🤖 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.xphoto

クラス LearningBasedWB

  • public class LearningBasedWB extends WhiteBalancer
    より高度な、学習ベースの自動ホワイトバランスアルゴリズム。REF: GrayworldWB と同様に、このアルゴリズムは入力画像の各チャンネルに異なるゲインを適用することで動作するが、その計算は単純なグレーワールド仮定に比べてやや複雑である。アルゴリズムの詳細は CITE: Cheng2015 を参照のこと。彩度の高いピクセルをマスクアウトするため、この関数は次の条件を満たすピクセルのみを使用する: \( \frac{\textrm{max}(R,G,B)}{\texttt{range_max_val}} < \texttt{saturation_thresh} \) 現在は REF: CV_8UC3 と REF: CV_16UC3 型の画像をサポートしている。

    • コンストラクタの詳細

      • LearningBasedWB

        protected LearningBasedWB​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • extractSimpleFeatures

        public void extractSimpleFeatures​(Mat src,
                                  Mat dst)
        Implements the feature extraction part of the algorithm. In accordance with CITE: Cheng2015 , computes the following features for the input image: 1. Chromaticity of an average (R,G,B) tuple 2. Chromaticity of the brightest (R,G,B) tuple (while ignoring saturated pixels) 3. Chromaticity of the dominant (R,G,B) tuple (the one that has the highest value in the RGB histogram) 4. Mode of the chromaticity palette, that is constructed by taking 300 most common colors according to the RGB histogram and projecting them on the chromaticity plane. Mode is the most high-density point of the palette, which is computed by a straightforward fixed-bandwidth kernel density estimator with a Epanechnikov kernel function.
        引数:
        src - 入力の3チャンネル画像（BGR色空間を想定）。
        dst - 上記の特徴に対応する4つの (r,g) 色度タプルの配列。

      • getRangeMaxVal

        public int getRangeMaxVal()
        Maximum possible value of the input image (e.g. 255 for 8 bit images, 4095 for 12 bit images) SEE: setRangeMaxVal
        戻り値:
        自動生成

      • setRangeMaxVal

        public void setRangeMaxVal​(int val)
        getRangeMaxVal SEE: getRangeMaxVal
        引数:
        val - 自動生成

      • getSaturationThreshold

        public float getSaturationThreshold()
        Threshold that is used to determine saturated pixels, i.e. pixels where at least one of the channels exceeds \(\texttt{saturation_threshold}\times\texttt{range_max_val}\) are ignored. SEE: setSaturationThreshold
        戻り値:
        自動生成

      • setSaturationThreshold

        public void setSaturationThreshold​(float val)
        getSaturationThreshold SEE: getSaturationThreshold
        引数:
        val - 自動生成

      • getHistBinNum

        public int getHistBinNum()
        Defines the size of one dimension of a three-dimensional RGB histogram that is used internally by the algorithm. It often makes sense to increase the number of bins for images with higher bit depth (e.g. 256 bins for a 12 bit image). SEE: setHistBinNum
        戻り値:
        自動生成

      • setHistBinNum

        public void setHistBinNum​(int val)
        getHistBinNum SEE: getHistBinNum
        引数:
        val - 自動生成