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公共成员函数 | 所有成员列表
cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation 类参考抽象

选择性搜索分割算法 该类实现了[276]中描述的算法。 更多...

#include <opencv2/ximgproc/segmentation.hpp>

cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation 的协作图

公共成员函数

virtual void addGraphSegmentation (Ptr< GraphSegmentation > g)=0
 在要处理的图分割列表中添加一个新的图分割。
 
virtual void addImage (InputArray img)=0
 在要处理的图像列表中添加一张新图像。
 
virtual void addStrategy (Ptr< SelectiveSearchSegmentationStrategy > s)=0
 在要处理的策略列表中添加一个新策略。
 
virtual void clearGraphSegmentations ()=0
 清除要处理的图分割列表。
 
virtual void clearImages ()=0
 清除要处理的图像列表。
 
virtual void clearStrategies ()=0
 清除要处理的策略列表。
 
virtual void process (std::vector< Rect > &rects)=0
 基于所有图像、图分割和策略,计算所有可能的矩形并返回它们。
 
virtual void setBaseImage (InputArray img)=0
 设置一个用于 switch* 函数初始化类的图像。
 
virtual void switchToSelectiveSearchFast (int base_k=150, int inc_k=150, float sigma=0.8f)=0
 使用[276]中描述的“快速选择性搜索”参数初始化类。
 
virtual void switchToSelectiveSearchQuality (int base_k=150, int inc_k=150, float sigma=0.8f)=0
 使用[276]中描述的“快速选择性搜索”参数初始化类。
 
virtual void switchToSingleStrategy (int k=200, float sigma=0.8f)=0
 使用[276]中描述的“单策略”参数初始化类。
 
- 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 bool empty () const
 如果 Algorithm 为空(例如,在最开始或读取失败后),则返回 true。
 
virtual String getDefaultName () const
 
virtual void read (const FileNode &fn)
 从文件存储读取算法参数。
 
virtual void save (const String &filename) const
 
void write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
 
virtual void write (FileStorage &fs) const
 将算法参数存储到文件存储中。
 
void write (FileStorage &fs, const String &name) const
 

额外的继承成员

- 从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpload (const String &filename, const String &objname=String())
 从文件中加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _TploadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
 从字符串加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpread (const FileNode &fn)
 从文件节点读取算法。
 
- 从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void writeFormat (FileStorage &fs) const
 

详细说明

选择性搜索分割算法 该类实现了[276]中描述的算法。

成员函数文档

◆ addGraphSegmentation()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::addGraphSegmentation ( Ptr< GraphSegmentation g)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.addGraphSegmentation(g) -> None

在要处理的图分割列表中添加一个新的图分割。

参数
g图分割

◆ addImage()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::addImage ( InputArray  img)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.addImage(img) -> None

在要处理的图像列表中添加一张新图像。

参数
img图像

◆ addStrategy()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::addStrategy ( Ptr< SelectiveSearchSegmentationStrategy s)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.addStrategy(s) -> None

在要处理的策略列表中添加一个新策略。

参数
s策略

◆ clearGraphSegmentations()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::clearGraphSegmentations ( )
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.clearGraphSegmentations() -> None

清除要处理的图分割列表。

◆ clearImages()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::clearImages ( )
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.clearImages() -> None

清除要处理的图像列表。

◆ clearStrategies()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::clearStrategies ( )
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.clearStrategies() -> None

清除要处理的策略列表。

◆ process()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::process ( std::vector< Rect > &  rects)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.process() -> rects

基于所有图像、图分割和策略,计算所有可能的矩形并返回它们。

参数
rects矩形列表。最前面的矩形比后面的矩形更重要。

◆ setBaseImage()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::setBaseImage ( InputArray  img)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.setBaseImage(img) -> None

设置一个用于 switch* 函数初始化类的图像。

参数
img图像

◆ switchToSelectiveSearchFast()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::switchToSelectiveSearchFast ( int  base_k = 150,
int  inc_k = 150,
float  sigma = 0.8f 
)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.switchToSelectiveSearchFast([, base_k[, inc_k[, sigma]]]) -> None

使用[276]中描述的“快速选择性搜索”参数初始化类。

参数
base_k第一个图分割的 k 参数
inc_k所有图分割的 k 参数增量
sigma图分割的 sigma 参数

◆ switchToSelectiveSearchQuality()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::switchToSelectiveSearchQuality ( int  base_k = 150,
int  inc_k = 150,
float  sigma = 0.8f 
)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.switchToSelectiveSearchQuality([, base_k[, inc_k[, sigma]]]) -> None

使用[276]中描述的“快速选择性搜索”参数初始化类。

参数
base_k第一个图分割的 k 参数
inc_k所有图分割的 k 参数增量
sigma图分割的 sigma 参数

◆ switchToSingleStrategy()

virtual void cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation::switchToSingleStrategy ( int  k = 200,
float  sigma = 0.8f 
)
纯虚
Python
cv.ximgproc.segmentation.SelectiveSearchSegmentation.switchToSingleStrategy([, k[, sigma]]) -> None

使用[276]中描述的“单策略”参数初始化类。

参数
k图分割的 k 参数
sigma图分割的 sigma 参数

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