🤖 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 SIFT

  • public class SIFT extends Feature2D
    D. Lowe による Scale Invariant Feature Transform (SIFT) アルゴリズム CITE: Lowe04 を用いてキーポイントを抽出し記述子を計算するためのクラス。

    • コンストラクタの詳細

      • SIFT

        protected SIFT​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static SIFT __fromPtr__​(long addr)

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers,
                          double contrastThreshold,
                          double edgeThreshold,
                          double sigma,
                          boolean enable_precise_upscale)
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。
        contrastThreshold - 半均一（低コントラスト）領域で弱い特徴を除外するために使用するコントラストのしきい値。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。
        edgeThreshold - エッジ状の特徴を除外するために使用するしきい値。その意味は contrastThreshold とは異なることに注意。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。
        sigma - オクターブ \#0 で入力画像に適用するガウシアンのシグマ。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影された画像の場合、この値を小さくするとよい。
        enable_precise_upscale - スケールピラミッドで精密なアップスケーリングを有効にするかどうか。これはインデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に対応付ける。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers,
                          double contrastThreshold,
                          double edgeThreshold,
                          double sigma)
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。
        contrastThreshold - 半均一（低コントラスト）領域で弱い特徴を除外するために使用するコントラストのしきい値。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。
        edgeThreshold - エッジ状の特徴を除外するために使用するしきい値。その意味は contrastThreshold とは異なることに注意。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。
        sigma - オクターブ \#0 で入力画像に適用するガウシアンのシグマ。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影された画像の場合、この値を小さくするとよい。インデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers,
                          double contrastThreshold,
                          double edgeThreshold)
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。
        contrastThreshold - 半均一（低コントラスト）領域で弱い特徴を除外するために使用するコントラストのしきい値。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。
        edgeThreshold - エッジ状の特徴を除外するために使用するしきい値。その意味は contrastThreshold とは異なることに注意。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影され、この値を小さくするとよい。インデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers,
                          double contrastThreshold)
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。
        contrastThreshold - 半均一（低コントラスト）領域で弱い特徴を除外するために使用するコントラストのしきい値。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。は contrastThreshold とは異なる。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影され、この値を小さくするとよい。インデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers)
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。（低コントラスト）領域。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。は contrastThreshold とは異なる。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影され、この値を小さくするとよい。インデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures)
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。（低コントラスト）領域。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。は contrastThreshold とは異なる。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影され、この値を小さくするとよい。インデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create()
        (measured in SIFT algorithm as the local contrast) number of octaves is computed automatically from the image resolution. (low-contrast) regions. The larger the threshold, the less features are produced by the detector. 覚え書き: The contrast threshold will be divided by nOctaveLayers when the filtering is applied. When nOctaveLayers is set to default and if you want to use the value used in D. Lowe paper, 0.03, set this argument to 0.09. is different from the contrastThreshold, i.e. the larger the edgeThreshold, the less features are filtered out (more features are retained). is captured with a weak camera with soft lenses, you might want to reduce the number. index \(\texttt{x}\) to \(\texttt{2x}\). This prevents localization bias. The option is disabled by default.
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers,
                          double contrastThreshold,
                          double edgeThreshold,
                          double sigma,
                          int descriptorType,
                          boolean enable_precise_upscale)
        Create SIFT with specified descriptorType.
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。
        contrastThreshold - 半均一（低コントラスト）領域で弱い特徴を除外するために使用するコントラストのしきい値。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。
        edgeThreshold - エッジ状の特徴を除外するために使用するしきい値。その意味は contrastThreshold とは異なることに注意。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。
        sigma - オクターブ \#0 で入力画像に適用するガウシアンのシグマ。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影された画像の場合、この値を小さくするとよい。
        descriptorType - 記述子の型。CV_32F と CV_8U のみがサポートされている。
        enable_precise_upscale - スケールピラミッドで精密なアップスケーリングを有効にするかどうか。これはインデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に対応付ける。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static SIFT create​(int nfeatures,
                          int nOctaveLayers,
                          double contrastThreshold,
                          double edgeThreshold,
                          double sigma,
                          int descriptorType)
        Create SIFT with specified descriptorType.
        引数:
        nfeatures - 保持する最良の特徴の数。特徴はそのスコア（SIFTアルゴリズムでは局所コントラストとして計測される）によってランク付けされる。
        nOctaveLayers - 各オクターブのレイヤー数。D. Lowe の論文では3が使用されている。オクターブ数は画像解像度から自動的に計算される。
        contrastThreshold - 半均一（低コントラスト）領域で弱い特徴を除外するために使用するコントラストのしきい値。しきい値が大きいほど、検出器が生成する特徴は少なくなる。注意: フィルタリングが適用される際、コントラストしきい値は nOctaveLayers で除算される。nOctaveLayers をデフォルトに設定し、D. Lowe の論文で使われている値 0.03 を使いたい場合は、この引数を 0.09 に設定する。
        edgeThreshold - エッジ状の特徴を除外するために使用するしきい値。その意味は contrastThreshold とは異なることに注意。すなわち edgeThreshold が大きいほど除外される特徴は少なくなる（より多くの特徴が保持される）。
        sigma - オクターブ \#0 で入力画像に適用するガウシアンのシグマ。ソフトなレンズを持つ性能の低いカメラで撮影された画像の場合、この値を小さくするとよい。
        descriptorType - 記述子の型。CV_32F と CV_8U のみがサポートされている。インデックス \(\texttt{x}\) を \(\texttt{2x}\) に。これにより局所化のバイアスを防ぐ。このオプションはデフォルトでは無効である。
        戻り値:
        自動生成

      • 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

      • setNFeatures

        public void setNFeatures​(int maxFeatures)

      • getNFeatures

        public int getNFeatures()

      • setNOctaveLayers

        public void setNOctaveLayers​(int nOctaveLayers)

      • getNOctaveLayers

        public int getNOctaveLayers()

      • setContrastThreshold

        public void setContrastThreshold​(double contrastThreshold)

      • getContrastThreshold

        public double getContrastThreshold()

      • setEdgeThreshold

        public void setEdgeThreshold​(double edgeThreshold)

      • getEdgeThreshold

        public double getEdgeThreshold()

      • setSigma

        public void setSigma​(double sigma)

      • getSigma

        public double getSigma()