OpenCV 4.10.0
开源计算机视觉
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#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
公共成员函数 | |
virtual int | getBytes () const =0 |
String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
virtual int | getHalfSSDsize () const =0 |
virtual bool | getRotationInvariance () const =0 |
virtual double | getSigma () const =0 |
virtual void | setBytes (int bytes)=0 |
virtual void | setHalfSSDsize (int half_ssd_size)=0 |
virtual void | setRotationInvariance (bool rotationInvariance)=0 |
virtual void | setSigma (double sigma)=0 |
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) |
计算在图像(第一个变体)或图像集(第二个变体)中检测到的关键点集的描述符。 | |
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()) |
检测图像(第一个变体)或图像集(第二个变体)中的关键点。 | |
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 | |
static Ptr< LATCH > | create (int bytes=32, bool rotationInvariance=true, int half_ssd_size=3, double sigma=2.0) |
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()) |
从文件中加载算法。 | |
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。 | |
附加继承成员 | |
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数 | |
void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
latch 类用于计算 LATCH 描述符。如果你发现此代码有用,请在你的作品中添加对以下论文的引用:Gil Levi 和 Tal Hassner,“LATCH:学习的三块补丁码的排列”,arXiv 预印本 arXiv:1501.03719,2015 年 1 月 15 日
LATCH 是基于学习的图像补丁三元组比较的二进制描述符。
bytes 是描述符的大小 - 可以是 64、32、16、8、4、2 或 1 rotationInvariance - 描述符是否应该补偿方向变化。half_ssd_size - 迷你补丁大小的一半的大小。例如,如果我们想比较大小为 7x7x 的补丁三元组,则 half_ssd_size 应为 (7-1)/2 = 3。sigma - 源图像高斯模糊平滑的 sigma 值。如果 sigma 值为 0,则将使用源图像而不进行平滑处理。
注意:该描述符可以与任何关键点提取器结合使用。唯一的要求是,如果你使用 set rotationInvariance = True,那么你必须使用估计补丁方向(以度为单位)的提取器。此类提取器的示例是 ORB 和 SIFT。
注意:完整的示例可以在 /samples/cpp/tutorial_code/xfeatures2D/latch_match.cpp 中找到
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static |
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cv.xfeatures2d.LATCH.create( | [, bytes[, rotationInvariance[, half_ssd_size[, sigma]]]] | ) -> | retval | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
cv.xfeatures2d.LATCH_create( | [, bytes[, rotationInvariance[, half_ssd_size[, sigma]]]] | ) -> | retval |
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纯虚函数 |
Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.xfeatures2d.LATCH.getBytes( | ) -> | retval |
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virtual |
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cv.xfeatures2d.LATCH.getDefaultName( | ) -> | retval |
返回算法字符串标识符。将对象保存到文件或字符串时,此字符串用作顶级 xml/yml 节点标签。
从 cv::Feature2D 重新实现。
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纯虚函数 |
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cv.xfeatures2d.LATCH.getHalfSSDsize( | ) -> | retval |
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cv.xfeatures2d.LATCH.getRotationInvariance( | ) -> | retval |
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cv.xfeatures2d.LATCH.getSigma( | ) -> | retval |
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cv.xfeatures2d.LATCH.setBytes( | 字节 | ) -> | 无 |
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cv.xfeatures2d.LATCH.setHalfSSDsize( | half_ssd_size | ) -> | 无 |
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cv.xfeatures2d.LATCH.setRotationInvariance( | rotationInvariance | ) -> | 无 |
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cv.xfeatures2d.LATCH.setSigma( | sigma | ) -> | 无 |