🤖 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。
Package org.opencv.features

クラス DISK

  • public class DISK extends Feature2D
    DNN モデルに基づく DISK 特徴検出器および記述子。DISK (Deep Image Structure and Keypoints) は学習済みの局所特徴パイプラインであり、全結合畳み込みネットワークへの 1 回の順伝播によって、キーポイントと 128 次元の L2 正規化記述子を生成する。このクラスは、事前学習済み DISK モデルの ONNX エクスポートを cv::dnn::Net 経由でラップし、標準的な cv::Feature2D インタフェースの下で公開することで、SIFT/ORB の置き換えとしてそのまま利用できるようにする。このクラスは、ONNX モデルが image という名前の単一の入力 ([0, 1] の範囲の N×3×H×W float32 テンソル、RGB チャンネル順) を取り、keypoints (N×2)、scores (N)、descriptors (N×128) という名前の 3 つの出力を持つことを想定している。

    • コンストラクタの詳細

      • DISK

        protected DISK​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static DISK __fromPtr__​(long addr)

      • create

        public static DISK create​(java.lang.String modelPath,
                          int maxKeypoints,
                          float scoreThreshold,
                          Size imageSize,
                          int backendId,
                          int targetId)
        Creates a DISK detector.
        引数:
        modelPath - DISK の ONNX モデルへのパス。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークのスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。
        imageSize - ネットワークに与える目標の入力サイズ (幅, 高さ)。Size() (デフォルト) を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は 16 分の 1 にダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        backendId - DNN バックエンド識別子 (cv::dnn::Backend を参照)。0 = DNN_BACKEND_DEFAULT。
        targetId - DNNターゲット識別子（cv::dnn::Target を参照）。0 = DNN_TARGET_CPU。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static DISK create​(java.lang.String modelPath,
                          int maxKeypoints,
                          float scoreThreshold,
                          Size imageSize,
                          int backendId)
        Creates a DISK detector.
        引数:
        modelPath - DISK の ONNX モデルへのパス。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークのスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。
        imageSize - ネットワークに与える目標の入力サイズ (幅, 高さ)。Size() (デフォルト) を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は 16 分の 1 にダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        backendId - DNN バックエンド識別子 (cv::dnn::Backend を参照)。0 = DNN_BACKEND_DEFAULT。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static DISK create​(java.lang.String modelPath,
                          int maxKeypoints,
                          float scoreThreshold,
                          Size imageSize)
        Creates a DISK detector.
        引数:
        modelPath - DISK の ONNX モデルへのパス。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークのスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。
        imageSize - ネットワークに与える目標の入力サイズ (幅, 高さ)。Size() (デフォルト) を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は 16 分の 1 にダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static DISK create​(java.lang.String modelPath,
                          int maxKeypoints,
                          float scoreThreshold)
        Creates a DISK detector.
        引数:
        modelPath - DISK の ONNX モデルへのパス。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static DISK create​(java.lang.String modelPath,
                          int maxKeypoints)
        Creates a DISK detector.
        引数:
        modelPath - DISK の ONNX モデルへのパス。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイントの最大数。（ネットワークスコアで）応答の強いものが保持される。-1 ですべての検出を保持する。（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static DISK create​(java.lang.String modelPath)
        Creates a DISK detector.
        引数:
        modelPath - DISK ONNX モデルへのパス。（ネットワークスコアで）応答の強いものが保持される。-1 ですべての検出を保持する。（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        戻り値:
        自動生成

      • createFromMemory

        public static DISK createFromMemory​(MatOfByte bufferModel,
                                    int maxKeypoints,
                                    float scoreThreshold,
                                    Size imageSize,
                                    int backendId,
                                    int targetId)
        Creates a DISK detector from an in-memory model buffer. This overload loads the DISK ONNX model from a buffer instead of a file on disk. It is intended for cases where the model is read from application resources (for example Android assets) and is not available as a path on the filesystem.
        引数:
        bufferModel - DISK ONNX モデルの内容を含むバッファ。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークのスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。
        imageSize - ネットワークに与える目標の入力サイズ (幅, 高さ)。Size() (デフォルト) を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は 16 分の 1 にダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        backendId - DNN バックエンド識別子 (cv::dnn::Backend を参照)。0 = DNN_BACKEND_DEFAULT。
        targetId - DNNターゲット識別子（cv::dnn::Target を参照）。0 = DNN_TARGET_CPU。覚え書き: C++ ではこれは REF: create のオーバーロードである。Python/Java/Objective-C のバインディングでは createFromMemory として公開される。Objective-C のセレクタは引数の型では曖昧性が解消されず、そうでなければファイルパス版の REF: create と衝突するためである。
        戻り値:
        自動生成

      • createFromMemory

        public static DISK createFromMemory​(MatOfByte bufferModel,
                                    int maxKeypoints,
                                    float scoreThreshold,
                                    Size imageSize,
                                    int backendId)
        Creates a DISK detector from an in-memory model buffer. This overload loads the DISK ONNX model from a buffer instead of a file on disk. It is intended for cases where the model is read from application resources (for example Android assets) and is not available as a path on the filesystem.
        引数:
        bufferModel - DISK ONNX モデルの内容を含むバッファ。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークのスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。
        imageSize - ネットワークに与える目標の入力サイズ (幅, 高さ)。Size() (デフォルト) を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は 16 分の 1 にダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。
        backendId - DNNバックエンド識別子（cv::dnn::Backend を参照）。0 = DNN_BACKEND_DEFAULT。覚え書き: C++ ではこれは REF: create のオーバーロードである。Python/Java/Objective-C のバインディングでは createFromMemory として公開される。Objective-C のセレクタは引数の型では曖昧性が解消されず、そうでなければファイルパス版の REF: create と衝突するためである。
        戻り値:
        自動生成

      • createFromMemory

        public static DISK createFromMemory​(MatOfByte bufferModel,
                                    int maxKeypoints,
                                    float scoreThreshold,
                                    Size imageSize)
        Creates a DISK detector from an in-memory model buffer. This overload loads the DISK ONNX model from a buffer instead of a file on disk. It is intended for cases where the model is read from application resources (for example Android assets) and is not available as a path on the filesystem.
        引数:
        bufferModel - DISK ONNX モデルの内容を含むバッファ。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークのスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。
        imageSize - ネットワークに入力されるターゲット入力サイズ (width, height)。Size()（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。覚え書き: C++ ではこれは REF: create のオーバーロードである。Python/Java/Objective-C のバインディングでは createFromMemory として公開される。Objective-C のセレクタは引数の型では曖昧性が解消されず、そうでなければファイルパス版の REF: create と衝突するためである。
        戻り値:
        自動生成

      • createFromMemory

        public static DISK createFromMemory​(MatOfByte bufferModel,
                                    int maxKeypoints,
                                    float scoreThreshold)
        Creates a DISK detector from an in-memory model buffer. This overload loads the DISK ONNX model from a buffer instead of a file on disk. It is intended for cases where the model is read from application resources (for example Android assets) and is not available as a path on the filesystem.
        引数:
        bufferModel - DISK ONNX モデルの内容を含むバッファ。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイント数の最大値。(ネットワークのスコアによる) 応答が最も強いものが保持される。-1 を指定するとすべての検出結果を保持する。
        scoreThreshold - ネットワークスコアがこの値を厳密に下回るキーポイントを破棄する。（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。覚え書き: C++ ではこれは REF: create のオーバーロードである。Python/Java/Objective-C のバインディングでは createFromMemory として公開される。Objective-C のセレクタは引数の型では曖昧性が解消されず、そうでなければファイルパス版の REF: create と衝突するためである。
        戻り値:
        自動生成

      • createFromMemory

        public static DISK createFromMemory​(MatOfByte bufferModel,
                                    int maxKeypoints)
        Creates a DISK detector from an in-memory model buffer. This overload loads the DISK ONNX model from a buffer instead of a file on disk. It is intended for cases where the model is read from application resources (for example Android assets) and is not available as a path on the filesystem.
        引数:
        bufferModel - DISK ONNX モデルの内容を含むバッファ。
        maxKeypoints - 画像ごとに返すキーポイントの最大数。（ネットワークスコアで）応答の強いものが保持される。-1 ですべての検出を保持する。（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。覚え書き: C++ ではこれは REF: create のオーバーロードである。Python/Java/Objective-C のバインディングでは createFromMemory として公開される。Objective-C のセレクタは引数の型では曖昧性が解消されず、そうでなければファイルパス版の REF: create と衝突するためである。
        戻り値:
        自動生成

      • createFromMemory

        public static DISK createFromMemory​(MatOfByte bufferModel)
        Creates a DISK detector from an in-memory model buffer. This overload loads the DISK ONNX model from a buffer instead of a file on disk. It is intended for cases where the model is read from application resources (for example Android assets) and is not available as a path on the filesystem.
        引数:
        bufferModel - DISK ONNX モデルの内容を含むバッファ。（ネットワークスコアで）応答の強いものが保持される。-1 ですべての検出を保持する。（デフォルト）を指定すると、ネットワークが想定する固定入力形状 1024x1024 にフォールバックする。上書きする場合、DISK は係数 16 でダウンサンプリングするため、両方の次元は 16 の正の倍数でなければならない。覚え書き: C++ ではこれは REF: create のオーバーロードである。Python/Java/Objective-C のバインディングでは createFromMemory として公開される。Objective-C のセレクタは引数の型では曖昧性が解消されず、そうでなければファイルパス版の REF: create と衝突するためである。
        戻り値:
        自動生成

      • setMaxKeypoints

        public void setMaxKeypoints​(int maxKeypoints)

      • getMaxKeypoints

        public int getMaxKeypoints()

      • setScoreThreshold

        public void setScoreThreshold​(float threshold)

      • getScoreThreshold

        public float getScoreThreshold()

      • setImageSize

        public void setImageSize​(Size size)

      • getImageSize

        public Size getImageSize()

      • getDefaultName

        public java.lang.String getDefaultName()
        Description copied from class: Algorithm
        Returns the algorithm string identifier. This string is used as top level xml/yml node tag when the object is saved to a file or string.
        オーバーライド:
        クラス Feature2D 内の getDefaultName
        戻り値:
        自動生成