FAST手法を用いた特徴検出のためのラッパークラス。詳細...
#include <opencv2/features.hpp>
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| virtual String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
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| virtual bool | getNonmaxSuppression () const =0 |
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| virtual int | getThreshold () const =0 |
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| virtual FastFeatureDetector::DetectorType | getType () const =0 |
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| virtual void | setNonmaxSuppression (bool f)=0 |
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| virtual void | setThreshold (int threshold)=0 |
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| virtual void | setType (FastFeatureDetector::DetectorType type)=0 |
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| virtual | ~Feature2D () |
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| 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。
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| virtual void | compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors) |
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| virtual int | defaultNorm () const |
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| virtual int | descriptorSize () const |
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| virtual int | descriptorType () const |
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| 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。
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| virtual void | detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray()) |
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| virtual void | detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false) |
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| 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。
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| 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。
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| void | read (const String &fileName) |
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| void | write (const String &fileName) const |
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| 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。
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| void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
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| | Algorithm () |
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| virtual | ~Algorithm () |
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| virtual void | clear () |
| | アルゴリズムの状態をクリアする。
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| virtual void | save (const String &filename) const |
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| void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
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FAST手法を用いた特徴検出のためのラッパークラス。
詳細については 対応するチュートリアル を参照。
◆ anonymous enum
| 列挙値 |
|---|
| THRESHOLD | |
| NONMAX_SUPPRESSION | |
| FAST_N | |
◆ DetectorType
| 列挙値 |
|---|
| TYPE_5_8 | |
| TYPE_7_12 | |
| TYPE_9_16 | |
◆ create()
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.create( | [, threshold[, nonmaxSuppression[, type]]] | ) -> | retval |
| cv.FastFeatureDetector_create( | [, threshold[, nonmaxSuppression[, type]]] | ) -> | retval |
◆ getDefaultName()
| virtual String cv::FastFeatureDetector::getDefaultName |
( |
| ) |
const |
|
virtual |
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.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。
◆ getNonmaxSuppression()
| virtual bool cv::FastFeatureDetector::getNonmaxSuppression |
( |
| ) |
const |
|
pure virtual |
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.getNonmaxSuppression( | | ) -> | retval |
◆ getThreshold()
| virtual int cv::FastFeatureDetector::getThreshold |
( |
| ) |
const |
|
pure virtual |
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.getThreshold( | | ) -> | retval |
◆ getType()
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.getType( | | ) -> | retval |
◆ setNonmaxSuppression()
| virtual void cv::FastFeatureDetector::setNonmaxSuppression |
( |
bool | f | ) |
|
|
pure virtual |
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.setNonmaxSuppression( | f | ) -> | None |
◆ setThreshold()
| virtual void cv::FastFeatureDetector::setThreshold |
( |
int | threshold | ) |
|
|
pure virtual |
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.setThreshold( | threshold | ) -> | None |
◆ setType()
| Python: |
|---|
| cv.FastFeatureDetector.setType( | type | ) -> | None |
このクラス詳解は次のファイルから抽出されました: