暴力匹配描述符匹配器。更多…

#include <opencv2/features2d.hpp>

cv::BFMatcher 协作图

公共成员函数
	BFMatcher (int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false)
	暴力匹配器构造函数（已过时）。请使用 BFMatcher.create()

virtual	~BFMatcher ()

virtual CV_NODISCARD_STD Ptr< DescriptorMatcher >	clone (bool emptyTrainData=false) const CV_OVERRIDE
	克隆匹配器。

virtual bool	isMaskSupported () const CV_OVERRIDE
	如果描述符匹配器支持掩码允许的匹配，则返回 true。

从 cv::DescriptorMatcher 继承的公共成员函数
virtual	~DescriptorMatcher ()

virtual void	add (InputArrayOfArrays descriptors)
	添加描述符以训练 CPU(trainDescCollectionis) 或 GPU(utrainDescCollectionis) 描述符集合。

virtual void	clear () CV_OVERRIDE
	清除训练描述符集合。

virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	如果两个集合中都没有训练描述符，则返回 true。

const std::vector< Mat > &	getTrainDescriptors () const
	返回指向训练描述符集合 trainDescCollection 的常量链接。

void	knnMatch (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false) const
	为查询集中的每个描述符找到 k 个最佳匹配。

void	knnMatch (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false)

void	match (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< DMatch > &matches, InputArray mask=noArray()) const
	为查询集中的每个描述符找到最佳匹配。

void	match (InputArray queryDescriptors, std::vector< DMatch > &matches, InputArrayOfArrays masks=noArray())

void	radiusMatch (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false) const
	对于每个查询描述符，找到不超过指定距离的训练描述符。

void	radiusMatch (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false)

virtual void	read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
	从文件存储中读取算法参数。

void	read (const String &fileName)

virtual void	train ()
	训练描述符匹配器。

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继承的公有成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

虚函数 String	getDefaultName () const

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

静态公有成员函数
静态 Ptr< BFMatcher >	create (int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false)
	暴力匹配器创建方法。

从cv::DescriptorMatcher继承的静态公有成员函数
静态 Ptr< DescriptorMatcher >	create (const DescriptorMatcher::MatcherType &matcherType)

静态 Ptr< DescriptorMatcher >	create (const String &descriptorMatcherType)
	使用默认参数（使用默认构造函数）创建指定类型的描述符匹配器。

从cv::Algorithm继承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。

保护成员函数
virtual void	knnMatchImpl (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false) CV_OVERRIDE

virtual void	radiusMatchImpl (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, InputArrayOfArrays masks=noArray(), bool compactResult=false) CV_OVERRIDE

从cv::DescriptorMatcher继承的保护成员函数
void	checkMasks (InputArrayOfArrays masks, int queryDescriptorsCount) const

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

保护属性
bool	crossCheck

int	normType

从cv::DescriptorMatcher继承的保护属性
std::vector< Mat >	trainDescCollection
	来自训练图像的描述符集合。

std::vector< UMat >	utrainDescCollection

其他继承成员
从cv::DescriptorMatcher继承的公有类型
枚举	MatcherType { FLANNBASED = 1 , BRUTEFORCE = 2 , BRUTEFORCE_L1 = 3 , BRUTEFORCE_HAMMING = 4 , BRUTEFORCE_HAMMINGLUT = 5 , BRUTEFORCE_SL2 = 6 }

从cv::DescriptorMatcher继承的静态保护成员函数
静态 CV_NODISCARD_STD Mat	clone_op (Mat m)

静态 bool	isMaskedOut (InputArrayOfArrays masks, int queryIdx)

静态 bool	isPossibleMatch (InputArray mask, int queryIdx, int trainIdx)

详细描述

暴力描述符匹配器。

对于第一组中的每个描述符，此匹配器都会尝试每一个描述符，以在第二组中找到最接近的描述符。此描述符匹配器支持屏蔽描述符集的可允许匹配。

构造函数和析构函数文档

◆ BFMatcher()

cv::BFMatcher::BFMatcher	(	int	normType = NORM_L2,
		bool	crossCheck = false )

Python
	cv.BFMatcher(	[, normType[, crossCheck]]	) ->	<BFMatcher 对象>

暴力匹配器构造函数（已过时）。请使用 BFMatcher.create()

◆ ~BFMatcher()

virtual cv::BFMatcher::~BFMatcher ( )

inlinevirtual

成员函数文档

◆ clone()

virtual CV_NODISCARD_STD Ptr< DescriptorMatcher > cv::BFMatcher::clone ( bool emptyTrainData = false ) const

virtual

克隆匹配器。

参数

emptyTrainData 如果 emptyTrainData 为 false，则该方法创建对象的深拷贝，即复制参数和训练数据。如果 emptyTrainData 为 true，则该方法创建具有当前参数但训练数据为空的对象副本。

实现 cv::DescriptorMatcher.

◆ create()

static Ptr< BFMatcher > cv::BFMatcher::create	(	int	normType = NORM_L2,
		bool	crossCheck = false )

static

Python
	cv.BFMatcher.create(	[, normType[, crossCheck]]	) ->	返回值
	cv.BFMatcher_create(	[, normType[, crossCheck]]	) ->	返回值

暴力匹配器创建方法。

参数

normType NORM_L1、NORM_L2、NORM_HAMMING、NORM_HAMMING2 之一。对于 SIFT 和 SURF 描述符，L1 和 L2 范数是更好的选择；对于 ORB、BRISK 和 BRIEF，应使用 NORM_HAMMING；当 WTA_K==3 或 4 时（参见 ORB::ORB 构造函数说明），应与 ORB 一起使用 NORM_HAMMING2。

crossCheck 如果为 false，则当它为每个查询描述符找到 k 个最近邻时，这将是默认的 BFMatcher 行为。如果 crossCheck==true，则 k=1 的 knnMatch() 方法将只返回这样的对 (i,j)：对于第 i 个查询描述符，匹配器集合中的第 j 个描述符是最接近的，反之亦然，即 BFMatcher 将只返回一致的对。当有足够多的匹配项时，这种技术通常会产生具有最少异常值的最佳结果。这是 D. Lowe 在 SIFT 论文中使用的比率测试的替代方法。

◆ isMaskSupported()

virtual bool cv::BFMatcher::isMaskSupported ( ) const

inlinevirtual

如果描述符匹配器支持掩码允许的匹配，则返回 true。

实现 cv::DescriptorMatcher.

◆ knnMatchImpl()

virtual void cv::BFMatcher::knnMatchImpl	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		int	k,
		InputArrayOfArrays	masks = noArray(),
		bool	compactResult = false )

protectedvirtual

事实上，匹配仅由以下两种方法实现。这些方法假设类对象已经过训练。公共匹配方法在调用 train() 后调用这些方法。

实现 cv::DescriptorMatcher.

◆ radiusMatchImpl()

virtual void cv::BFMatcher::radiusMatchImpl	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		float	maxDistance,
		InputArrayOfArrays	masks = noArray(),
		bool	compactResult = false )

protectedvirtual

实现 cv::DescriptorMatcher.

成员数据文档

◆ crossCheck

bool cv::BFMatcher::crossCheck

protected

◆ normType

int cv::BFMatcher::normType

protected

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/features2d.hpp

公共成员函数

静态公有成员函数

保护成员函数

保护属性

其他继承成员

详细描述

构造函数和析构函数文档

◆ BFMatcher()

◆ ~BFMatcher()

成员函数文档

◆ clone()

◆ create()

◆ isMaskSupported()

◆ knnMatchImpl()

◆ radiusMatchImpl()

成员数据文档

◆ crossCheck

◆ normType