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cv::xfeatures2d::FREAK 类参考抽象

实现 FREAK快速视网膜关键点)关键点描述符的类,如 [8] 中所述。 更多...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

cv::xfeatures2d::FREAK 的协作图

公共成员函数

String getDefaultName () const CV_OVERRIDE
 
virtual int getNOctaves () const =0
 
virtual bool getOrientationNormalized () const =0
 
virtual double getPatternScale () const =0
 
virtual bool getScaleNormalized () const =0
 
virtual void setNOctaves (int nOctaves)=0
 
virtual void setOrientationNormalized (bool orientationNormalized)=0
 
virtual void setPatternScale (double patternScale)=0
 
virtual void setScaleNormalized (bool scaleNormalized)=0
 
- 从 cv::Feature2D 继承的公共成员函数
virtual ~Feature2D ()
 
virtual void compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
 计算在一幅图像(第一个变体)或图像集(第二个变体)中检测到的关键点集的描述符。
 
virtual void compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors)
 
virtual int defaultNorm () const
 
virtual int descriptorSize () const
 
virtual int descriptorType () const
 
virtual void detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
 在一幅图像(第一个变体)或图像集(第二个变体)中检测关键点。
 
virtual void detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray())
 
virtual void detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)
 
virtual bool empty () const CV_OVERRIDE
 如果检测器对象为空,则返回 true。
 
virtual void read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
 从文件存储中读取算法参数。
 
void read (const String &fileName)
 
void write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name) const
 
void write (const String &fileName) const
 
virtual void write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE
 将算法参数存储到文件存储中。
 
void write (FileStorage &fs, const String &name) const
 
- 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 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< FREAKcreate (bool orientationNormalized=true, bool scaleNormalized=true, float patternScale=22.0f, int nOctaves=4, const std::vector< int > &selectedPairs=std::vector< int >())
 
- 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。
 

静态公共属性

static const int NB_ORIENPAIRS = 45
 
static const int NB_PAIRS = 512
 
static const int NB_SCALES = 64
 

额外继承的成员

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

详细描述

实现 FREAK快速视网膜关键点)关键点描述符的类,如 [8] 中所述。

该算法提出了一种受人类视觉系统,更准确地说是视网膜启发的新关键点描述符,名为快速视网膜关键点 (FREAK)。通过有效地比较视网膜采样模式上的图像强度来计算二进制字符串的级联。FREAK 的计算速度通常更快,内存负荷更低,并且比 SIFTSURFBRISK 更健壮。它们是现有关键点的竞争性替代方案,尤其适用于嵌入式应用。

注意
  • 有关如何使用 FREAK 描述符的示例,请参见 opencv_source_code/samples/cpp/freak_demo.cpp

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< FREAK > cv::xfeatures2d::FREAK::create ( bool  orientationNormalized = true,
bool  scaleNormalized = true,
float  patternScale = 22.0f,
int  nOctaves = 4,
const std::vector< int > &  selectedPairs = std::vector< int >() 
)
static
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.create([, orientationNormalized[, scaleNormalized[, patternScale[, nOctaves[, selectedPairs]]]]]) -> retval
cv.xfeatures2d.FREAK_create([, orientationNormalized[, scaleNormalized[, patternScale[, nOctaves[, selectedPairs]]]]]) -> retval
参数
orientationNormalized启用方向归一化。
scaleNormalized启用尺度归一化。
patternScale描述模式的缩放。
nOctaves检测到的关键点所覆盖的八度音阶数。
selectedPairs(可选) 用户定义的选定对索引,

◆ getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::FREAK::getDefaultName ( ) const
virtual
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.getDefaultName() -> retval

返回算法字符串标识符。当对象保存到文件或字符串时,此字符串用作顶层 xml/yml 节点标签。

cv::Feature2D 重新实现。

◆ getNOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::FREAK::getNOctaves ( ) const
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.getNOctaves() -> retval

◆ getOrientationNormalized()

virtual bool cv::xfeatures2d::FREAK::getOrientationNormalized ( ) const
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.getOrientationNormalized() -> retval

◆ getPatternScale()

virtual double cv::xfeatures2d::FREAK::getPatternScale ( ) const
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.getPatternScale() -> retval

◆ getScaleNormalized()

virtual bool cv::xfeatures2d::FREAK::getScaleNormalized ( ) const
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.getScaleNormalized() -> retval

◆ setNOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setNOctaves ( int  nOctaves)
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.setNOctaves(nOctaves) ->

◆ setOrientationNormalized()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setOrientationNormalized ( bool  orientationNormalized)
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.setOrientationNormalized(orientationNormalized) ->

◆ setPatternScale()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setPatternScale ( double  patternScale)
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.setPatternScale(patternScale) ->

◆ setScaleNormalized()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setScaleNormalized ( bool  scaleNormalized)
纯虚函数
Python
cv.xfeatures2d.FREAK.setScaleNormalized(scaleNormalized) ->

成员数据文档

◆ NB_ORIENPAIRS

const int cv::xfeatures2d::FREAK::NB_ORIENPAIRS = 45
static

◆ NB_PAIRS

const int cv::xfeatures2d::FREAK::NB_PAIRS = 512
static

◆ NB_SCALES

const int cv::xfeatures2d::FREAK::NB_SCALES = 64
static

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