
class	cv::xfeatures2d::TBMR
	[316] で説明されている Tree Based Morse Regions (TBMR) を、スケール付き抽出機能で拡張して実装するクラス。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::TEBLID
	[266] で説明されている TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) を実装するクラス。続きを読む...
class	cv::xfeatures2d::VGG
	[255] で説明されている「Descriptor Learning Using Convex Optimisation」(DLCO) の手法を用いてエンドツーエンドで学習された VGG (Oxford Visual Geometry Group) 記述子を実装するクラス。続きを読む...

名前空間
namespace	cv
namespace	cv::xfeatures2d

関数
void	cv::xfeatures2d::AGAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, AgastFeatureDetector::DetectorType type=AgastFeatureDetector::OAST_9_16)
	AGASTアルゴリズムを用いてコーナーを検出する。
void	cv::xfeatures2d::FASTForPointSet (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, cv::FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16)
	FASTアルゴリズムを用いて、あらかじめ指定されたKeyPointsのコーナー度合いを推定する。
void	cv::xfeatures2d::matchGMS (const Size &size1, const Size &size2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, std::vector< DMatch > &matchesGMS, const bool withRotation=false, const bool withScale=false, const double thresholdFactor=6.0)
	[28] で説明されているGMS（Grid-based Motion Statistics）特徴マッチング手法。
void	cv::xfeatures2d::matchLOGOS (const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< int > &nn1, const std::vector< int > &nn2, std::vector< DMatch > &matches1to2)
	[181] で説明されている LOGOS (Local geometric support for high-outlier spatial verification) 特徴マッチング戦略。