features2d.hpp 文件参考

#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
#include "opencv2/core.hpp"

features2d.hpp 的包含依赖关系图

此图显示哪些文件直接或间接包含此文件

类
结构体	cv::Accumulator< T >
结构体	cv::Accumulator< char >
结构体	cv::Accumulator< short >
结构体	cv::Accumulator< unsigned char >
结构体	cv::Accumulator< unsigned short >
类	cv::AffineFeature
	用于实现包装器的类，使检测器和提取器具有仿射不变性，如 [311] 中所述的 ASIFT。 更多...
类	cv::AgastFeatureDetector
	使用 AGAST 方法进行特征检测的包装类。：更多...
类	cv::AKAZE
	实现 AKAZE 关键点检测器和描述符提取器的类，如 [10] 中所述。 更多...
类	cv::BFMatcher
	蛮力描述符匹配器。 更多...
类	cv::BOWImgDescriptorExtractor
	使用视觉词袋计算图像描述符的类。 更多...
类	cv::BOWKMeansTrainer
	基于 kmeans 的类，用于使用视觉词袋方法训练视觉词汇表。：更多...
类	cv::BOWTrainer
	用于从一组描述符训练视觉词袋词汇表的抽象基类。 更多...
类	cv::BRISK
	实现 BRISK 关键点检测器和描述符提取器的类，如 [158] 中所述。 更多...
类	cv::DescriptorMatcher::DescriptorCollection
类	cv::DescriptorMatcher
	用于匹配关键点描述符的抽象基类。 更多...
类	cv::FastFeatureDetector
	使用 FAST 方法进行特征检测的包装类。：更多...
类	cv::Feature2D
	用于二维图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。 更多...
类	cv::FlannBasedMatcher
	基于 Flann 的描述符匹配器。 更多...
类	cv::GFTTDetector
	使用 goodFeaturesToTrack 函数进行特征检测的包装类。：更多...
类	cv::KAZE
	实现 KAZE 关键点检测器和描述符提取器的类，如 [9] 中所述。 更多...
类	cv::KeyPointsFilter
	用于过滤关键点向量的类。 更多...
结构体	cv::L1< T >
结构体	cv::L2< T >
类	cv::MSER
	最大稳定极值区域提取器。 更多...
类	cv::ORB
	实现 ORB（定向 BRIEF）关键点检测器和描述符提取器的类。 更多...
结构体	cv::SimpleBlobDetector::Params
类	cv::SIFT
	用于使用 D. Lowe 的尺度不变特征变换 (SIFT) 算法提取关键点并计算描述符的类，该算法由 D. Lowe 在 [173] 中提出。 更多...
类	cv::SimpleBlobDetector
	用于从图像中提取斑点的类。：更多...
结构体	cv::SL2< T >

命名空间
命名空间	cv
	与磁盘上的文件关联的文件存储的“黑盒”表示。

类型定义
typedef AffineFeature	cv::AffineDescriptorExtractor
typedef AffineFeature	cv::AffineFeatureDetector
typedef Feature2D	cv::DescriptorExtractor
typedef Feature2D	cv::FeatureDetector
typedef SIFT	cv::SiftDescriptorExtractor
typedef SIFT	cv::SiftFeatureDetector

枚举
枚举结构体	cv::DrawMatchesFlags {   cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT = 0 ,   cv::DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG = 1 ,   cv::DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2 ,   cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4 }

函数
void	cv::AGAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, AgastFeatureDetector::DetectorType type)
	使用 AGAST 算法检测角点。
void	cv::AGAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)
void	cv::computeRecallPrecisionCurve (const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, const std::vector< std::vector< uchar > > &correctMatches1to2Mask, std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve)
void	cv::drawKeypoints (InputArray image, const std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputOutputArray outImage, const Scalar &color=Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
	绘制关键点。
void	cv::drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const int matchesThickness, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
void	cv::drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
	绘制两幅图像中找到的关键点匹配项。
void	cv::drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< std::vector< char > > &matchesMask=std::vector< std::vector< char > >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
void	cv::evaluateFeatureDetector (const Mat &img1, const Mat &img2, const Mat &H1to2, std::vector< KeyPoint > *keypoints1, std::vector< KeyPoint > *keypoints2, float &repeatability, int &correspCount, const Ptr< FeatureDetector > &fdetector=Ptr< FeatureDetector >())
void	cv::FAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, FastFeatureDetector::DetectorType type)
	使用 FAST 算法检测角点。
void	cv::FAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)
int	cv::getNearestPoint (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)
float	cv::getRecall (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)