#include <opencv2/optflow.hpp>

cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow 的协作图

公有成员函数
virtual double	getEpsilon () const =0
	数值方案中使用的停止准则阈值，它是在精度和运行时间之间的权衡。

virtual double	getGamma () const =0
	附加照明变化项的系数

virtual int	getInnerIterations () const =0
	数值方案中使用的内部迭代次数（在异常值过滤之间）。

virtual double	getLambda () const =0
	数据项的权重参数，附件参数。

virtual int	getMedianFiltering () const =0
	中值滤波器核大小（1 = 无滤波）（3 或 5）

virtual int	getOuterIterations () const =0
	数值方案中使用的外部迭代次数（内部循环次数）。

virtual int	getScalesNumber () const =0
	用于创建图像金字塔的尺度数。

virtual double	getScaleStep () const =0
	尺度之间的步长（<1）

virtual double	getTau () const =0
	数值方案的时间步长。

virtual double	getTheta () const =0
	（u - v）^2 的权重参数，紧密参数。

virtual bool	getUseInitialFlow () const =0
	使用初始流。

virtual int	getWarpingsNumber () const =0
	每个尺度的变形次数。

virtual void	setEpsilon (double val)=0
	数值方案中使用的停止准则阈值，它是在精度和运行时间之间的权衡。

virtual void	setGamma (double val)=0
	附加照明变化项的系数

virtual void	setInnerIterations (int val)=0
	数值方案中使用的内部迭代次数（在异常值过滤之间）。

virtual void	setLambda (double val)=0
	数据项的权重参数，附件参数。

virtual void	setMedianFiltering (int val)=0
	中值滤波器核大小（1 = 无滤波）（3 或 5）

virtual void	setOuterIterations (int val)=0
	数值方案中使用的外部迭代次数（内部循环次数）。

virtual void	setScalesNumber (int val)=0
	用于创建图像金字塔的尺度数。

virtual void	setScaleStep (double val)=0
	尺度之间的步长（<1）

virtual void	setTau (double val)=0
	数值方案的时间步长。

virtual void	setTheta (double val)=0
	（u - v）^2 的权重参数，紧密参数。

virtual void	setUseInitialFlow (bool val)=0
	使用初始流。

virtual void	setWarpingsNumber (int val)=0
	每个尺度的变形次数。

从 cv::DenseOpticalFlow 继承的公有成员函数
virtual void	calc (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow)=0
	计算光流。

virtual void	collectGarbage ()=0
	释放所有内部缓冲区。

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 bool	empty () const
	如果算法为空（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
	将算法参数存储在文件存储中。

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

静态公有成员函数
static Ptr< DualTVL1OpticalFlow >	create (double tau=0.25, double lambda=0.15, double theta=0.3, int nscales=5, int warps=5, double epsilon=0.01, int innnerIterations=30, int outerIterations=10, double scaleStep=0.8, double gamma=0.0, int medianFiltering=5, bool useInitialFlow=false)
	创建 cv::DualTVL1OpticalFlow 的实例。

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)
	从文件节点读取算法。

其他继承成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

"Dual TV L1" 光流算法。

该类实现了 [313] 和 [233] 中描述的 "Dual TV L1" 光流算法。以下是您可以构建类实例后设置的控制算法的类的重要成员

成员 double tau 数值方案的时间步长。
成员 double lambda 数据项的权重参数，附件参数。这是最相关的参数，它决定了输出的平滑度。此参数越小，我们获得的解越平滑。它取决于图像运动的范围，因此其值应适应每个图像序列。
成员 double theta （u - v）^2 的权重参数，紧密参数。它充当附件项和正则化项之间的联系。从理论上讲，它应该具有较小的值以保持这两部分之间的对应关系。该方法对于此参数的较大值范围是稳定的。
成员 int nscales 用于创建图像金字塔的尺度数。
成员 int warps 每个尺度的变形次数。表示每个尺度计算 I1(x+u0) 和 grad( I1(x+u0) ) 的次数。这是一个确保方法稳定性的参数。它还会影响运行时间，因此它是速度和精度之间的折衷。
成员 double epsilon 数值方案中使用的停止准则阈值，它是在精度和运行时间之间的权衡。较小的值将产生更准确的解，但会以较慢的收敛速度为代价。
成员 int iterations 数值方案中使用的停止准则迭代次数。

C. Zach、T. Pock 和 H. Bischof，“基于对偶的实时 TV-L1 光流方法”。Javier Sanchez、Enric Meinhardt-Llopis 和 Gabriele Facciolo。“TV-L1 光流估计”。

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< DualTVL1OpticalFlow > cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::create	(	double	tau = `0.25`,
		double	lambda = `0.15`,
		double	theta = `0.3`,
		int	nscales = `5`,
		int	warps = `5`,
		double	epsilon = `0.01`,
		int	innnerIterations = `30`,
		int	outerIterations = `10`,
		double	scaleStep = `0.8`,
		double	gamma = `0.0`,
		int	medianFiltering = `5`,
		bool	useInitialFlow = `false`
	)

static

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.create(	[, tau[, lambda_[, theta[, nscales[, warps[, epsilon[, innnerIterations[, outerIterations[, scaleStep[, gamma[, medianFiltering[, useInitialFlow]]]]]]]]]]]]	) ->	retval
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow_create(	[, tau[, lambda_[, theta[, nscales[, warps[, epsilon[, innnerIterations[, outerIterations[, scaleStep[, gamma[, medianFiltering[, useInitialFlow]]]]]]]]]]]]	) ->	retval

创建 cv::DualTVL1OpticalFlow 的实例。

◆ getEpsilon()

virtual double cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getEpsilon ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getEpsilon(		) ->	retval

数值方案中使用的停止准则阈值，它是在精度和运行时间之间的权衡。

参见: setEpsilon

◆ getGamma()

virtual double cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getGamma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getGamma(		) ->	retval

附加照明变化项的系数

参见: setGamma

◆ getInnerIterations()

virtual int cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getInnerIterations ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getInnerIterations(		) ->	retval

数值方案中使用的内部迭代次数（在异常值过滤之间）。

参见: setInnerIterations

◆ getLambda()

virtual double cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getLambda(		) ->	retval

数据项的权重参数，附件参数。

参见: setLambda

◆ getMedianFiltering()

virtual int cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getMedianFiltering ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getMedianFiltering(		) ->	retval

中值滤波器核大小（1 = 无滤波）（3 或 5）

参见: setMedianFiltering

◆ getOuterIterations()

virtual int cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getOuterIterations ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getOuterIterations(		) ->	retval

数值方案中使用的外部迭代次数（内部循环次数）。

参见: setOuterIterations

◆ getScalesNumber()

virtual int cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getScalesNumber ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getScalesNumber(		) ->	retval

用于创建图像金字塔的尺度数。

参见: setScalesNumber

◆ getScaleStep()

virtual double cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getScaleStep ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getScaleStep(		) ->	retval

尺度之间的步长（<1）

参见: setScaleStep

◆ getTau()

virtual double cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getTau ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getTau(		) ->	retval

数值方案的时间步长。

参见: setTau

◆ getTheta()

virtual double cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getTheta ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getTheta(		) ->	retval

（u - v）^2 的权重参数，紧密参数。

参见: setTheta

◆ getUseInitialFlow()

virtual bool cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getUseInitialFlow ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getUseInitialFlow(		) ->	retval

使用初始流。

参见: setUseInitialFlow

◆ getWarpingsNumber()

virtual int cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::getWarpingsNumber ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.getWarpingsNumber(		) ->	retval

每个尺度的变形次数。

参见: setWarpingsNumber

◆ setEpsilon()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setEpsilon ( double val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setEpsilon(	val	) ->	None

数值方案中使用的停止准则阈值，它是在精度和运行时间之间的权衡。

参见: getEpsilon

◆ setGamma()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setGamma ( double val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setGamma(	val	) ->	None

附加照明变化项的系数

参见: getGamma

◆ setInnerIterations()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setInnerIterations ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setInnerIterations(	val	) ->	None

数值方案中使用的内部迭代次数（在异常值过滤之间）。

参见: getInnerIterations

◆ setLambda()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setLambda ( double val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setLambda(	val	) ->	None

数据项的权重参数，附件参数。

参见: getLambda

◆ setMedianFiltering()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setMedianFiltering ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setMedianFiltering(	val	) ->	None

中值滤波器核大小（1 = 无滤波）（3 或 5）

参见: getMedianFiltering

◆ setOuterIterations()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setOuterIterations ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setOuterIterations(	val	) ->	None

数值方案中使用的外部迭代次数（内部循环次数）。

参见: getOuterIterations

◆ setScalesNumber()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setScalesNumber ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setScalesNumber(	val	) ->	None

用于创建图像金字塔的尺度数。

参见: getScalesNumber

◆ setScaleStep()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setScaleStep ( double val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setScaleStep(	val	) ->	None

尺度之间的步长（<1）

参见: getScaleStep

◆ setTau()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setTau ( double val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setTau(	val	) ->	None

数值方案的时间步长。

参见: getTau

◆ setTheta()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setTheta ( double val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setTheta(	val	) ->	None

（u - v）^2 的权重参数，紧密参数。

参见: getTheta

◆ setUseInitialFlow()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setUseInitialFlow ( bool val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setUseInitialFlow(	val	) ->	None

使用初始流。

参见: getUseInitialFlow

◆ setWarpingsNumber()

virtual void cv::optflow::DualTVL1OpticalFlow::setWarpingsNumber ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.optflow.DualTVL1OpticalFlow.setWarpingsNumber(	val	) ->	None

每个尺度的变形次数。

参见: getWarpingsNumber

此类别的文档是从以下文件生成的

opencv2/optflow.hpp

公有成员函数

静态公有成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ create()

◆ getEpsilon()

◆ getGamma()

◆ getInnerIterations()

◆ getLambda()

◆ getMedianFiltering()

◆ getOuterIterations()

◆ getScalesNumber()

◆ getScaleStep()

◆ getTau()

◆ getTheta()

◆ getUseInitialFlow()

◆ getWarpingsNumber()

◆ setEpsilon()

◆ setGamma()

◆ setInnerIterations()

◆ setLambda()

◆ setMedianFiltering()

◆ setOuterIterations()

◆ setScalesNumber()

◆ setScaleStep()

◆ setTau()

◆ setTheta()

◆ setUseInitialFlow()

◆ setWarpingsNumber()