🤖 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 Features

  • public class Features
extends java.lang.Object

    • フィールドの詳細

      • DrawMatchesFlags_DRAW_OVER_OUTIMG

        public static final int DrawMatchesFlags_DRAW_OVER_OUTIMG
        関連項目:
        定数フィールド値

      • DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS

        public static final int DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS
        関連項目:
        定数フィールド値

      • DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS

        public static final int DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS
        関連項目:
        定数フィールド値

    • コンストラクタの詳細

      • Features

        public Features()

    • メソッドの詳細

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask,
                                       int blockSize,
                                       boolean useHarrisDetector,
                                       double k)
        Determines strong corners on an image. The function finds the most prominent corners in the image or in the specified image region, as described in CITE: Shi94
        • この関数は、#cornerMinEigenValまたは#cornerHarrisを用いて、ソース画像の各ピクセルにおけるコーナー品質尺度を計算する。
        • この関数は非極大抑制を行う（*3 x 3* の近傍内の局所最大値が残される）。
        • 最小固有値が \(\texttt{qualityLevel} \cdot \max_{x,y} qualityMeasureMap(x,y)\) 未満のコーナーは棄却される。
        • 残りのコーナーは品質尺度の降順でソートされる。
        • 関数は、maxDistance より近い距離により強いコーナーが存在する各コーナーを破棄する。
        The function can be used to initialize a point-based tracker of an object. 覚え書き: If the function is called with different values A and B of the parameter qualityLevel , and A > B, the vector of returned corners with qualityLevel=A will be the prefix of the output vector with qualityLevel=B .
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 省略可能な関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        useHarrisDetector - Harris検出器（#cornerHarrisを参照）と#cornerMinEigenValのどちらを使用するかを示す引数。
        k - Harris検出器の自由引数。SEE: cornerMinEigenVal, cornerHarris, calcOpticalFlowPyrLK, estimateRigidTransform,

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask,
                                       int blockSize,
                                       boolean useHarrisDetector)
        Determines strong corners on an image. The function finds the most prominent corners in the image or in the specified image region, as described in CITE: Shi94
        • この関数は、#cornerMinEigenValまたは#cornerHarrisを用いて、ソース画像の各ピクセルにおけるコーナー品質尺度を計算する。
        • この関数は非極大抑制を行う（*3 x 3* の近傍内の局所最大値が残される）。
        • 最小固有値が \(\texttt{qualityLevel} \cdot \max_{x,y} qualityMeasureMap(x,y)\) 未満のコーナーは棄却される。
        • 残りのコーナーは品質尺度の降順でソートされる。
        • 関数は、maxDistance より近い距離により強いコーナーが存在する各コーナーを破棄する。
        The function can be used to initialize a point-based tracker of an object. 覚え書き: If the function is called with different values A and B of the parameter qualityLevel , and A > B, the vector of returned corners with qualityLevel=A will be the prefix of the output vector with qualityLevel=B .
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 省略可能な関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        useHarrisDetector - Harris検出器（#cornerHarrisを参照）と#cornerMinEigenValのどちらを使用するかを示す引数。SEE: cornerMinEigenVal, cornerHarris, calcOpticalFlowPyrLK, estimateRigidTransform,

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask,
                                       int blockSize)
        Determines strong corners on an image. The function finds the most prominent corners in the image or in the specified image region, as described in CITE: Shi94
        • この関数は、#cornerMinEigenValまたは#cornerHarrisを用いて、ソース画像の各ピクセルにおけるコーナー品質尺度を計算する。
        • この関数は非極大抑制を行う（*3 x 3* の近傍内の局所最大値が残される）。
        • 最小固有値が \(\texttt{qualityLevel} \cdot \max_{x,y} qualityMeasureMap(x,y)\) 未満のコーナーは棄却される。
        • 残りのコーナーは品質尺度の降順でソートされる。
        • 関数は、maxDistance より近い距離により強いコーナーが存在する各コーナーを破棄する。
        The function can be used to initialize a point-based tracker of an object. 覚え書き: If the function is called with different values A and B of the parameter qualityLevel , and A > B, the vector of returned corners with qualityLevel=A will be the prefix of the output vector with qualityLevel=B .
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 省略可能な関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。または#cornerMinEigenVal。SEE: cornerMinEigenVal, cornerHarris, calcOpticalFlowPyrLK, estimateRigidTransform,

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask)
        Determines strong corners on an image. The function finds the most prominent corners in the image or in the specified image region, as described in CITE: Shi94
        • この関数は、#cornerMinEigenValまたは#cornerHarrisを用いて、ソース画像の各ピクセルにおけるコーナー品質尺度を計算する。
        • この関数は非極大抑制を行う（*3 x 3* の近傍内の局所最大値が残される）。
        • 最小固有値が \(\texttt{qualityLevel} \cdot \max_{x,y} qualityMeasureMap(x,y)\) 未満のコーナーは棄却される。
        • 残りのコーナーは品質尺度の降順でソートされる。
        • 関数は、maxDistance より近い距離により強いコーナーが存在する各コーナーを破棄する。
        The function can be used to initialize a point-based tracker of an object. 覚え書き: If the function is called with different values A and B of the parameter qualityLevel , and A > B, the vector of returned corners with qualityLevel=A will be the prefix of the output vector with qualityLevel=B .
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 省略可能な関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。ピクセル近傍。cornerEigenValsAndVecsを参照。または#cornerMinEigenVal。SEE: cornerMinEigenVal, cornerHarris, calcOpticalFlowPyrLK, estimateRigidTransform,

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance)
        Determines strong corners on an image. The function finds the most prominent corners in the image or in the specified image region, as described in CITE: Shi94
        • この関数は、#cornerMinEigenValまたは#cornerHarrisを用いて、ソース画像の各ピクセルにおけるコーナー品質尺度を計算する。
        • この関数は非極大抑制を行う（*3 x 3* の近傍内の局所最大値が残される）。
        • 最小固有値が \(\texttt{qualityLevel} \cdot \max_{x,y} qualityMeasureMap(x,y)\) 未満のコーナーは棄却される。
        • 残りのコーナーは品質尺度の降順でソートされる。
        • 関数は、maxDistance より近い距離により強いコーナーが存在する各コーナーを破棄する。
        The function can be used to initialize a point-based tracker of an object. 覚え書き: If the function is called with different values A and B of the parameter qualityLevel , and A > B, the vector of returned corners with qualityLevel=A will be the prefix of the output vector with qualityLevel=B .
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。CV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。ピクセル近傍。cornerEigenValsAndVecsを参照。または#cornerMinEigenVal。SEE: cornerMinEigenVal, cornerHarris, calcOpticalFlowPyrLK, estimateRigidTransform,

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask,
                                       int blockSize,
                                       int gradientSize,
                                       boolean useHarrisDetector,
                                       double k)

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask,
                                       int blockSize,
                                       int gradientSize,
                                       boolean useHarrisDetector)

      • goodFeaturesToTrack

        public static void goodFeaturesToTrack​(Mat image,
                                       MatOfPoint corners,
                                       int maxCorners,
                                       double qualityLevel,
                                       double minDistance,
                                       Mat mask,
                                       int blockSize,
                                       int gradientSize)

      • goodFeaturesToTrackWithQuality

        public static void goodFeaturesToTrackWithQuality​(Mat image,
                                                  Mat corners,
                                                  int maxCorners,
                                                  double qualityLevel,
                                                  double minDistance,
                                                  Mat mask,
                                                  Mat cornersQuality,
                                                  int blockSize,
                                                  int gradientSize,
                                                  boolean useHarrisDetector,
                                                  double k)
        Same as above, but returns also quality measure of the detected corners.
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        cornersQuality - 検出されたコーナーの品質尺度の出力ベクトル。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        gradientSize - 微分計算に用いるSobel演算子の開口引数。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        useHarrisDetector - Harris検出器（#cornerHarrisを参照）と#cornerMinEigenValのどちらを使用するかを示す引数。
        k - Harris検出器の自由引数。

      • goodFeaturesToTrackWithQuality

        public static void goodFeaturesToTrackWithQuality​(Mat image,
                                                  Mat corners,
                                                  int maxCorners,
                                                  double qualityLevel,
                                                  double minDistance,
                                                  Mat mask,
                                                  Mat cornersQuality,
                                                  int blockSize,
                                                  int gradientSize,
                                                  boolean useHarrisDetector)
        Same as above, but returns also quality measure of the detected corners.
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        cornersQuality - 検出されたコーナーの品質尺度の出力ベクトル。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        gradientSize - 微分計算に用いるSobel演算子の開口引数。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        useHarrisDetector - Harris検出器（#cornerHarrisを参照）と#cornerMinEigenValのどちらを使用するかを示す引数。

      • goodFeaturesToTrackWithQuality

        public static void goodFeaturesToTrackWithQuality​(Mat image,
                                                  Mat corners,
                                                  int maxCorners,
                                                  double qualityLevel,
                                                  double minDistance,
                                                  Mat mask,
                                                  Mat cornersQuality,
                                                  int blockSize,
                                                  int gradientSize)
        Same as above, but returns also quality measure of the detected corners.
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        cornersQuality - 検出されたコーナーの品質尺度の出力ベクトル。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。
        gradientSize - 微分計算に用いるSobel演算子の開口引数。cornerEigenValsAndVecsを参照。または#cornerMinEigenVal。

      • goodFeaturesToTrackWithQuality

        public static void goodFeaturesToTrackWithQuality​(Mat image,
                                                  Mat corners,
                                                  int maxCorners,
                                                  double qualityLevel,
                                                  double minDistance,
                                                  Mat mask,
                                                  Mat cornersQuality,
                                                  int blockSize)
        Same as above, but returns also quality measure of the detected corners.
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        cornersQuality - 検出されたコーナーの品質尺度の出力ベクトル。
        blockSize - 各ピクセル近傍において微分の共変動行列を計算するための平均ブロックのサイズ。cornerEigenValsAndVecsを参照。cornerEigenValsAndVecsを参照。または#cornerMinEigenVal。

      • goodFeaturesToTrackWithQuality

        public static void goodFeaturesToTrackWithQuality​(Mat image,
                                                  Mat corners,
                                                  int maxCorners,
                                                  double qualityLevel,
                                                  double minDistance,
                                                  Mat mask,
                                                  Mat cornersQuality)
        Same as above, but returns also quality measure of the detected corners.
        引数:
        image - 入力する8ビットまたは浮動小数点32ビットのシングルチャンネル画像。
        corners - 検出されたコーナーの出力ベクトル。
        maxCorners - 返すコーナーの最大数。見つかったコーナーがこれより多い場合は、最も強いものが返される。maxCorners <= 0 の場合は最大数に制限を設けず、検出されたすべてのコーナーが返される。
        qualityLevel - 受け入れるコーナー品質の最小値を表す引数。この引数の値は、最良のコーナー品質尺度（最小固有値（#cornerMinEigenValを参照）またはHarris関数の応答（#cornerHarrisを参照））に掛けられる。品質尺度がこの積より小さいコーナーは棄却される。たとえば、最良コーナーの品質尺度が1500でqualityLevel=0.01の場合、品質尺度が15未満のすべてのコーナーが棄却される。
        minDistance - 返されるコーナー間の最小ユークリッド距離。
        mask - 関心領域(ROI)。画像が空でない場合（型がCV_8UC1でimageと同じサイズである必要がある）、コーナーを検出する領域を指定する。
        cornersQuality - 検出されたコーナーの品質尺度の出力ベクトル。ピクセル近傍。cornerEigenValsAndVecsを参照。cornerEigenValsAndVecsを参照。または#cornerMinEigenVal。

      • drawKeypoints

        public static void drawKeypoints​(Mat image,
                                 MatOfKeyPoint keypoints,
                                 Mat outImage,
                                 Scalar color,
                                 int flags)
        Draws keypoints.
        引数:
        image - 入力画像。
        keypoints - 入力画像から得られたキーポイント。
        outImage - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。
        color - キーポイントの色。
        flags - 描画機能を設定するフラグ。指定可能な flags のビット値は DrawMatchesFlags で定義される。詳細は上記の drawMatches を参照のこと。覚え書き: Python API では、フラグは cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS のように変更される。

      • drawKeypoints

        public static void drawKeypoints​(Mat image,
                                 MatOfKeyPoint keypoints,
                                 Mat outImage,
                                 Scalar color)
        Draws keypoints.
        引数:
        image - 入力画像。
        keypoints - 入力画像から得られたキーポイント。
        outImage - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。
        color - キーポイントの色。DrawMatchesFlags。詳細は上記の drawMatches を参照のこと。覚え書き: Python API では、フラグは cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS のように変更される。

      • drawKeypoints

        public static void drawKeypoints​(Mat image,
                                 MatOfKeyPoint keypoints,
                                 Mat outImage)
        Draws keypoints.
        引数:
        image - 入力画像。
        keypoints - 入力画像から得られたキーポイント。
        outImage - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。DrawMatchesFlags。詳細は上記の drawMatches を参照のこと。覚え書き: Python API では、フラグは cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG, cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS のように変更される。

      • drawMatches

        public static void drawMatches​(Mat img1,
                               MatOfKeyPoint keypoints1,
                               Mat img2,
                               MatOfKeyPoint keypoints2,
                               MatOfDMatch matches1to2,
                               Mat outImg,
                               Scalar matchColor,
                               Scalar singlePointColor,
                               MatOfByte matchesMask,
                               int flags)
        Draws the found matches of keypoints from two images.
        引数:
        img1 - 1番目の入力画像。
        keypoints1 - 1番目の入力画像から得られたキーポイント。
        img2 - 2番目の入力画像。
        keypoints2 - 2番目の入力画像から得られたキーポイント。
        matches1to2 - 1番目の画像から2番目の画像へのマッチ。これは keypoints1[i] が keypoints2[matches[i]] に対応する点を持つことを意味する。
        outImg - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。
        matchColor - マッチの色（線および連結されたキーポイント）。matchColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。
        singlePointColor - 単一キーポイント（円）の色。これはマッチを持たないキーポイントを意味する。singlePointColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。
        matchesMask - どのマッチを描画するかを決定するマスク。マスクが空の場合、すべてのマッチが描画される。
        flags - 描画機能を設定するフラグ。指定可能な flags のビット値は DrawMatchesFlags で定義される。本関数は2枚の画像のキーポイントのマッチを出力画像に描画する。マッチは2つのキーポイント（円）を結ぶ線である。cv::DrawMatchesFlags を参照のこと。

      • drawMatches

        public static void drawMatches​(Mat img1,
                               MatOfKeyPoint keypoints1,
                               Mat img2,
                               MatOfKeyPoint keypoints2,
                               MatOfDMatch matches1to2,
                               Mat outImg,
                               Scalar matchColor,
                               Scalar singlePointColor,
                               MatOfByte matchesMask)
        Draws the found matches of keypoints from two images.
        引数:
        img1 - 1番目の入力画像。
        keypoints1 - 1番目の入力画像から得られたキーポイント。
        img2 - 2番目の入力画像。
        keypoints2 - 2番目の入力画像から得られたキーポイント。
        matches1to2 - 1番目の画像から2番目の画像へのマッチ。これは keypoints1[i] が keypoints2[matches[i]] に対応する点を持つことを意味する。
        outImg - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。
        matchColor - マッチの色（線および連結されたキーポイント）。matchColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。
        singlePointColor - 単一キーポイント（円）の色。これはマッチを持たないキーポイントを意味する。singlePointColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。
        matchesMask - どのマッチを描画するかを決定するマスク。マスクが空の場合、すべてのマッチが描画される。DrawMatchesFlags。本関数は2枚の画像のキーポイントのマッチを出力画像に描画する。マッチは2つのキーポイント（円）を結ぶ線である。cv::DrawMatchesFlags を参照のこと。

      • drawMatches

        public static void drawMatches​(Mat img1,
                               MatOfKeyPoint keypoints1,
                               Mat img2,
                               MatOfKeyPoint keypoints2,
                               MatOfDMatch matches1to2,
                               Mat outImg,
                               Scalar matchColor,
                               Scalar singlePointColor)
        Draws the found matches of keypoints from two images.
        引数:
        img1 - 1番目の入力画像。
        keypoints1 - 1番目の入力画像から得られたキーポイント。
        img2 - 2番目の入力画像。
        keypoints2 - 2番目の入力画像から得られたキーポイント。
        matches1to2 - 1番目の画像から2番目の画像へのマッチ。これは keypoints1[i] が keypoints2[matches[i]] に対応する点を持つことを意味する。
        outImg - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。
        matchColor - マッチの色（線および連結されたキーポイント）。matchColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。
        singlePointColor - 単一キーポイント（円）の色。これはマッチを持たないキーポイントを意味する。singlePointColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。描画される。DrawMatchesFlags。本関数は2枚の画像のキーポイントのマッチを出力画像に描画する。マッチは2つのキーポイント（円）を結ぶ線である。cv::DrawMatchesFlags を参照のこと。

      • drawMatches

        public static void drawMatches​(Mat img1,
                               MatOfKeyPoint keypoints1,
                               Mat img2,
                               MatOfKeyPoint keypoints2,
                               MatOfDMatch matches1to2,
                               Mat outImg,
                               Scalar matchColor)
        Draws the found matches of keypoints from two images.
        引数:
        img1 - 1番目の入力画像。
        keypoints1 - 1番目の入力画像から得られたキーポイント。
        img2 - 2番目の入力画像。
        keypoints2 - 2番目の入力画像から得られたキーポイント。
        matches1to2 - 1番目の画像から2番目の画像へのマッチ。これは keypoints1[i] が keypoints2[matches[i]] に対応する点を持つことを意味する。
        outImg - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。
        matchColor - マッチの色（線および連結されたキーポイント）。matchColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。マッチを持つ。singlePointColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。描画される。DrawMatchesFlags。本関数は2枚の画像のキーポイントのマッチを出力画像に描画する。マッチは2つのキーポイント（円）を結ぶ線である。cv::DrawMatchesFlags を参照のこと。

      • drawMatches

        public static void drawMatches​(Mat img1,
                               MatOfKeyPoint keypoints1,
                               Mat img2,
                               MatOfKeyPoint keypoints2,
                               MatOfDMatch matches1to2,
                               Mat outImg)
        Draws the found matches of keypoints from two images.
        引数:
        img1 - 1番目の入力画像。
        keypoints1 - 1番目の入力画像から得られたキーポイント。
        img2 - 2番目の入力画像。
        keypoints2 - 2番目の入力画像から得られたキーポイント。
        matches1to2 - 1番目の画像から2番目の画像へのマッチ。これは keypoints1[i] が keypoints2[matches[i]] に対応する点を持つことを意味する。
        outImg - 出力画像。その内容は、出力画像に何を描画するかを定める flags の値に依存する。指定可能な flags のビット値については以下を参照のこと。, 色はランダムに生成される。マッチを持つ。singlePointColor==Scalar::all(-1) の場合、色はランダムに生成される。描画される。DrawMatchesFlags。本関数は2枚の画像のキーポイントのマッチを出力画像に描画する。マッチは2つのキーポイント（円）を結ぶ線である。cv::DrawMatchesFlags を参照のこと。