基于改进的分段局部加权仿射估计器（称为对应关系的鲁棒插值法或来自[129]的RIC）的稀疏匹配插值算法，并使用变分和快速全局平滑器作为后处理滤波器。RICInterpolator是EdgeAwareInterpolator的扩展。此扩展的主要概念是基于通过SLIC超像素估计进行过度分割的分段仿射模型。该方法包含一种有效的传播机制，用于估计分段模型。更多…

#include <opencv2/ximgproc/sparse_match_interpolator.hpp>

cv::ximgproc::RICInterpolator 的协作图

公共成员函数
virtual float	getAlpha () const =0
	Alpha 是一个参数，用于定义将测地线距离转换为权重的全局权重。

virtual float	getFGSLambda () const =0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual float	getFGSSigma () const =0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual int	getK () const =0
	K 是在为超像素段拟合局部仿射模型时考虑的最近邻匹配的数量。但是，较低的值会使插值明显加快。[129]的原始实现使用 32。

virtual float	getMaxFlow () const =0
	MaxFlow 是一个阈值，用于使用某个分段仿射模型验证预测。如果预测超过阈值，则将应用平移模型。

virtual int	getModelIter () const =0
	定义分段仿射模型估计迭代次数的参数。

virtual bool	getRefineModels () const =0
	选择是否使用分段仿射模型的额外细化的参数。

virtual int	getSuperpixelMode () const =0
	选择要使用的超像素算法变体的参数

virtual int	getSuperpixelNNCnt () const =0
	参数定义了在拟合局部仿射模型时考虑的每个超像素的最近邻匹配数。

virtual float	getSuperpixelRuler () const =0
	用于调整用于过度分割的超像素平滑因子的参数。

virtual int	getSuperpixelSize () const =0
	获取用于估计边缘感知项的内部成本（即边缘图）。

virtual bool	getUseGlobalSmootherFilter () const =0
	设置是否使用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

virtual bool	getUseVariationalRefinement () const =0
	选择是否使用VariationalRefinement后处理的参数。

virtual void	setAlpha (float alpha=0.7f)=0
	Alpha 是一个参数，用于定义将测地线距离转换为权重的全局权重。

virtual void	setCostMap (const Mat &costMap)=0
	提供更详细的成本图（即边缘图）以用于边缘感知项的接口。此实现基于相当简单的基于梯度的边缘图估计。为了使用更复杂的边缘图估计器（例如，在原始出版物中使用的StructuredEdgeDetection），这可能会导致精度提高，因此可以在这里绕过内部边缘图估计。

virtual void	setFGSLambda (float lambda=500.f)=0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual void	setFGSSigma (float sigma=1.5f)=0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual void	setK (int k=32)=0
	K 是在为超像素段拟合局部仿射模型时考虑的最近邻匹配的数量。但是，较低的值会使插值明显加快。[129]的原始实现使用 32。

virtual void	setMaxFlow (float maxFlow=250.f)=0
	MaxFlow 是一个阈值，用于使用某个分段仿射模型验证预测。如果预测超过阈值，则将应用平移模型。

virtual void	setModelIter (int modelIter=4)=0
	定义分段仿射模型估计迭代次数的参数。

virtual void	setRefineModels (bool refineModles=true)=0
	选择是否使用分段仿射模型的额外细化的参数。

virtual void	setSuperpixelMode (int mode=100)=0
	选择要使用的超像素算法变体的参数

virtual void	setSuperpixelNNCnt (int spNN=150)=0
	参数定义了在拟合局部仿射模型时考虑的每个超像素的最近邻匹配数。

virtual void	setSuperpixelRuler (float ruler=15.f)=0
	用于调整用于过度分割的超像素平滑因子的参数。

virtual void	setSuperpixelSize (int spSize=15)=0
	获取用于估计边缘感知项的内部成本（即边缘图）。

virtual void	setUseGlobalSmootherFilter (bool use_FGS=true)=0
	设置是否使用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

virtual void	setUseVariationalRefinement (bool use_variational_refinement=false)=0
	选择是否使用VariationalRefinement后处理的参数。

从 cv::ximgproc::SparseMatchInterpolator 继承的公共成员函数
virtual void	interpolate (InputArray from_image, InputArray from_points, InputArray to_image, InputArray to_points, OutputArray dense_flow)=0
	插值输入稀疏匹配。

从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	算法 ()

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
	将算法参数存储在文件存储中。

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

其他继承成员
继承自cv::Algorithm的静态公有成员函数
模板<typename _Tp >
静态 Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

模板<typename _Tp >
静态 Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。

模板<typename _Tp >
静态 Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

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

详细描述

基于改进的分段局部加权仿射估计器（称为对应关系的鲁棒插值法或RIC，来自[129]）和变分快速全局平滑器作为后处理滤波器的稀疏匹配插值算法。RICInterpolator是EdgeAwareInterpolator的扩展。此扩展的主要概念是基于通过SLIC超像素估计的过度分割的分段仿射模型。该方法包含一种有效的传播机制，用于在分段模型之间进行估计。

成员函数文档

◆ getAlpha()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getAlpha ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getAlpha(		) ->	retval

Alpha 是一个参数，用于定义将测地线距离转换为权重的全局权重。

另请参见: setAlpha

◆ getFGSLambda()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getFGSLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getFGSLambda(		) ->	retval

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

另请参见: setFGSLambda

◆ getFGSSigma()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getFGSSigma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getFGSSigma(		) ->	retval

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

另请参见: setFGSSigma

◆ getK()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getK ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getK(		) ->	retval

K 是在为超像素段拟合局部仿射模型时考虑的最近邻匹配的数量。但是，较低的值会使插值明显加快。[129]的原始实现使用 32。

另请参见: setK

◆ getMaxFlow()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getMaxFlow ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getMaxFlow(		) ->	retval

MaxFlow 是一个阈值，用于使用某个分段仿射模型验证预测。如果预测超过阈值，则将应用平移模型。

另请参见: setMaxFlow

◆ getModelIter()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getModelIter ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getModelIter(		) ->	retval

定义分段仿射模型估计迭代次数的参数。

另请参见: setModelIter

◆ getRefineModels()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getRefineModels ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getRefineModels(		) ->	retval

选择是否使用分段仿射模型的额外细化的参数。

另请参见: setRefineModels

◆ getSuperpixelMode()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelMode ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelMode(		) ->	retval

选择要使用的超像素算法变体的参数

另请参见: setSuperpixelMode

◆ getSuperpixelNNCnt()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelNNCnt ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelNNCnt(		) ->	retval

参数定义了在拟合局部仿射模型时考虑的每个超像素的最近邻匹配数。

另请参见: setSuperpixelNNCnt

◆ getSuperpixelRuler()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelRuler ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelRuler(		) ->	retval

用于调整用于过度分割的超像素平滑因子的参数。

另请参见: setSuperpixelRuler

◆ getSuperpixelSize()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelSize(		) ->	retval

获取用于估计边缘感知项的内部成本（即边缘图）。

另请参见: setSuperpixelSize

◆ getUseGlobalSmootherFilter()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getUseGlobalSmootherFilter ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getUseGlobalSmootherFilter(		) ->	retval

设置是否使用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

另请参见: setUseGlobalSmootherFilter

◆ getUseVariationalRefinement()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getUseVariationalRefinement ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getUseVariationalRefinement(		) ->	retval

选择是否使用VariationalRefinement后处理的参数。

另请参见: setUseVariationalRefinement

◆ setAlpha()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setAlpha ( float alpha = 0.7f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setAlpha(	[, alpha]	) ->	None

Alpha 是一个参数，用于定义将测地线距离转换为权重的全局权重。

◆ setCostMap()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setCostMap ( const Mat & costMap )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setCostMap(	costMap	) ->	None

提供更详细的成本图（即边缘图）以用于边缘感知项的接口。此实现基于相当简单的基于梯度的边缘图估计。为了使用更复杂的边缘图估计器（例如，在原始出版物中使用的StructuredEdgeDetection），这可能会导致精度提高，因此可以在这里绕过内部边缘图估计。

参数

costMap 需要一个类型为CV_32FC1的Mat。

另请参见: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setFGSLambda()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setFGSLambda ( float lambda = 500.f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setFGSLambda(	[, lambda_]	) ->	None

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

◆ setFGSSigma()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setFGSSigma ( float sigma = 1.5f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setFGSSigma(	[, sigma]	) ->	None

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

◆ setK()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setK ( int k = 32 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setK(	[, k]	) ->	None

K 是在为超像素段拟合局部仿射模型时考虑的最近邻匹配的数量。但是，较低的值会使插值明显加快。[129]的原始实现使用 32。

◆ setMaxFlow()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setMaxFlow ( float maxFlow = 250.f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setMaxFlow(	[, maxFlow]	) ->	None

MaxFlow 是一个阈值，用于使用某个分段仿射模型验证预测。如果预测超过阈值，则将应用平移模型。

◆ setModelIter()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setModelIter ( int modelIter = 4 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setModelIter(	[, modelIter]	) ->	None

定义分段仿射模型估计迭代次数的参数。

◆ setRefineModels()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setRefineModels ( bool refineModles = true )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setRefineModels(	[, refineModles]	) ->	None

选择是否使用分段仿射模型的额外细化的参数。

◆ setSuperpixelMode()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelMode ( int mode = 100 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelMode(	[, mode]	) ->	None

选择要使用的超像素算法变体的参数

cv::ximgproc::SLICType SLIC 使用所需的 region_size 对图像进行分割 (值：100)
cv::ximgproc::SLICType SLICO 将使用自适应紧凑因子进行优化 (值：101)
cv::ximgproc::SLICType MSLIC 将使用流形方法进行优化，从而产生更多内容敏感的超像素 (值：102)。
另请参见
cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setSuperpixelNNCnt()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelNNCnt ( int spNN = 150 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelNNCnt(	[, spNN]	) ->	None

参数定义了在拟合局部仿射模型时考虑的每个超像素的最近邻匹配数。

◆ setSuperpixelRuler()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelRuler ( float 标尺 (ruler) = 15.f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelRuler(	[, ruler]	) ->	None

用于调整用于过度分割的超像素平滑因子的参数。

另请参见: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setSuperpixelSize()

虚函数 void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelSize ( int 超像素大小 (spSize) = 15 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelSize(	[, spSize]	) ->	None

获取用于估计边缘感知项的内部成本（即边缘图）。

另请参见: setCostMap

◆ setUseGlobalSmootherFilter()

虚函数 void cv::ximgproc::RICInterpolator::setUseGlobalSmootherFilter ( bool 使用全局平滑滤波器 (use_FGS) = true )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setUseGlobalSmootherFilter(	[, use_FGS]	) ->	None

设置是否使用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

◆ setUseVariationalRefinement()

虚函数 void cv::ximgproc::RICInterpolator::setUseVariationalRefinement ( bool 使用变分细化 (use_variational_refinement) = false )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setUseVariationalRefinement(	[, use_variational_refinement]	) ->	None

选择是否使用VariationalRefinement后处理的参数。

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/ximgproc/sparse_match_interpolator.hpp

公共成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ getAlpha()

◆ getFGSLambda()

◆ getFGSSigma()

◆ getK()

◆ getMaxFlow()

◆ getModelIter()

◆ getRefineModels()

◆ getSuperpixelMode()

◆ getSuperpixelNNCnt()

◆ getSuperpixelRuler()

◆ getSuperpixelSize()

◆ getUseGlobalSmootherFilter()

◆ getUseVariationalRefinement()

◆ setAlpha()

◆ setCostMap()

◆ setFGSLambda()

◆ setFGSSigma()

◆ setK()

◆ setMaxFlow()

◆ setModelIter()

◆ setRefineModels()

◆ setSuperpixelMode()

◆ setSuperpixelNNCnt()

◆ setSuperpixelRuler()

◆ setSuperpixelSize()

◆ setUseGlobalSmootherFilter()

◆ setUseVariationalRefinement()