🤖 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 TEBLID

  • public class TEBLID extends Feature2D
    TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) を実装するクラス。CITE: Suarez2021TEBLID で説明されている。TEBLID は Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor の略であり、当初は BAD と呼ばれていた \cite Suarez2021TEBLID。これは BEBLID \cite Suarez2020BEBLID の改良版であり、トリプレット損失、ハードネガティブマイニング、アンカースワップを用いて画像マッチングの結果を改善している。scale_factor 引数を変更するだけで、任意の検出器からのキーポイントを記述できる。TEBLID は ORB, BEBLID, BRISK と同程度に効率的だが、トリプレットベースの学習目的によってより識別的な特徴が選択され、精度の向上が説明される。また BEBLID よりもコンパクトであり、ORB によって検出された 10000 個のキーポイントを用いて [AKAZE example](https://github.com/opencv/opencv/blob/5.x/samples/cpp/tutorial_code/features2D/AKAZE_match.cpp) を実行すると、BEBLID は 512 ビットで 561 個のインライア (75%) を得るのに対し、TEBLID は 256 ビットで 621 個 (75.2%) を得る。ORB はわずか 493 個のインライア (63%) しか得られない。このコードが役立った場合は、次の論文への参照を追加してほしい: <BLOCKQUOTE> Iago Suárez, José M. Buenaposada, and Luis Baumela. Revisiting Binary Local Image Description for Resource Limited Devices. IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 4, pp. 8317-8324, Oct. 2021. </BLOCKQUOTE> この記述子は UBC データセットの Liberty スプリットで学習された \cite winder2007learning。

    • コンストラクタの詳細

      • TEBLID

        protected TEBLID​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static TEBLID __fromPtr__​(long addr)

      • create

        public static TEBLID create​(float scale_factor,
                            int n_bits)
        Creates the TEBLID descriptor.
        引数:
        scale_factor - Adjust the sampling window around detected keypoints:
        • <b> 1.00f </b> は ORB のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.75f </b> は SIFT で検出されたキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.25f </b> はデフォルト値であり、KAZE、SURF で検出されたキーポイントに適合する
        • <b> 5.00f </b> は AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        n_bits - 記述子のビット数を決定する。TEBLID::SIZE_256_BITS またはTEBLID::SIZE_512_BITS のいずれかである必要がある。
        戻り値:
        自動生成

      • create

        public static TEBLID create​(float scale_factor)
        Creates the TEBLID descriptor.
        引数:
        scale_factor - Adjust the sampling window around detected keypoints:
        • <b> 1.00f </b> は ORB のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.75f </b> は SIFT で検出されたキーポイントに対するスケールとすべき値である
        • <b> 6.25f </b> はデフォルト値であり、KAZE、SURF で検出されたキーポイントに適合する
        • <b> 5.00f </b> は AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK のキーポイントに対するスケールとすべき値である
        TEBLID::SIZE_256_BITS or TEBLID::SIZE_512_BITS.
        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