🤖 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.xfeatures2d

クラス BoostDesc

java.lang.Object

org.opencv.core.Algorithm

org.opencv.features.Feature2D

org.opencv.xfeatures2d.BoostDesc

public class BoostDesc extends Feature2D

BoostDesc (Learning Image Descriptors with Boosting) を実装するクラス。CITE: Trzcinski13a および CITE: Trzcinski13b で説明されている。desc は使用する記述子の型で、BoostDesc::BINBOOST_256 がデフォルト (256 ビット長の次元)。利用可能な型は次の通り: BoostDesc::BGM, BoostDesc::BGM_HARD, BoostDesc::BGM_BILINEAR, BoostDesc::LBGM, BoostDesc::BINBOOST_64, BoostDesc::BINBOOST_128, BoostDesc::BINBOOST_256。use_orientation はキーポイントの方向を用いてパターンをサンプリングするかどうかで、デフォルトで有効。scale_factor は検出されたキーポイントのサンプリングウィンドウを調整する。6.25f がデフォルトで、KAZE, SURF で検出されたキーポイントのウィンドウ比に適合する。6.75f は SIFT で検出されたキーポイントのウィンドウ比に対するスケール。5.00f は AKAZE, MSD, AGAST, FAST, BRISK のキーポイントのウィンドウ比に対するスケール。0.75f は ORB のキーポイント比に対するスケール。1.50f は元の実装でのデフォルト値であった。覚え書き: BGM はベースとなる記述子で、各バイナリ次元は単一の弱学習器の出力として計算される。BGM_HARD と BGM_BILINEAR は同じ BGM を指すが、勾配のビニングの型が異なる。ASSIGN_HARD ビニング型を用いる BGM_HARD では、勾配は最も近い方向ビンに割り当てられる。ASSIGN_BILINEAR ビニング型を用いる BGM_BILINEAR では、勾配は隣接する2つのビンに割り当てられる。BGM および ASSIGN_SOFT ビニング型を用いるその他すべてのモードでは、勾配は勾配角度とビン中心の間のコサイン値に応じて最も近い8つのビンに割り当てられる。LBGM (別名 FP-Boost) は浮動小数点拡張であり、各次元は弱学習器の応答の線形結合として計算される。BINBOOST およびそのサブバリアントは LBGM のバイナリ拡張であり、各ビットは弱学習器のセットのしきい値付き線形結合として計算される。BoostDesc のヘッダファイル (boostdesc_*.i) は、samples サブフォルダの export-boostdesc.py スクリプトを用いて元のバイナリからエクスポートされた。

フィールドの要約

クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたフィールド

nativeObj

コンストラクタの要約

コンストラクタ

Modifier	Constructor	Description
protected	BoostDesc(long addr)

メソッドの要約

Modifier and Type	Method	Description
static BoostDesc	__fromPtr__(long addr)
static BoostDesc	create()
static BoostDesc	create(int desc)
static BoostDesc	create(int desc, boolean use_scale_orientation)
static BoostDesc	create(int desc, boolean use_scale_orientation, float scale_factor)
java.lang.String	getDefaultName()	Returns the algorithm string identifier.
float	getScaleFactor()
boolean	getUseScaleOrientation()
void	setScaleFactor(float scale_factor)
void	setUseScaleOrientation(boolean use_scale_orientation)

クラス org.opencv.features.Feature2D から継承されたメソッド

compute, compute, defaultNorm, descriptorSize, descriptorType, detect, detect, detect, detect, detectAndCompute, detectAndCompute, empty, read, write

クラス org.opencv.core.Algorithm から継承されたメソッド

clear, getNativeObjAddr, save

クラス java.lang.Object から継承したメソッド

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

コンストラクタの詳細

BoostDesc

protected BoostDesc(long addr)

メソッドの詳細

__fromPtr__

public static BoostDesc __fromPtr__(long addr)

create

public static BoostDesc create(int desc,
                               boolean use_scale_orientation,
                               float scale_factor)

create

public static BoostDesc create(int desc,
                               boolean use_scale_orientation)

create

public static BoostDesc create(int desc)

create

public static BoostDesc create()

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

setUseScaleOrientation

public void setUseScaleOrientation(boolean use_scale_orientation)

getUseScaleOrientation

public boolean getUseScaleOrientation()

setScaleFactor

public void setScaleFactor(float scale_factor)

getScaleFactor

public float getScaleFactor()