该类实现了线检测和二进制描述符计算的功能。更多...

#include <opencv2/line_descriptor/descriptor.hpp>

cv::line_descriptor::BinaryDescriptor 的协作图

类
struct	Params
	BinaryDescriptor 参数列表：更多...

公共成员函数
	BinaryDescriptor (const BinaryDescriptor::Params &parameters=BinaryDescriptor::Params())
	构造函数。

	~BinaryDescriptor ()

void	compute (const Mat &image, std::vector< KeyLine > &keylines, Mat &descriptors, bool returnFloatDescr=false) const
	需要描述符计算。

void	compute (const std::vector< Mat > &images, std::vector< std::vector< KeyLine > > &keylines, std::vector< Mat > &descriptors, bool returnFloatDescr=false) const

int	defaultNorm () const

int	descriptorSize () const
	返回描述符大小。

int	descriptorType () const
	返回数据类型。

void	detect (const Mat &image, std::vector< KeyLine > &keypoints, const Mat &mask=Mat())
	需要线检测。

void	detect (const std::vector< Mat > &images, std::vector< std::vector< KeyLine > > &keylines, const std::vector< Mat > &masks=std::vector< Mat >()) const

int	getNumOfOctaves ()
	获取当前的八度数量。

int	getReductionRatio ()
	获取当前的缩减比率（用于高斯金字塔）

int	getWidthOfBand ()
	获取当前的带宽度。

virtual void	operator() (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyLine > &keylines, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeyLines=false, bool returnFloatDescr=false) const
	定义操作符 '()' 以按顺序执行 KeyLines 的检测和描述符的计算。

virtual void	read (const cv::FileNode &fn) CV_OVERRIDE
	从 FileNode 对象中读取参数并存储它们。

void	setNumOfOctaves (int octaves)
	设置八度数量。

void	setReductionRatio (int rRatio)
	设置缩减比率（用于高斯金字塔）

void	setWidthOfBand (int width)
	设置带宽度。

virtual void	write (cv::FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE
	将参数存储到 FileStorage 对象。

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	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< BinaryDescriptor >	createBinaryDescriptor ()
	使用默认参数（或提供的参数）创建一个 BinaryDescriptor 对象，并返回指向它的智能指针。

static Ptr< BinaryDescriptor >	createBinaryDescriptor (Params parameters)

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。

受保护的成员函数
virtual void	computeImpl (const Mat &imageSrc, std::vector< KeyLine > &keylines, Mat &descriptors, bool returnFloatDescr, bool useDetectionData) const

virtual void	detectImpl (const Mat &imageSrc, std::vector< KeyLine > &keylines, const Mat &mask=Mat()) const

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

详细描述

该类实现了线检测和二进制描述符计算的功能。

类的接口主要基于经典检测器和提取器的接口，例如 Feature2d 的特征检测和描述和描述符匹配器。有关线的检索信息存储在 line_descriptor::KeyLine 对象中。

构造函数和析构函数文档

◆ BinaryDescriptor()

cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::BinaryDescriptor ( const BinaryDescriptor::Params & parameters = BinaryDescriptor::Params() )

构造函数。

参数

parameters 配置参数 BinaryDescriptor::Params

如果未提供任何参数，构造函数将设置默认值（请参阅上一节代码片段中的注释）。强烈建议使用默认值。

◆ ~BinaryDescriptor()

cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::~BinaryDescriptor ( )

析构函数

成员函数文档

◆ compute() [1/2]

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::compute	(	const Mat &	image,
		std::vector< KeyLine > &	keylines,
		Mat &	descriptors,
		bool	returnFloatDescr = `false`
	)		const

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.compute(	image, keylines[, descriptors[, returnFloatDescr]]	) ->	keylines, descriptors

需要描述符计算。

参数

image	输入图像
keylines	包含需要计算描述符的线的向量
descriptors
returnFloatDescr	标志（设置为 true 时，将返回原始的非二进制描述符）

◆ compute() [2/2]

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::compute	(	const std::vector< Mat > &	images,
		std::vector< std::vector< KeyLine > > &	keylines,
		std::vector< Mat > &	descriptors,
		bool	returnFloatDescr = `false`
	)		const

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.compute(	image, keylines[, descriptors[, returnFloatDescr]]	) ->	keylines, descriptors

这是一个重载成员函数，为了方便使用。它与上面的函数不同，仅在接受的参数上有所不同。

参数

images	输入图像
keylines	包含用于计算描述符的线的向量集
descriptors
returnFloatDescr	标志（设置为 true 时，将返回原始的非二进制描述符）

◆ computeImpl()

virtual void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::computeImpl	(	const Mat &	imageSrc,
		std::vector< KeyLine > &	keylines,
		Mat &	descriptors,
		bool	returnFloatDescr,
		bool	useDetectionData
	)		const

protectedvirtual

描述符计算的实现

◆ createBinaryDescriptor() [1/2]

static Ptr< BinaryDescriptor > cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::createBinaryDescriptor ( )

static

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.createBinaryDescriptor(		) ->	retval
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor_createBinaryDescriptor(		) ->	retval

使用默认参数（或提供的参数）创建一个 BinaryDescriptor 对象，并返回指向它的智能指针。

◆ createBinaryDescriptor() [2/2]

static Ptr< BinaryDescriptor > cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::createBinaryDescriptor ( Params parameters )

static

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.createBinaryDescriptor(		) ->	retval
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor_createBinaryDescriptor(		) ->	retval

◆ defaultNorm()

int cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::defaultNorm ( ) const

返回规范化模式

◆ descriptorSize()

int cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::descriptorSize ( ) const

返回描述符大小。

◆ descriptorType()

int cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::descriptorType ( ) const

返回数据类型。

◆ detect() [1/2]

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::detect	(	const Mat &	image,
		std::vector< KeyLine > &	keypoints,
		const Mat &	mask = `Mat()`
	)

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints

需要线检测。

参数

image	输入图像
keypoints	将存储一个或多个图像的提取线的向量
mask	掩码矩阵，仅检测感兴趣的 KeyLines

◆ detect() [2/2]

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::detect	(	const std::vector< Mat > &	images,
		std::vector< std::vector< KeyLine > > &	keylines,
		const std::vector< Mat > &	masks = `std::vector< Mat >()`
	)		const

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints

这是一个重载成员函数，为了方便使用。它与上面的函数不同，仅在接受的参数上有所不同。

参数

images	输入图像
keylines	将存储一个或多个图像的提取线的向量集
masks	掩码矩阵向量，用于从每个输入图像中仅检测感兴趣的 KeyLines

◆ detectImpl()

virtual void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::detectImpl	(	const Mat &	imageSrc,
		std::vector< KeyLine > &	keylines,
		const Mat &	mask = `Mat()`
	)		const

protectedvirtual

线检测的实现

◆ getNumOfOctaves()

int cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::getNumOfOctaves ( )

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.getNumOfOctaves(		) ->	retval

获取当前的八度数量。

◆ getReductionRatio()

int cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::getReductionRatio ( )

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.getReductionRatio(		) ->	retval

获取当前的缩减比率（用于高斯金字塔）

◆ getWidthOfBand()

int cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::getWidthOfBand ( )

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.getWidthOfBand(		) ->	retval

获取当前的带宽度。

◆ operator()()

virtual void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::operator()	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< KeyLine > &	keylines,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeyLines = `false`,
		bool	returnFloatDescr = `false`
	)		const

virtual

定义操作符 '()' 以按顺序执行 KeyLines 的检测和描述符的计算。

参数

image	输入图像
mask	掩码矩阵，用于从提取的 KeyLines 中选择哪些线必须被接受（当 keylines 不为空时使用）
keylines	包含输入线的向量（当填充时，将跳过检测部分，并将输入线作为输入传递给计算描述符的算法）
descriptors	将存储最终描述符的矩阵
useProvidedKeyLines	标志（当设置为 true 时，将跳过检测阶段，并将仅执行描述符的计算，使用在 keylines 中提供的线）
returnFloatDescr	标志（设置为 true 时，将返回原始的非二进制描述符）

◆ read()

virtual void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::read ( const cv::FileNode & fn )

virtual

从 FileNode 对象中读取参数并存储它们。

参数

fn	源 FileNode 文件

从 cv::Algorithm 重写。

◆ setNumOfOctaves()

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::setNumOfOctaves ( int octaves )

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.setNumOfOctaves(	octaves	) ->	None

设置八度数量。

参数

octaves 八度音阶数量

◆ setReductionRatio()

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::setReductionRatio ( int rRatio )

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.setReductionRatio(	rRatio	) ->	None

设置缩减比率（用于高斯金字塔）

参数

rRatio 缩减比率

◆ setWidthOfBand()

void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::setWidthOfBand ( int width )

Python
	cv.line_descriptor.BinaryDescriptor.setWidthOfBand(	width	) ->	None

设置带宽度。

参数

width 带的宽度

◆ write()

virtual void cv::line_descriptor::BinaryDescriptor::write ( cv::FileStorage & fs ) const

virtual

将参数存储到 FileStorage 对象。

参数

fs	输出 FileStorage 文件

从 cv::Algorithm 重写。

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/line_descriptor/descriptor.hpp

类

公共成员函数

静态公共成员函数

受保护的成员函数

详细描述

构造函数和析构函数文档

◆ BinaryDescriptor()

◆ ~BinaryDescriptor()

成员函数文档

◆ compute() [1/2]

◆ compute() [2/2]

◆ computeImpl()

◆ createBinaryDescriptor() [1/2]

◆ createBinaryDescriptor() [2/2]

◆ defaultNorm()

◆ descriptorSize()

◆ descriptorType()

◆ detect() [1/2]

◆ detect() [2/2]

◆ detectImpl()

◆ getNumOfOctaves()

◆ getReductionRatio()

◆ getWidthOfBand()

◆ operator()()

◆ read()

◆ setNumOfOctaves()

◆ setReductionRatio()

◆ setWidthOfBand()

◆ write()