实现关键点仿射适应的类。更多...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 的协作图

公共成员函数
virtual void	detect (InputArray image, std::vector< Elliptic_KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())=0
	使用封装的检测器在图像中检测关键点，并进行仿射适应以增强它们的椭圆区域。

virtual void	detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
	在图像中检测关键点（第一种情况）或图像集中检测关键点（第二种情况）。

virtual void	detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray())

virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< Elliptic_KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)=0
	检测关键点并计算它们周围区域的描述符，在将其扭曲成圆之后再进行。

virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

从 cv::Feature2D 继承的公共成员函数
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	为在图像中检测到的关键点集（第一种情况）或图像集中的关键点集（第二种情况）计算描述符。

virtual void	compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors)

虚 int	defaultNorm () const

虚 int	descriptorSize () const

虚 int	descriptorType () const

虚 bool	empty () const CV_OVERRIDE
	返回 true 如果检测对象为空。

虚 String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual void	read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
	从文件存储中读取算法参数。

void	read (const String &fileName)

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name) const

void	write (String &fileName) const

virtual void	write (FileStorage &) const CV.Override
	将算法参数存储在文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

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 void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
静态 Ptr< AffineFeature2D >	create (Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector)
	创建一个关键点检测器和描述符提取器相同的实例。

静态 Ptr< AffineFeature2D >	create (Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector, Ptr< DescriptorExtractor > descriptor_extractor)
	创建一个封装给定特征点检测器和描述符提取器的实例。

从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
模板<typename _Tp>
静态 Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

模板<typename _Tp>
静态 Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串中加载算法。

模板<typename _Tp>
静态 Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点中读取算法。

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

详细描述

实现了对特征点进行仿射自适应的类。

将特征点检测器和描述符提取器封装，以增强检测点及其仿射不变椭圆区域，并在将区域变形为圆形后计算特征描述符。

接口与 Feature2D 相当，除了用 Elliptic_KeyPoints 代替 KeyPoints 外还增加了操作。

成员函数文档

◆ create() [1/2]

静态 Ptr< AffineFeature2D > cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::create ( Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector )

inlinestatic

创建一个关键点检测器和描述符提取器相同的实例。

◆ create() [2/2]

静态 Ptr< AffineFeature2D > cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::create	(	Ptr< FeatureDetector >	keypoint_detector,
		Ptr< DescriptorExtractor >	descriptor_extractor
	)

static

创建一个封装给定特征点检测器和描述符提取器的实例。

◆ detect() [1/3]

virtual void cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< Elliptic_KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask
	)

pure virtual

使用封装的检测器在图像中检测关键点，并进行仿射适应以增强它们的椭圆区域。

此函数的调用图如下

◆ detect() [2/3]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask
	)

virtual

在图像中检测关键点（第一种情况）或图像集中检测关键点（第二种情况）。

参数

image	图像。
keypoints	检测到的关键点。该方法第二种变体中，keypoints[i] 是在图像[i]中检测到的关键点集。
mask	指定查找关键点的掩码（可选）。它必须是一个非零值位于感兴趣区域的8位整数矩阵。

从 cv::Feature2D 重实现。

◆ detect() [3/3]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		InputArrayOfArrays	masks = `noArray()`
	)

virtual

这是一个为了方便提供的重载成员函数，它与上述函数的区别在于它接受什么参数。

参数

images	图像集。
keypoints	检测到的关键点。该方法第二种变体中，keypoints[i] 是在图像[i]中检测到的关键点集。
masks	为每个输入图像指定查找关键点的掩码（可选）。masks[i] 是为 images[i] 定义的掩码。

从 cv::Feature2D 重实现。

◆ detectAndCompute() [1/2]

virtual void cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< Elliptic_KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = `false`
	)

pure virtual

检测关键点并计算它们周围区域的描述符，在将其扭曲成圆之后再进行。

◆ detectAndCompute() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = `false`
	)

virtual

检测关键点并计算描述符

从 cv::Feature2D 重实现。

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/xfeatures2d.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ detect() [1/3]

◆ detect() [2/3]

◆ detect() [3/3]

◆ detectAndCompute() [1/2]

◆ detectAndCompute() [2/2]