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Package org.opencv.xobjdetect

クラス HOGDescriptor

java.lang.Object

org.opencv.xobjdetect.HOGDescriptor

public class HOGDescriptor extends java.lang.Object

HOG (Histogram of Oriented Gradients) 記述子およびオブジェクト検出器の実装。HOG記述子アルゴリズムは Navneet Dalal と Bill Triggs によって提案された CITE: Dalal2005 。参考リンク: https://hal.inria.fr/inria-00548512/document/ https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients https://software.intel.com/en-us/ipp-dev-reference-histogram-of-oriented-gradients-hog-descriptor http://www.learnopencv.com/histogram-of-oriented-gradients http://www.learnopencv.com/handwritten-digits-classification-an-opencv-c-python-tutorial

フィールドの要約

フィールド

Modifier and Type	Field	Description
static int	DEFAULT_NLEVELS
static int	DESCR_FORMAT_COL_BY_COL
static int	DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW
static int	L2Hys
protected long	nativeObj

コンストラクタの要約

コンストラクタ

Modifier	Constructor	Description
	HOGDescriptor()	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
protected	HOGDescriptor(long addr)
	HOGDescriptor(java.lang.String filename)	Creates the HOG descriptor and detector and loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file.
	HOGDescriptor(Size _winSize)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture, double _winSigma)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture, double _winSigma, int _histogramNormType)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture, double _winSigma, int _histogramNormType, double _L2HysThreshold)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture, double _winSigma, int _histogramNormType, double _L2HysThreshold, boolean _gammaCorrection)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture, double _winSigma, int _histogramNormType, double _L2HysThreshold, boolean _gammaCorrection, int _nlevels)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.
	HOGDescriptor(Size _winSize, Size _blockSize, Size _blockStride, Size _cellSize, int _nbins, int _derivAperture, double _winSigma, int _histogramNormType, double _L2HysThreshold, boolean _gammaCorrection, int _nlevels, boolean _signedGradient)	Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

メソッドの要約

Modifier and Type	Method	Description
static HOGDescriptor	__fromPtr__(long addr)
boolean	checkDetectorSize()	Checks if detector size equal to descriptor size.
void	compute(Mat img, MatOfFloat descriptors)	Computes HOG descriptors of given image.
void	compute(Mat img, MatOfFloat descriptors, Size winStride)	Computes HOG descriptors of given image.
void	compute(Mat img, MatOfFloat descriptors, Size winStride, Size padding)	Computes HOG descriptors of given image.
void	compute(Mat img, MatOfFloat descriptors, Size winStride, Size padding, MatOfPoint locations)	Computes HOG descriptors of given image.
void	computeGradient(Mat img, Mat grad, Mat angleOfs)	Computes gradients and quantized gradient orientations.
void	computeGradient(Mat img, Mat grad, Mat angleOfs, Size paddingTL)	Computes gradients and quantized gradient orientations.
void	computeGradient(Mat img, Mat grad, Mat angleOfs, Size paddingTL, Size paddingBR)	Computes gradients and quantized gradient orientations.
void	detect(Mat img, MatOfPoint foundLocations, MatOfDouble weights)	Performs object detection without a multi-scale window.
void	detect(Mat img, MatOfPoint foundLocations, MatOfDouble weights, double hitThreshold)	Performs object detection without a multi-scale window.
void	detect(Mat img, MatOfPoint foundLocations, MatOfDouble weights, double hitThreshold, Size winStride)	Performs object detection without a multi-scale window.
void	detect(Mat img, MatOfPoint foundLocations, MatOfDouble weights, double hitThreshold, Size winStride, Size padding)	Performs object detection without a multi-scale window.
void	detect(Mat img, MatOfPoint foundLocations, MatOfDouble weights, double hitThreshold, Size winStride, Size padding, MatOfPoint searchLocations)	Performs object detection without a multi-scale window.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights)	Detects objects of different sizes in the input image.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights, double hitThreshold)	Detects objects of different sizes in the input image.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights, double hitThreshold, Size winStride)	Detects objects of different sizes in the input image.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights, double hitThreshold, Size winStride, Size padding)	Detects objects of different sizes in the input image.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights, double hitThreshold, Size winStride, Size padding, double scale)	Detects objects of different sizes in the input image.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights, double hitThreshold, Size winStride, Size padding, double scale, double groupThreshold)	Detects objects of different sizes in the input image.
void	detectMultiScale(Mat img, MatOfRect foundLocations, MatOfDouble foundWeights, double hitThreshold, Size winStride, Size padding, double scale, double groupThreshold, boolean useMeanshiftGrouping)	Detects objects of different sizes in the input image.
Size	get_blockSize()
Size	get_blockStride()
Size	get_cellSize()
int	get_derivAperture()
boolean	get_gammaCorrection()
int	get_histogramNormType()
double	get_L2HysThreshold()
int	get_nbins()
int	get_nlevels()
boolean	get_signedGradient()
MatOfFloat	get_svmDetector()
double	get_winSigma()
Size	get_winSize()
static MatOfFloat	getDaimlerPeopleDetector()	Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 48x96 windows).
static MatOfFloat	getDefaultPeopleDetector()	Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 64x128 windows).
long	getDescriptorSize()	Returns the number of coefficients required for the classification.
long	getNativeObjAddr()
double	getWinSigma()	Returns winSigma value
boolean	load(java.lang.String filename)	loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file
boolean	load(java.lang.String filename, java.lang.String objname)	loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file
void	save(java.lang.String filename)	saves HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier to a file
void	save(java.lang.String filename, java.lang.String objname)	saves HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier to a file
void	setSVMDetector(Mat svmdetector)	Sets coefficients for the linear SVM classifier.

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

フィールドの詳細

nativeObj

protected final long nativeObj

DEFAULT_NLEVELS

public static final int DEFAULT_NLEVELS

関連項目:

定数フィールド値

DESCR_FORMAT_COL_BY_COL

public static final int DESCR_FORMAT_COL_BY_COL

関連項目:

定数フィールド値

DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW

public static final int DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW

関連項目:

定数フィールド値

L2Hys

public static final int L2Hys

関連項目:

定数フィールド値

コンストラクタの詳細

HOGDescriptor

protected HOGDescriptor(long addr)

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture,
                     double _winSigma,
                     int _histogramNormType,
                     double _L2HysThreshold,
                     boolean _gammaCorrection,
                     int _nlevels,
                     boolean _signedGradient)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

_winSigma - winSigma を指定した値に設定する。

_histogramNormType - histogramNormType を指定した値に設定する。

_L2HysThreshold - L2HysThreshold を指定した値に設定する。

_gammaCorrection - gammaCorrection を指定した値に設定する。

_nlevels - nlevels を指定した値に設定する。

_signedGradient - signedGradient を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture,
                     double _winSigma,
                     int _histogramNormType,
                     double _L2HysThreshold,
                     boolean _gammaCorrection,
                     int _nlevels)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

_winSigma - winSigma を指定した値に設定する。

_histogramNormType - histogramNormType を指定した値に設定する。

_L2HysThreshold - L2HysThreshold を指定した値に設定する。

_gammaCorrection - gammaCorrection を指定した値に設定する。

_nlevels - nlevels を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture,
                     double _winSigma,
                     int _histogramNormType,
                     double _L2HysThreshold,
                     boolean _gammaCorrection)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

_winSigma - winSigma を指定した値に設定する。

_histogramNormType - histogramNormType を指定した値に設定する。

_L2HysThreshold - L2HysThreshold を指定した値に設定する。

_gammaCorrection - gammaCorrection を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture,
                     double _winSigma,
                     int _histogramNormType,
                     double _L2HysThreshold)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

_winSigma - winSigma を指定した値に設定する。

_histogramNormType - histogramNormType を指定した値に設定する。

_L2HysThreshold - L2HysThreshold を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture,
                     double _winSigma,
                     int _histogramNormType)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

_winSigma - winSigma を指定した値に設定する。

_histogramNormType - histogramNormType を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture,
                     double _winSigma)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

_winSigma - winSigma を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins,
                     int _derivAperture)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

_derivAperture - derivAperture を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize,
                     int _nbins)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

_nbins - nbins を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride,
                     Size _cellSize)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

_cellSize - cellSize を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize,
                     Size _blockStride)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

_blockStride - blockStride を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize,
                     Size _blockSize)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

_blockSize - blockSize を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(Size _winSize)

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

引数:

_winSize - winSize を指定した値に設定する。

HOGDescriptor

public HOGDescriptor()

Creates the HOG descriptor and detector with default parameters.

HOGDescriptor

public HOGDescriptor(java.lang.String filename)

Creates the HOG descriptor and detector and loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file.

引数:

filename - HOGDescriptor のプロパティと線形SVM分類器の係数を格納したファイルの名前。

メソッドの詳細

getNativeObjAddr

public long getNativeObjAddr()

__fromPtr__

public static HOGDescriptor __fromPtr__(long addr)

getDescriptorSize

public long getDescriptorSize()

Returns the number of coefficients required for the classification.

戻り値:

自動生成

checkDetectorSize

public boolean checkDetectorSize()

Checks if detector size equal to descriptor size.

戻り値:

自動生成

getWinSigma

public double getWinSigma()

Returns winSigma value

戻り値:

自動生成

setSVMDetector

public void setSVMDetector(Mat svmdetector)

Sets coefficients for the linear SVM classifier.

引数:

svmdetector - 線形SVM分類器の係数。

load

public boolean load(java.lang.String filename,
                    java.lang.String objname)

loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file

引数:

filename - 読み込むファイルの名前。

objname - 読み込むノードの名前（省略可能。空の場合は最初のトップレベルノードが使用される）。

戻り値:

自動生成

load

public boolean load(java.lang.String filename)

loads HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier from a file

引数:

filename - 読み込むファイルの名前。

戻り値:

自動生成

save

public void save(java.lang.String filename,
                 java.lang.String objname)

saves HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier to a file

引数:

filename - ファイル名

objname - オブジェクト名

save

public void save(java.lang.String filename)

saves HOGDescriptor parameters and coefficients for the linear SVM classifier to a file

引数:

filename - ファイル名

compute

public void compute(Mat img,
                    MatOfFloat descriptors,
                    Size winStride,
                    Size padding,
                    MatOfPoint locations)

Computes HOG descriptors of given image.

引数:

img - HOG特徴を計算する画像を格納した CV_8U 型の行列。

descriptors - CV_32F 型の行列

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

locations - Point のベクトル

compute

public void compute(Mat img,
                    MatOfFloat descriptors,
                    Size winStride,
                    Size padding)

Computes HOG descriptors of given image.

引数:

img - HOG特徴を計算する画像を格納した CV_8U 型の行列。

descriptors - CV_32F 型の行列

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

compute

public void compute(Mat img,
                    MatOfFloat descriptors,
                    Size winStride)

Computes HOG descriptors of given image.

引数:

img - HOG特徴を計算する画像を格納した CV_8U 型の行列。

descriptors - CV_32F 型の行列

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

compute

public void compute(Mat img,
                    MatOfFloat descriptors)

Computes HOG descriptors of given image.

引数:

img - HOG特徴を計算する画像を格納した CV_8U 型の行列。

descriptors - CV_32F 型の行列

detect

public void detect(Mat img,
                   MatOfPoint foundLocations,
                   MatOfDouble weights,
                   double hitThreshold,
                   Size winStride,
                   Size padding,
                   MatOfPoint searchLocations)

Performs object detection without a multi-scale window.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各点が検出されたオブジェクト境界の左上隅の点を含む点のベクトル。

weights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

searchLocations - 評価を要求する位置の集合を含む Point のベクトル。

detect

public void detect(Mat img,
                   MatOfPoint foundLocations,
                   MatOfDouble weights,
                   double hitThreshold,
                   Size winStride,
                   Size padding)

Performs object detection without a multi-scale window.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各点が検出されたオブジェクト境界の左上隅の点を含む点のベクトル。

weights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

detect

public void detect(Mat img,
                   MatOfPoint foundLocations,
                   MatOfDouble weights,
                   double hitThreshold,
                   Size winStride)

Performs object detection without a multi-scale window.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各点が検出されたオブジェクト境界の左上隅の点を含む点のベクトル。

weights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

detect

public void detect(Mat img,
                   MatOfPoint foundLocations,
                   MatOfDouble weights,
                   double hitThreshold)

Performs object detection without a multi-scale window.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各点が検出されたオブジェクト境界の左上隅の点を含む点のベクトル。

weights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

detect

public void detect(Mat img,
                   MatOfPoint foundLocations,
                   MatOfDouble weights)

Performs object detection without a multi-scale window.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各点が検出されたオブジェクト境界の左上隅の点を含む点のベクトル。

weights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights,
                             double hitThreshold,
                             Size winStride,
                             Size padding,
                             double scale,
                             double groupThreshold,
                             boolean useMeanshiftGrouping)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

scale - 検出ウィンドウの拡大係数。

groupThreshold - 類似度しきい値を調整する係数。検出時、一部のオブジェクトは多数の矩形で覆われることがある。0はグループ化を行わないことを意味する。

useMeanshiftGrouping - グループ化アルゴリズムを指定する

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights,
                             double hitThreshold,
                             Size winStride,
                             Size padding,
                             double scale,
                             double groupThreshold)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

scale - 検出ウィンドウの拡大係数。

groupThreshold - 類似度しきい値を調整する係数。検出時、一部のオブジェクトは多数の矩形で覆われることがある。0はグループ化を行わないことを意味する。

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights,
                             double hitThreshold,
                             Size winStride,
                             Size padding,
                             double scale)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング

scale - 検出ウィンドウの拡大係数。多数の矩形によって。0はグループ化を行わないことを意味する。

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights,
                             double hitThreshold,
                             Size winStride,
                             Size padding)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。

padding - パディング。多数の矩形によって。0はグループ化を行わないことを意味する。

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights,
                             double hitThreshold,
                             Size winStride)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。

winStride - ウィンドウのストライド。ブロックストライドの倍数でなければならない。多数の矩形によって。0はグループ化を行わないことを意味する。

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights,
                             double hitThreshold)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。

hitThreshold - 特徴とSVM分類平面との距離に対するしきい値。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。多数の矩形によって。0はグループ化を行わないことを意味する。

detectMultiScale

public void detectMultiScale(Mat img,
                             MatOfRect foundLocations,
                             MatOfDouble foundWeights)

Detects objects of different sizes in the input image. The detected objects are returned as a list of rectangles.

引数:

img - オブジェクトを検出する画像を格納した CV_8U または CV_8UC3 型の行列。

foundLocations - 各矩形が検出されたオブジェクトを含む矩形のベクトル。

foundWeights - 検出された各オブジェクトの信頼度の値を格納するベクトル。通常は0であり、検出器の係数（最後の自由係数）として指定すべきである。ただし自由係数が省略されている場合（省略は許可される）は、ここで手動で指定できる。多数の矩形によって。0はグループ化を行わないことを意味する。

computeGradient

public void computeGradient(Mat img,
                            Mat grad,
                            Mat angleOfs,
                            Size paddingTL,
                            Size paddingBR)

Computes gradients and quantized gradient orientations.

引数:

img - 計算対象の画像を格納した行列

grad - 計算された勾配を格納する CV_32FC2 型の行列

angleOfs - 量子化された勾配方向を格納する CV_8UC2 型の行列

paddingTL - 左上からのパディング

paddingBR - 右下からのパディング

computeGradient

public void computeGradient(Mat img,
                            Mat grad,
                            Mat angleOfs,
                            Size paddingTL)

Computes gradients and quantized gradient orientations.

引数:

img - 計算対象の画像を格納した行列

grad - 計算された勾配を格納する CV_32FC2 型の行列

angleOfs - 量子化された勾配方向を格納する CV_8UC2 型の行列

paddingTL - 左上からのパディング

computeGradient

public void computeGradient(Mat img,
                            Mat grad,
                            Mat angleOfs)

Computes gradients and quantized gradient orientations.

引数:

img - 計算対象の画像を格納した行列

grad - 計算された勾配を格納する CV_32FC2 型の行列

angleOfs - 量子化された勾配方向を格納する CV_8UC2 型の行列

getDefaultPeopleDetector

public static MatOfFloat getDefaultPeopleDetector()

Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 64x128 windows).

戻り値:

自動生成

getDaimlerPeopleDetector

public static MatOfFloat getDaimlerPeopleDetector()

Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 48x96 windows).

戻り値:

自動生成

get_winSize

public Size get_winSize()

get_blockSize

public Size get_blockSize()

get_blockStride

public Size get_blockStride()

get_cellSize

public Size get_cellSize()

get_nbins

public int get_nbins()

get_derivAperture

public int get_derivAperture()

get_winSigma

public double get_winSigma()

get_histogramNormType

public int get_histogramNormType()

get_L2HysThreshold

public double get_L2HysThreshold()

get_gammaCorrection

public boolean get_gammaCorrection()

get_svmDetector

public MatOfFloat get_svmDetector()

get_nlevels

public int get_nlevels()

get_signedGradient

public boolean get_signedGradient()