从图像中提取加速稳健特征 (SURF) 的类 [20] 。更多...

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>

cv::xfeatures2d::SURF 的协作图

公有成员函数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual bool	getExtended () const =0

virtual double	getHessianThreshold () const =0

virtual int	getNOctaveLayers () const =0

virtual int	getNOctaves () const =0

virtual bool	getUpright () const =0

virtual void	setExtended (bool extended)=0

virtual void	setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0

virtual void	setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0

virtual void	setNOctaves (int nOctaves)=0

virtual void	setUpright (bool upright)=0

从 cv::Feature2D 继承的公有成员函数
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	计算图像（第一个变体）或图像集（第二个变体）中检测到的一组关键点的描述符。

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

virtual int	defaultNorm () const

virtual int	descriptorSize () const

virtual int	descriptorType () const

virtual void	detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
	在图像（第一个变体）或图像集（第二个变体）中检测关键点。

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

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

virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	如果检测器对象为空，则返回 true。

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 (const String &fileName) const

virtual void	write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE
	将算法参数存储到文件存储中。

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

从 cv::Algorithm 继承的公有成员函数
	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

静态公有成员函数
static Ptr< SURF >	create (double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=false)

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

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

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

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

详细描述

从图像中提取加速稳健特征 (SURF) 的类 [20] 。

算法参数

成员 int extended
- 0 表示将计算基本描述符（每个描述符 64 个元素）
- 1 表示将计算扩展描述符（每个描述符 128 个元素）
成员 int upright
- 0 表示检测器计算每个特征的方向。
- 1 表示不计算方向（速度快得多）。例如，如果您匹配来自立体声对的图像，或执行图像拼接，匹配的特征可能具有非常相似的角度，您可以通过设置 upright=1 来加速特征提取。
成员 double hessianThreshold 关键点检测器的阈值。只有海森矩阵大于 hessianThreshold 的特征才会被检测器保留。因此，值越大，获得的关键点就越少。一个好的默认值可能是 300 到 500，具体取决于图像对比度。
成员 int nOctaves 检测器使用的高斯金字塔八度的数量。默认设置为 4。如果您想要获取非常大的特征，请使用更大的值。如果您只需要小的特征，请减小它。
成员 int nOctaveLayers 高斯金字塔每个八度内的图像数量。默认设置为 2。
注意
- 使用 SURF 特征检测器的示例可以在 opencv_source_code/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp 中找到。
  - 另一个使用 SURF 特征检测器、提取器和匹配器的示例可以在 opencv_source_code/samples/cpp/matcher_simple.cpp 中找到。

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< SURF > cv::xfeatures2d::SURF::create	(	double	hessianThreshold = `100`,
		int	nOctaves = `4`,
		int	nOctaveLayers = `3`,
		bool	extended = `false`,
		bool	upright = `false`
	)

static

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.SURF_create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval

参数

hessianThreshold	在 SURF 中使用的 Hessian 关键点检测器的阈值。
nOctaves	关键点检测器将使用的金字塔八度的数量。
nOctaveLayers	每个八度内的八度层数。
extended	扩展描述符标志（true - 使用扩展的 128 元素描述符；false - 使用 64 元素描述符）。
upright	直立或旋转特征标志（true - 不计算特征的方向；false - 计算方向）。

◆ getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::SURF::getDefaultName ( ) const

virtual

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getDefaultName(		) ->	retval

返回算法字符串标识符。当对象保存到文件或字符串时，此字符串用作顶层 xml/yml 节点标记。

从 cv::Feature2D 重实现。

◆ getExtended()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getExtended ( ) const

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getExtended(		) ->	retval

◆ getHessianThreshold()

virtual double cv::xfeatures2d::SURF::getHessianThreshold ( ) const

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getHessianThreshold(		) ->	retval

◆ getNOctaveLayers()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaveLayers ( ) const

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaveLayers(		) ->	retval

◆ getNOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaves ( ) const

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaves(		) ->	retval

◆ getUpright()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getUpright ( ) const

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getUpright(		) ->	retval

◆ setExtended()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setExtended ( bool extended )

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setExtended(	extended	) ->	无

◆ setHessianThreshold()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setHessianThreshold ( double hessianThreshold )

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setHessianThreshold(	hessianThreshold	) ->	无

◆ setNOctaveLayers()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaveLayers ( int nOctaveLayers )

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaveLayers(	nOctaveLayers	) ->	无

◆ setNOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaves ( int nOctaves )

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaves(	nOctaves	) ->	无

◆ setUpright()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setUpright ( bool upright )

纯虚

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setUpright(	upright	) ->	无

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp

公有成员函数

静态公有成员函数

额外继承的成员