xfeatures2d.hpp 文件参考

#include "opencv2/features2d.hpp"
#include "opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp"

xfeatures2d.hpp 的包含依赖关系图

类
类	cv::xfeatures2d::AffineFeature2D
	实现关键点仿射自适应的类。 更多...
类	cv::xfeatures2d::BEBLID
	实现 BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor) 的类，如 [255] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::BoostDesc
	实现 BoostDesc (Learning Image Descriptors with Boosting) 的类，如 [260] 和 [261] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor
	用于计算 [47] 中描述的 BRIEF 描述符的类。 更多...
类	cv::xfeatures2d::DAISY
	实现 DAISY 描述符的类，如 [269] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::Elliptic_KeyPoint
	兴趣点周围的椭圆区域。 更多...
类	cv::xfeatures2d::FREAK
	实现 FREAK (Fast Retina Keypoint) 关键点描述符的类，如 [8] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector
	实现 [192] 中描述的 Harris-Laplace 特征检测器的类。 更多...
类	cv::xfeatures2d::LATCH
类	cv::xfeatures2d::LUCID
	实现局部均匀比较图像描述符的类，如 [320] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::MSDDetector
	实现 MSD (Maximal Self-Dissimilarity) 关键点检测器的类，如 [270] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::PCTSignatures
	实现 PCT (position-color-texture) 特征提取的类，如 [151] 中所述。该算法分为特征采样器和聚类器。特征采样器在给定的坐标集上生成样本。然后聚类器使用 k-means 算法生成这些样本的聚类。生成的聚类集是输入图像的签名。 更多...
类	cv::xfeatures2d::PCTSignaturesSQFD
	实现签名二次型距离 (SQFD) 的类。 更多...
类	cv::xfeatures2d::StarDetector
	该类实现了由 [2] 引入的关键点检测器，是 StarDetector 的同义词。： 更多...
类	cv::xfeatures2d::TBMR
	实现基于树的莫尔斯区域 (TBMR) 的类，如 [306] 中所述，并扩展了比例提取功能。 更多...
类	cv::xfeatures2d::TEBLID
	实现 TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) 的类，如 [256] 中所述。 更多...
类	cv::xfeatures2d::VGG
	实现 VGG (Oxford Visual Geometry Group) 描述符的类，使用 "Descriptor Learning Using Convex Optimisation" (DLCO) 算法端到端训练，如 [245] 中所述。 更多...

命名空间
命名空间	cv
	与磁盘上的文件关联的文件存储的“黑盒”表示。
命名空间	cv::xfeatures2d

函数
void	cv::xfeatures2d::FASTForPointSet (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, cv::FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16)
	使用 FAST 算法估计预先指定的 KeyPoints 的角点性。
void	cv::xfeatures2d::matchGMS (const Size &size1, const Size &size2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, std::vector< DMatch > &matchesGMS, const bool withRotation=false, const bool withScale=false, const double thresholdFactor=6.0)
	GMS (Grid-based Motion Statistics) 特征匹配策略，如 [26] 中所述。
void	cv::xfeatures2d::matchLOGOS (const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< int > &nn1, const std::vector< int > &nn2, std::vector< DMatch > &matches1to2)
	LOGOS (Local geometric support for high-outlier spatial verification) 特征匹配策略，如 [174] 中所述。