cv::xfeatures2d::TEBLID クラス

TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) を実装するクラス。[266] で説明されている。さらに...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

Collaboration diagram for cv::xfeatures2d::TEBLID:

公開型
enum	TeblidSize {   SIZE_256_BITS = 102 ,   SIZE_512_BITS = 103 }
	記述子のビット数。各ビットはボックス平均の差である。ユーザは 256 ビットと 512 ビットのいずれかを選択できる。続き...

公開メンバ関数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
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< TEBLID >	create (float scale_factor, int n_bits=TEBLID::SIZE_256_BITS)
	TEBLID 記述子を生成する。
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。

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

詳細説明

TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) を実装するクラス。[266] で説明されている。

TEBLID は Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor の略であるが、当初は BAD と呼ばれていた [266]。これは BEBLID [265] を改良したもので、トリプレット損失、ハードネガティブマイニング、アンカースワップを用いて画像マッチングの結果を向上させている。scale_factor パラメータを変更するだけで、任意の検出器のキーポイントを記述できる。TEBLID は ORB、BEBLID、BRISK と同程度に効率的だが、トリプレットベースの学習目標によってより識別力の高い特徴が選択され、それが精度向上の理由となっている。また BEBLID よりもコンパクトであり、ORB で検出した10000個のキーポイントを用いて AKAZE の例 を実行すると、BEBLID は 512 ビットで 561 個のインライア (75%) を得るのに対し、TEBLID は 256 ビットで 621 個 (75.2%) を得る。ORB は 493 個のインライア (63%) しか得られない。

本コードが有用であると感じた場合は、以下の論文への参照を追加していただきたい:

Iago Suárez, José M. Buenaposada, and Luis Baumela. Revisiting Binary Local Image Description for Resource Limited Devices. IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 4, pp. 8317-8324, Oct. 2021.

この記述子は UBC データセット [307] の Liberty 分割で学習された。

列挙型メンバ詳解

TeblidSize

enum cv::xfeatures2d::TEBLID::TeblidSize

記述子のビット数。各ビットはボックス平均の差である。ユーザは 256 ビットと 512 ビットのいずれかを選択できる。

列挙値
SIZE_256_BITS
SIZE_512_BITS

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< TEBLID > cv::xfeatures2d::TEBLID::create ( float scale_factor, int n_bits = TEBLID::SIZE_256_BITS )

static

Python:
	cv.xfeatures2d.TEBLID.create(	scale_factor[, n_bits]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.TEBLID_create(	scale_factor[, n_bits]	) ->	retval

TEBLID 記述子を生成する。

引数

scale_factor	検出されたキーポイントの周囲のサンプリングウィンドウを調整する: 1.00f は ORB のキーポイントに適したスケールである 6.75f は SIFT で検出されたキーポイントに適したスケールである 6.25f はデフォルト値であり、KAZE, SURF で検出されたキーポイントに適している 5.00f は AKAZE, MSD, AGAST, FAST, BRISK のキーポイントに適したスケールである
n_bits	記述子のビット数を決定する。TEBLID::SIZE_256_BITS または TEBLID::SIZE_512_BITS のいずれかであるべきである。

getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::TEBLID::getDefaultName ( ) const

virtual

Python:
	cv.xfeatures2d.TEBLID.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。

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/xfeatures2d.hpp