cv::VariationalRefinement 类参考

变分光流细化。 更多...

#include <opencv2/video/tracking.hpp>

cv::VariationalRefinement 的协作图

公共成员函数
virtual void	calcUV (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow_u, InputOutputArray flow_v)=0
	calc 函数重载，用于处理单独的水平 (u) 和垂直 (v) 流分量（以避免额外的拆分/合并）
virtual float	getAlpha () const =0
	平滑项的权重。
virtual float	getDelta () const =0
	颜色恒定项的权重。
virtual float	getEpsilon () const =0
	稳健惩罚器的范数值偏移。
virtual int	getFixedPointIterations () const =0
	最小化过程中外层（不动点）迭代次数。
virtual float	getGamma () const =0
	梯度恒定项的权重。
virtual float	getOmega () const =0
	SOR 中的松弛因子。
virtual int	getSorIterations () const =0
	最小化过程中求解相应线性系统所需的内层逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。
virtual void	setAlpha (float val)=0
	平滑项的权重。
virtual void	setDelta (float val)=0
	颜色恒定项的权重。
virtual void	setEpsilon (float val)=0
	稳健惩罚器的范数值偏移。
virtual void	setFixedPointIterations (int val)=0
	最小化过程中外层（不动点）迭代次数。
virtual void	setGamma (float val)=0
	梯度恒定项的权重。
virtual void	setOmega (float val)=0
	SOR 中的松弛因子。
virtual void	setSorIterations (int val)=0
	最小化过程中求解相应线性系统所需的内层逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。
从 cv::DenseOpticalFlow 继承的公共成员函数
virtual void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	计算光流。
virtual void	collectGarbage ()=0
	释放所有内部缓冲区。
从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	清除算法状态。
virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在最开始或读取失败后），则返回 true。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< VariationalRefinement >	create ()
	创建 VariationalRefinement 的实例。
从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件加载算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

其他继承的成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

变分光流细化。

此类实现输入流场的变分细化，即它使用输入流来初始化以下泛函的最小化： \(E(U) = \int_{\Omega} \delta \Psi(E_I) + \gamma \Psi(E_G) + \alpha \Psi(E_S) \)，其中 \(E_I,E_G,E_S\) 分别是颜色恒定项、梯度恒定项和平滑项。 \(\Psi(s^2)=\sqrt{s^2+\epsilon^2}\) 是一个稳健惩罚器，用于限制异常值的影响。完整的公式和最小化过程的描述可以在 [42] 中找到。

成员函数文档

calcUV()

virtual void cv::VariationalRefinement::calcUV ( InputArray  I0, InputArray  I1, InputOutputArray  flow_u, InputOutputArray  flow_v  )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.calcUV(	I0, I1, flow_u, flow_v	) ->	flow_u, flow_v

calc 函数重载，用于处理单独的水平 (u) 和垂直 (v) 流分量（以避免额外的拆分/合并）

create()

static Ptr< VariationalRefinement > cv::VariationalRefinement::create ( )

static

Python
	cv.VariationalRefinement.create(		) ->	retval
	cv.VariationalRefinement_create(		) ->	retval

创建 VariationalRefinement 的实例。

getAlpha()

virtual float cv::VariationalRefinement::getAlpha ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getAlpha(		) ->	retval

平滑项的权重。

另见

setAlpha

getDelta()

virtual float cv::VariationalRefinement::getDelta ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getDelta(		) ->	retval

颜色恒定项的权重。

另见

setDelta

getEpsilon()

virtual float cv::VariationalRefinement::getEpsilon ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getEpsilon(		) ->	retval

稳健惩罚器的范数值偏移。

另见

setEpsilon

getFixedPointIterations()

virtual int cv::VariationalRefinement::getFixedPointIterations ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getFixedPointIterations(		) ->	retval

最小化过程中外层（不动点）迭代次数。

另见

setFixedPointIterations

getGamma()

virtual float cv::VariationalRefinement::getGamma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getGamma(		) ->	retval

梯度恒定项的权重。

另见

setGamma

getOmega()

virtual float cv::VariationalRefinement::getOmega ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getOmega(		) ->	retval

SOR 中的松弛因子。

另见

setOmega

getSorIterations()

virtual int cv::VariationalRefinement::getSorIterations ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getSorIterations(		) ->	retval

最小化过程中求解相应线性系统所需的内层逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。

另见

setSorIterations

setAlpha()

virtual void cv::VariationalRefinement::setAlpha ( float  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setAlpha(	val	) ->	None

平滑项的权重。

另见

getAlpha

setDelta()

virtual void cv::VariationalRefinement::setDelta ( float  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setDelta(	val	) ->	None

颜色恒定项的权重。

另见

getDelta

setEpsilon()

virtual void cv::VariationalRefinement::setEpsilon ( float  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setEpsilon(	val	) ->	None

稳健惩罚器的范数值偏移。

另见

getEpsilon

setFixedPointIterations()

virtual void cv::VariationalRefinement::setFixedPointIterations ( int  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setFixedPointIterations(	val	) ->	None

最小化过程中外层（不动点）迭代次数。

另见

getFixedPointIterations

setGamma()

virtual void cv::VariationalRefinement::setGamma ( float  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setGamma(	val	) ->	None

梯度恒定项的权重。

另见

getGamma

setOmega()

virtual void cv::VariationalRefinement::setOmega ( float  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setOmega(	val	) ->	None

SOR 中的松弛因子。

另见

getOmega

setSorIterations()

virtual void cv::VariationalRefinement::setSorIterations ( int  val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setSorIterations(	val	) ->	None

最小化过程中求解相应线性系统所需的内层逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。

另见

getSorIterations

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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/video/tracking.hpp