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cv::hfs::HfsSegment 类参考抽象

#include <opencv2/hfs.hpp>

cv::hfs::HfsSegment 的协作图

公有成员函数

virtual int getMinRegionSizeI ()=0
 
virtual int getMinRegionSizeII ()=0
 
virtual int getNumSlicIter ()=0
 
virtual float getSegEgbThresholdI ()=0
 
virtual float getSegEgbThresholdII ()=0
 
virtual int getSlicSpixelSize ()=0
 
virtual float getSpatialWeight ()=0
 
virtual Mat performSegmentCpu (InputArray src, bool ifDraw=true)=0
 使用 CPU 进行分割 此方法仅供参考。强烈建议不要使用它。
 
virtual Mat performSegmentGpu (InputArray src, bool ifDraw=true)=0
 使用 GPU 进行分割
 
virtual void setMinRegionSizeI (int n)=0
 :设置和获取参数 minRegionSizeI。此参数用于上述第二阶段。在 EGB 分割之后,像素数少于此参数的区域将与其相邻区域合并。
 
virtual void setMinRegionSizeII (int n)=0
 :设置和获取参数 minRegionSizeII。此参数用于上述第三阶段。它的作用与 minRegionSizeI 相同。
 
virtual void setNumSlicIter (int n)=0
 :设置和获取参数 numSlicIter。此参数用于第一阶段。它描述了执行 SLIC 时要执行的迭代次数。
 
virtual void setSegEgbThresholdI (float c)=0
 :设置和获取参数 segEgbThresholdI。此参数用于上述第二阶段。它是在应用 EGB 算法时合并相邻节点时用于对边缘权重进行阈值处理的常数。如果此值较大,则分割结果往往会保留更多区域,反之亦然。
 
virtual void setSegEgbThresholdII (float c)=0
 :设置和获取参数 segEgbThresholdII。此参数用于上述第三阶段。它的作用与 segEgbThresholdI 相同。如果此值较大,则分割结果往往会保留更多区域,反之亦然。
 
virtual void setSlicSpixelSize (int n)=0
 :设置和获取参数 slicSpixelSize。此参数用于上述第一阶段(SLIC 阶段)。它描述了初始化 SLIC 时每个超像素的大小。每个超像素在开始时大约有 \(slicSpixelSize \times slicSpixelSize\) 个像素。
 
virtual void setSpatialWeight (float w)=0
 :设置和获取参数 spatialWeight。此参数用于上述第一阶段(SLIC 阶段)。它描述了计算每个像素与其中心之间的距离时位置的重要性。计算距离的确切公式为 \(colorDistance + spatialWeight \times spatialDistance\)。如果此值较大,则分割结果往往会具有更好的局部一致性。
 
- 继承自 cv::Algorithm 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 Algorithm 为空(例如,在开始时或读取不成功之后),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< HfsSegmentcreate (int height, int width, float segEgbThresholdI=0.08f, int minRegionSizeI=100, float segEgbThresholdII=0.28f, int minRegionSizeII=200, float spatialWeight=0.6f, int slicSpixelSize=8, int numSlicIter=5)
 :创建一个 hfs 对象
 
- 继承自 cv::Algorithm 的静态公有成员函数
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。
 

其他继承成员

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

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< HfsSegment > cv::hfs::HfsSegment::create ( int height,
int width,
浮点数 segEgbThresholdI = 0.08f,
int minRegionSizeI = 100,
浮点数 segEgbThresholdII = 0.28f,
int minRegionSizeII = 200,
浮点数 spatialWeight = 0.6f,
int slicSpixelSize = 8,
int numSlicIter = 5 )
静态
Python
cv.hfs.HfsSegment.create(height, width[, segEgbThresholdI[, minRegionSizeI[, segEgbThresholdII[, minRegionSizeII[, spatialWeight[, slicSpixelSize[, numSlicIter]]]]]]]) -> 返回值
cv.hfs.HfsSegment_create(height, width[, segEgbThresholdI[, minRegionSizeI[, segEgbThresholdII[, minRegionSizeII[, spatialWeight[, slicSpixelSize[, numSlicIter]]]]]]]) -> 返回值

:创建一个 hfs 对象

参数
height输入图像的高度
width输入图像的宽度
segEgbThresholdI参数 segEgbThresholdI
minRegionSizeI参数 minRegionSizeI
segEgbThresholdII参数 segEgbThresholdII
minRegionSizeII参数 minRegionSizeII
spatialWeight参数 spatialWeight
slicSpixelSize参数 slicSpixelSize
numSlicIter参数 numSlicIter

◆ getMinRegionSizeI()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getMinRegionSizeI ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getMinRegionSizeI() -> 返回值

◆ getMinRegionSizeII()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getMinRegionSizeII ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getMinRegionSizeII() -> 返回值

◆ getNumSlicIter()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getNumSlicIter ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getNumSlicIter() -> 返回值

◆ getSegEgbThresholdI()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSegEgbThresholdI ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getSegEgbThresholdI() -> 返回值

◆ getSegEgbThresholdII()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSegEgbThresholdII ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getSegEgbThresholdII() -> 返回值

◆ getSlicSpixelSize()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getSlicSpixelSize ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getSlicSpixelSize() -> 返回值

◆ getSpatialWeight()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSpatialWeight ( )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.getSpatialWeight() -> 返回值

◆ performSegmentCpu()

virtual Mat cv::hfs::HfsSegment::performSegmentCpu ( 输入数组 src,
布尔值 ifDraw = true )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.performSegmentCpu(src[, ifDraw]) -> 返回值

使用 CPU 进行分割 此方法仅供参考。强烈建议不要使用它。

◆ performSegmentGpu()

virtual Mat cv::hfs::HfsSegment::performSegmentGpu ( 输入数组 src,
布尔值 ifDraw = true )
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.performSegmentGpu(src[, ifDraw]) -> 返回值

使用 GPU 进行分割

参数
src输入图像
ifDraw是否在返回的Mat中绘制图像。如果此参数为false,则返回的Mat的内容为索引矩阵,描述每个像素所属的区域。其数据类型为CV_16U。如果此参数为true,则返回的Mat为分割后的图像,每个区域的颜色为该区域所有像素的平均颜色。其数据类型与输入图像相同。

◆ setMinRegionSizeI()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setMinRegionSizeI ( int n)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setMinRegionSizeI(n) ->

:设置和获取参数 minRegionSizeI。此参数用于上述第二阶段。在 EGB 分割之后,像素数少于此参数的区域将与其相邻区域合并。

◆ setMinRegionSizeII()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setMinRegionSizeII ( int n)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setMinRegionSizeII(n) ->

:设置和获取参数 minRegionSizeII。此参数用于上述第三阶段。它的作用与 minRegionSizeI 相同。

◆ setNumSlicIter()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setNumSlicIter ( int n)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setNumSlicIter(n) ->

:设置和获取参数 numSlicIter。此参数用于第一阶段。它描述了执行 SLIC 时要执行的迭代次数。

◆ setSegEgbThresholdI()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSegEgbThresholdI ( 浮点数 c)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setSegEgbThresholdI(c) ->

:设置和获取参数 segEgbThresholdI。此参数用于上述第二阶段。它是在应用 EGB 算法时合并相邻节点时用于对边缘权重进行阈值处理的常数。如果此值较大,则分割结果往往会保留更多区域,反之亦然。

◆ setSegEgbThresholdII()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSegEgbThresholdII ( 浮点数 c)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setSegEgbThresholdII(c) ->

:设置和获取参数 segEgbThresholdII。此参数用于上述第三阶段。它的作用与 segEgbThresholdI 相同。如果此值较大,则分割结果往往会保留更多区域,反之亦然。

◆ setSlicSpixelSize()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSlicSpixelSize ( int n)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setSlicSpixelSize(n) ->

:设置和获取参数 slicSpixelSize。此参数用于上述第一阶段(SLIC 阶段)。它描述了初始化 SLIC 时每个超像素的大小。每个超像素在开始时大约有 \(slicSpixelSize \times slicSpixelSize\) 个像素。

◆ setSpatialWeight()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSpatialWeight ( 浮点数 w)
纯虚函数
Python
cv.hfs.HfsSegment.setSpatialWeight(w) ->

:设置和获取参数 spatialWeight。此参数用于上述第一阶段(SLIC 阶段)。它描述了计算每个像素与其中心之间的距离时位置的重要性。计算距离的确切公式为 \(colorDistance + spatialWeight \times spatialDistance\)。如果此值较大,则分割结果往往会具有更好的局部一致性。


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