cv::quality::QualityMSE 类参考

完整参考均方误差算法 https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error。 更多...

#include <opencv2/quality/qualitymse.hpp>

cv::quality::QualityMSE 的协作图

公有成员函数
void	clear () CV_OVERRIDE
	实现 Algorithm::clear()
cv::Scalar	compute (InputArrayOfArrays cmpImgs) CV_OVERRIDE
	计算类构造函数中提供的参考图像和提供的比较图像的 MSE。
bool	empty () const CV_OVERRIDE
	实现 Algorithm::empty()
从 cv::quality::QualityBase 继承的公有成员函数
virtual	~QualityBase ()=default
	析构函数。
virtual void	getQualityMap (OutputArray dst) const
	返回计算期间生成的输出质量图，如果算法支持。
从 cv::Algorithm 继承的公有成员函数
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。
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

静态公有成员函数
static cv::Scalar	compute (InputArray ref, InputArray cmp, OutputArray qualityMap)
	用于计算质量的静态方法
static Ptr< QualityMSE >	create (InputArray ref)
	创建一个计算质量的对象。
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。

保护成员函数
	QualityMSE (QualityBase::_mat_type ref)
	构造函数。
从 cv::Algorithm 继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

保护属性
QualityBase::_mat_type	_ref
	参考图像，转换为内部矩阵类型。
从 cv::quality::QualityBase 继承的保护属性
_mat_type	_qualityMap
	如果由算法生成，则输出质量图。

其他继承成员
从 cv::quality::QualityBase 继承的保护类型
using	_mat_type = cv::UMat
	内部矩阵类型默认值

详细描述

完整参考均方误差算法 https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_squared_error。

构造函数和析构函数文档

QualityMSE()

cv::quality::QualityMSE::QualityMSE ( QualityBase::_mat_type  ref )

inlineprotected

构造函数。

参数

ref	参考图像，转换为内部类型

成员函数文档

clear()

void cv::quality::QualityMSE::clear ( )

inlinevirtual

Python
	cv.quality.QualityMSE.clear(		) ->	None

实现 Algorithm::clear()

从 cv::quality::QualityBase 重新实现。

compute() [1/2]

static cv::Scalar cv::quality::QualityMSE::compute ( InputArray  ref, InputArray  cmp, OutputArray  qualityMap  )

static

Python
	cv.quality.QualityMSE.compute(	cmpImgs	) ->	retval
	cv.quality.QualityMSE.compute(	ref, cmp[, qualityMap]	) ->	retval, qualityMap
	cv.quality.QualityMSE_compute(	ref, cmp[, qualityMap]	) ->	retval, qualityMap

用于计算质量的静态方法

参数

ref	参考图像
cmp	比较图像=
qualityMap	输出质量图，或 cv::noArray()

返回值

具有每个通道质量值的 cv::Scalar。值范围从 0（最佳）到最大浮点数（最差）

compute() [2/2]

cv::Scalar cv::quality::QualityMSE::compute ( InputArrayOfArrays  cmpImgs )

virtual

Python
	cv.quality.QualityMSE.compute(	cmpImgs	) ->	retval
	cv.quality.QualityMSE.compute(	ref, cmp[, qualityMap]	) ->	retval, qualityMap
	cv.quality.QualityMSE_compute(	ref, cmp[, qualityMap]	) ->	retval, qualityMap

计算类构造函数中提供的参考图像和提供的比较图像的 MSE。

参数

cmpImgs

比较图像(s)

返回值

具有每个通道质量值的 cv::Scalar。值范围从 0（最佳）到可能的最大浮点数（最差）

实现 cv::quality::QualityBase。

create()

static Ptr< QualityMSE > cv::quality::QualityMSE::create ( InputArray  ref )

static

Python
	cv.quality.QualityMSE.create(	ref	) ->	retval
	cv.quality.QualityMSE_create(	ref	) ->	retval

创建一个计算质量的对象。

参数

ref	用作比较参考的输入图像

empty()

bool cv::quality::QualityMSE::empty ( ) const

inlinevirtual

Python
	cv.quality.QualityMSE.empty(		) ->	retval

实现 Algorithm::empty()

从 cv::quality::QualityBase 重新实现。

成员数据文档

_ref

QualityBase::_mat_type cv::quality::QualityMSE::_ref

protected

参考图像，转换为内部矩阵类型。

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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/quality/qualitymse.hpp