🤖 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.video

クラス DISOpticalFlow

  • public class DISOpticalFlow extends DenseOpticalFlow
    DIS オプティカルフローアルゴリズム。このクラスは Dense Inverse Search (DIS) オプティカルフローアルゴリズムを実装する。アルゴリズムの詳細は CITE: Kroeger2016 を参照。速度と品質の妥当なトレードオフを実現するため、あらかじめ選択された引数を持つ 3 つのプリセットを含む。ただし、最も遅いプリセットでも比較的高速であり、より高い品質が必要で速度を問わない場合は DeepFlow を使用するとよい。本実装には、論文で説明されているアルゴリズムと比較していくつかの追加機能が含まれており、フローベクトルの空間的伝播 (REF: getUseSpatialPropagation) や、REF: calc に渡される初期フロー近似を利用するオプション（これは本質的に時間的伝播であり、直前のフレームのフローフィールドを渡す場合に該当する）が含まれる。

    • コンストラクタの詳細

      • DISOpticalFlow

        protected DISOpticalFlow​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static DISOpticalFlow __fromPtr__​(long addr)

      • getFinestScale

        public int getFinestScale()
        Finest level of the Gaussian pyramid on which the flow is computed (zero level corresponds to the original image resolution). The final flow is obtained by bilinear upscaling. SEE: setFinestScale
        戻り値:
        自動生成

      • setFinestScale

        public void setFinestScale​(int val)
        getFinestScale SEE: getFinestScale
        引数:
        val - 自動生成

      • setCoarsestScale

        public void setCoarsestScale​(int val)
        Sets the coarsest scale
        引数:
        val - フローを計算するガウシアンピラミッドの最も粗いレベル。-1 を設定すると、自動計算された最も粗いスケールが使用される。

      • getCoarsestScale

        public int getCoarsestScale()
        Gets the coarsest scale
        戻り値:
        自動生成

      • getPatchSize

        public int getPatchSize()
        Size of an image patch for matching (in pixels). Normally, default 8x8 patches work well enough in most cases. SEE: setPatchSize
        戻り値:
        自動生成

      • setPatchSize

        public void setPatchSize​(int val)
        getPatchSize SEE: getPatchSize
        引数:
        val - 自動生成

      • getPatchStride

        public int getPatchStride()
        Stride between neighbor patches. Must be less than patch size. Lower values correspond to higher flow quality. SEE: setPatchStride
        戻り値:
        自動生成

      • setPatchStride

        public void setPatchStride​(int val)
        getPatchStride SEE: getPatchStride
        引数:
        val - 自動生成

      • getGradientDescentIterations

        public int getGradientDescentIterations()
        Maximum number of gradient descent iterations in the patch inverse search stage. Higher values may improve quality in some cases. SEE: setGradientDescentIterations
        戻り値:
        自動生成

      • setGradientDescentIterations

        public void setGradientDescentIterations​(int val)
        getGradientDescentIterations SEE: getGradientDescentIterations
        引数:
        val - 自動生成

      • getVariationalRefinementIterations

        public int getVariationalRefinementIterations()
        Number of fixed point iterations of variational refinement per scale. Set to zero to disable variational refinement completely. Higher values will typically result in more smooth and high-quality flow. SEE: setGradientDescentIterations
        戻り値:
        自動生成

      • setVariationalRefinementIterations

        public void setVariationalRefinementIterations​(int val)
        getGradientDescentIterations SEE: getGradientDescentIterations
        引数:
        val - 自動生成

      • getVariationalRefinementAlpha

        public float getVariationalRefinementAlpha()
        Weight of the smoothness term SEE: setVariationalRefinementAlpha
        戻り値:
        自動生成

      • setVariationalRefinementAlpha

        public void setVariationalRefinementAlpha​(float val)
        getVariationalRefinementAlpha SEE: getVariationalRefinementAlpha
        引数:
        val - 自動生成

      • getVariationalRefinementDelta

        public float getVariationalRefinementDelta()
        Weight of the color constancy term SEE: setVariationalRefinementDelta
        戻り値:
        自動生成

      • setVariationalRefinementDelta

        public void setVariationalRefinementDelta​(float val)
        getVariationalRefinementDelta SEE: getVariationalRefinementDelta
        引数:
        val - 自動生成

      • getVariationalRefinementGamma

        public float getVariationalRefinementGamma()
        Weight of the gradient constancy term SEE: setVariationalRefinementGamma
        戻り値:
        自動生成

      • setVariationalRefinementGamma

        public void setVariationalRefinementGamma​(float val)
        getVariationalRefinementGamma SEE: getVariationalRefinementGamma
        引数:
        val - 自動生成

      • getVariationalRefinementEpsilon

        public float getVariationalRefinementEpsilon()
        Norm value shift for robust penalizer SEE: setVariationalRefinementEpsilon
        戻り値:
        自動生成

      • setVariationalRefinementEpsilon

        public void setVariationalRefinementEpsilon​(float val)
        getVariationalRefinementEpsilon SEE: getVariationalRefinementEpsilon
        引数:
        val - 自動生成

      • getUseMeanNormalization

        public boolean getUseMeanNormalization()
        Whether to use mean-normalization of patches when computing patch distance. It is turned on by default as it typically provides a noticeable quality boost because of increased robustness to illumination variations. Turn it off if you are certain that your sequence doesn't contain any changes in illumination. SEE: setUseMeanNormalization
        戻り値:
        自動生成

      • setUseMeanNormalization

        public void setUseMeanNormalization​(boolean val)
        getUseMeanNormalization SEE: getUseMeanNormalization
        引数:
        val - 自動生成

      • getUseSpatialPropagation

        public boolean getUseSpatialPropagation()
        Whether to use spatial propagation of good optical flow vectors. This option is turned on by default, as it tends to work better on average and can sometimes help recover from major errors introduced by the coarse-to-fine scheme employed by the DIS optical flow algorithm. Turning this option off can make the output flow field a bit smoother, however. SEE: setUseSpatialPropagation
        戻り値:
        自動生成

      • setUseSpatialPropagation

        public void setUseSpatialPropagation​(boolean val)
        getUseSpatialPropagation SEE: getUseSpatialPropagation
        引数:
        val - 自動生成

      • create

        public static DISOpticalFlow create​(int preset)
        Creates an instance of DISOpticalFlow
        引数:
        preset - PRESET_ULTRAFAST, PRESET_FAST, PRESET_MEDIUM のいずれか
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static DISOpticalFlow create()
        Creates an instance of DISOpticalFlow
        戻り値:
        自動生成