变分光流细化。更多…

#include <opencv2/video/tracking.hpp>

cv::VariationalRefinement 的协作图

公共成员函数
virtual void	calcUV (InputArray I0, InputArray I1, InputOutputArray flow_u, InputOutputArray flow_v)=0
	calc 函数重载，用于处理单独的水平 (u) 和垂直 (v) 流分量（以避免额外的拆分/合并）

virtual float	getAlpha () const =0
	平滑项的权重。

virtual float	getDelta () const =0
	颜色一致性项的权重。

virtual float	getEpsilon () const =0
	稳健惩罚器的范数值偏移。

virtual int	getFixedPointIterations () const =0
	最小化过程中外部（不动点）迭代次数。

virtual float	getGamma () const =0
	梯度一致性项的权重。

virtual float	getOmega () const =0
	SOR 中的松弛因子。

virtual int	getSorIterations () const =0
	最小化过程中求解相应线性系统的内部逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。

virtual void	setAlpha (float val)=0
	平滑项的权重。

virtual void	setDelta (float val)=0
	颜色一致性项的权重。

virtual void	setEpsilon (float val)=0
	稳健惩罚器的范数值偏移。

virtual void	setFixedPointIterations (int val)=0
	最小化过程中外部（不动点）迭代次数。

virtual void	setGamma (float val)=0
	梯度一致性项的权重。

virtual void	setOmega (float val)=0
	SOR 中的松弛因子。

virtual void	setSorIterations (int val)=0
	最小化过程中求解相应线性系统的内部逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。

继承自 cv::DenseOpticalFlow 的公共成员函数
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。

继承自 cv::Algorithm 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，在开始时或读取失败后），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
	将算法参数存储到文件存储中。

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

静态公共成员函数
static Ptr< VariationalRefinement >	create ()
	创建一个 VariationalRefinement 实例。

继承自 cv::Algorithm 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。

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

详细描述

变分光流细化。

此类实现输入流场的变分细化，即它使用输入流来初始化以下泛函的最小化：\(E(U) = \int_{\Omega} \delta \Psi(E_I) + \gamma \Psi(E_G) + \alpha \Psi(E_S) \)，其中\(E_I,E_G,E_S\)分别为颜色一致性、梯度一致性和平滑性项。\(\Psi(s^2)=\sqrt{s^2+\epsilon^2}\) 是一个稳健的惩罚器，用于限制异常值的影响。完整的公式和最小化过程的描述可以在 [42] 中找到。

成员函数文档

◆ calcUV()

virtual void cv::VariationalRefinement::calcUV	(	InputArray	I0,
		InputArray	I1,
		InputOutputArray	flow_u,
		InputOutputArray	flow_v )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.calcUV(	I0, I1, flow_u, flow_v	) ->	flow_u, flow_v

calc 函数重载，用于处理单独的水平 (u) 和垂直 (v) 流分量（以避免额外的拆分/合并）

◆ create()

static Ptr< VariationalRefinement > cv::VariationalRefinement::create ( )

静态

Python
	cv.VariationalRefinement.create(		) ->	retval
	cv.VariationalRefinement_create(		) ->	retval

创建一个 VariationalRefinement 实例。

◆ getAlpha()

virtual float cv::VariationalRefinement::getAlpha ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getAlpha(		) ->	retval

平滑项的权重。

另见: setAlpha

◆ getDelta()

virtual float cv::VariationalRefinement::getDelta ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getDelta(		) ->	retval

颜色一致性项的权重。

另见: setDelta

◆ getEpsilon()

virtual float cv::VariationalRefinement::getEpsilon ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getEpsilon(		) ->	retval

稳健惩罚器的范数值偏移。

另见: setEpsilon

◆ getFixedPointIterations()

virtual int cv::VariationalRefinement::getFixedPointIterations ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getFixedPointIterations(		) ->	retval

最小化过程中外部（不动点）迭代次数。

另见: setFixedPointIterations

◆ getGamma()

virtual float cv::VariationalRefinement::getGamma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getGamma(		) ->	retval

梯度一致性项的权重。

另见: setGamma

◆ getOmega()

virtual float cv::VariationalRefinement::getOmega ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getOmega(		) ->	retval

SOR 中的松弛因子。

另见: setOmega

◆ getSorIterations()

virtual int cv::VariationalRefinement::getSorIterations ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.getSorIterations(		) ->	retval

最小化过程中求解相应线性系统的内部逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。

另见: setSorIterations

◆ setAlpha()

virtual void cv::VariationalRefinement::setAlpha ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setAlpha(	val	) ->	无

平滑项的权重。

另见: getAlpha

◆ setDelta()

virtual void cv::VariationalRefinement::setDelta ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setDelta(	val	) ->	无

颜色一致性项的权重。

另见: getDelta

◆ setEpsilon()

virtual void cv::VariationalRefinement::setEpsilon ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setEpsilon(	val	) ->	无

稳健惩罚器的范数值偏移。

另见: getEpsilon

◆ setFixedPointIterations()

virtual void cv::VariationalRefinement::setFixedPointIterations ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setFixedPointIterations(	val	) ->	无

最小化过程中外部（不动点）迭代次数。

另见: getFixedPointIterations

◆ setGamma()

virtual void cv::VariationalRefinement::setGamma ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setGamma(	val	) ->	无

梯度一致性项的权重。

另见: getGamma

◆ setOmega()

virtual void cv::VariationalRefinement::setOmega ( float val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setOmega(	val	) ->	无

SOR 中的松弛因子。

另见: getOmega

◆ setSorIterations()

virtual void cv::VariationalRefinement::setSorIterations ( int val )

纯虚函数

Python
	cv.VariationalRefinement.setSorIterations(	val	) ->	无

最小化过程中求解相应线性系统的内部逐次超松弛 (SOR) 迭代次数。

另见: getSorIterations

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/video/tracking.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ calcUV()

◆ create()

◆ getAlpha()

◆ getDelta()

◆ getEpsilon()

◆ getFixedPointIterations()

◆ getGamma()

◆ getOmega()

◆ getSorIterations()

◆ setAlpha()

◆ setDelta()

◆ setEpsilon()

◆ setFixedPointIterations()

◆ setGamma()

◆ setOmega()

◆ setSorIterations()