详细描述

视频稳定模块包含一组用于点云之间或图像之间全局运动估计的函数和类。在最后一种情况下，特征会内部提取并匹配。为了方便起见，运动估计函数被包装到类中。函数和类都可用。

类
类	cv::videostab::FromFileMotionReader

类	cv::videostab::GaussianMotionFilter

类	cv::videostab::ImageMotionEstimatorBase
	全局 2D 运动估计方法的基类，这些方法以帧作为输入。更多...

类	cv::videostab::IMotionStabilizer

类	cv::videostab::KeypointBasedMotionEstimator
	描述使用关键点检测和光流进行匹配的全局 2D 运动估计方法。更多...

类	cv::videostab::LpMotionStabilizer

类	cv::videostab::MotionEstimatorBase
	所有全局运动估计方法的基类。更多...

类	cv::videostab::MotionEstimatorL1
	描述最小化 L1 错误的全局 2D 运动估计方法。更多...

类	cv::videostab::MotionEstimatorRansacL2
	描述一种基于 RANSAC 的鲁棒全局 2D 运动估计方法，该方法最小化 L2 错误。更多...

类	cv::videostab::MotionFilterBase

类	cv::videostab::MotionStabilizationPipeline

结构	cv::videostab::RansacParams
	描述 RANSAC 方法参数。更多...

类	cv::videostab::ToFileMotionWriter

枚举
枚举	cv::videostab::MotionModel { cv::videostab::MM_TRANSLATION = 0 , cv::videostab::MM_TRANSLATION_AND_SCALE = 1 , cv::videostab::MM_ROTATION = 2 , cv::videostab::MM_RIGID = 3 , cv::videostab::MM_SIMILARITY = 4 , cv::videostab::MM_AFFINE = 5 , cv::videostab::MM_HOMOGRAPHY = 6 , cv::videostab::MM_UNKNOWN = 7 }
	描述两个点云之间的运动模型。更多...

函数
	cv::videostab::GaussianMotionFilter::GaussianMotionFilter (int radius=15, float stdev=-1.f)

	cv::videostab::RansacParams::RansacParams (int size, float thresh, float eps, float prob)
	构造函数。

Mat	cv::videostab::ensureInclusionConstraint (const Mat &M, Size size, float trimRatio)

Mat	cv::videostab::estimateGlobalMotionLeastSquares (InputOutputArray points0, InputOutputArray points1, int model=MM_AFFINE, float *rmse=0)
	在最小二乘意义上估计两个 2D 点云之间的最佳全局运动。

Mat	cv::videostab::estimateGlobalMotionRansac (InputArray points0, InputArray points1, int model=MM_AFFINE, const RansacParams &params=RansacParams::default2dMotion(MM_AFFINE), float rmse=0, int ninliers=0)
	鲁棒地估计两个 2D 点云之间的最佳全局运动（使用 RANSAC 方法）。

float	cv::videostab::estimateOptimalTrimRatio (const Mat &M, Size size)

Mat	cv::videostab::getMotion (int from, int to, const std::vector< Mat > &motions)
	假设所有中间运动都已知，计算两帧之间的运动。

枚举类型文档

◆ MotionModel

枚举 cv::videostab::MotionModel

#include <opencv2/videostab/motion_core.hpp>

描述两个点云之间的运动模型。

枚举器
MM_TRANSLATION Python：cv.videostab.MM_TRANSLATION
MM_TRANSLATION_AND_SCALE Python：cv.videostab.MM_TRANSLATION_AND_SCALE
MM_ROTATION Python：cv.videostab.MM_ROTATION
MM_RIGID Python：cv.videostab.MM_RIGID
MM_SIMILARITY Python：cv.videostab.MM_SIMILARITY
MM_AFFINE Python：cv.videostab.MM_AFFINE
MM_HOMOGRAPHY Python：cv.videostab.MM_HOMOGRAPHY
MM_UNKNOWN Python：cv.videostab.MM_UNKNOWN

函数文档

◆ GaussianMotionFilter()

cv::videostab::GaussianMotionFilter::GaussianMotionFilter	(	int	radius = `15`,
		float	stdev = `-1.f`
	)

inline

#include <opencv2/videostab/motion_stabilizing.hpp>

以下是此函数的调用图

◆ RansacParams()

cv::videostab::RansacParams::RansacParams	(	int	size,
		float	thresh,
		float	eps,
		float	prob
	)

inline

#include <opencv2/videostab/motion_core.hpp>

构造函数。

参数

size	子集大小。
thresh	最大重投影误差值，用于分类为内点。
eps	最大不正确对应关系比率。
prob	所需的成功概率。

◆ ensureInclusionConstraint()

Mat cv::videostab::ensureInclusionConstraint	(	const Mat &	M,
		Size	size,
		float	trimRatio
	)

#include <opencv2/videostab/motion_stabilizing.hpp>

◆ estimateGlobalMotionLeastSquares()

Mat cv::videostab::estimateGlobalMotionLeastSquares	(	InputOutputArray	points0,
		InputOutputArray	points1,
		int	model = `MM_AFFINE`,
		float *	rmse = `0`
	)

#include <opencv2/videostab/global_motion.hpp>

在最小二乘意义上估计两个 2D 点云之间的最佳全局运动。

注意: 在原地工作并更改输入点数组。

参数

points0	源 2D 点集（32F）。
points1	目标 2D 点集（32F）。
model	运动模型（最多 MM_AFFINE）。
rmse	最终均方根误差。

返回值: 3x3 2D 变换矩阵（32F）。

◆ estimateGlobalMotionRansac()

Mat cv::videostab::estimateGlobalMotionRansac	(	InputArray	points0,
		InputArray	points1,
		int	model = `MM_AFFINE`,
		const RansacParams &	params = `RansacParams::default2dMotion(MM_AFFINE)`,
		float *	rmse = `0`,
		int *	ninliers = `0`
	)

#include <opencv2/videostab/global_motion.hpp>

鲁棒地估计两个 2D 点云之间的最佳全局运动（使用 RANSAC 方法）。

参数

points0	源 2D 点集（32F）。
points1	目标 2D 点集（32F）。
model	运动模型。参见 cv::videostab::MotionModel.
params	RANSAC 方法参数。参见 videostab::RansacParams.
rmse	最终均方根误差。
ninliers	最终内点数。

◆ estimateOptimalTrimRatio()

float cv::videostab::estimateOptimalTrimRatio	(	const Mat &	M,
		Size	size
	)

#include <opencv2/videostab/motion_stabilizing.hpp>

◆ getMotion()

Mat cv::videostab::getMotion	(	int	from,
		int	to,
		const std::vector< Mat > &	motions
	)

#include <opencv2/videostab/global_motion.hpp>

假设所有中间运动都已知，计算两帧之间的运动。

参数

from	源帧索引。
to	目标帧索引。
motions	成对运动。motions[i] 表示从帧 i 到帧 i+1 的运动

返回值: 从源帧到目标帧的运动。

以下是此函数的调用图