cv::detail::BestOf2NearestMatcher 类参考

特征匹配器，为每个特征找到两个最佳匹配项，并且只有当描述符距离之间的比率大于阈值 match_conf 时才保留最佳匹配项。更多…

#include <opencv2/stitching/detail/matchers.hpp>

cv::detail::BestOf2NearestMatcher 协作图

公共成员函数
	BestOf2NearestMatcher (bool try_use_gpu=false, float match_conf=0.3f, int num_matches_thresh1=6, int num_matches_thresh2=6, double matches_confindece_thresh=3.)
	构造“最佳两个最近邻”匹配器。
void	collectGarbage () CV_OVERRIDE
	如果存在任何之前分配的未使用的内存，则释放它。
从 cv::detail::FeaturesMatcher 继承的公共成员函数
virtual	~FeaturesMatcher ()
bool	isThreadSafe () const
void	operator() (const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2, MatchesInfo &matches_info)
void	operator() (const std::vector< ImageFeatures > &features, std::vector< MatchesInfo > &pairwise_matches, const cv::UMat &mask=cv::UMat())
	执行图像匹配。

静态公共成员函数
static Ptr< BestOf2NearestMatcher >	create (bool try_use_gpu=false, float match_conf=0.3f, int num_matches_thresh1=6, int num_matches_thresh2=6, double matches_confindece_thresh=3.)

保护成员函数
void	match (const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2, MatchesInfo &matches_info) CV_OVERRIDE
	此方法必须实现匹配逻辑才能使包装器 detail::FeaturesMatcher::operator()_ 工作。
从 cv::detail::FeaturesMatcher 继承的保护成员函数
	FeaturesMatcher (bool is_thread_safe=false)
virtual void	match (const std::vector< ImageFeatures > &features, std::vector< MatchesInfo > &pairwise_matches, const cv::UMat &mask=cv::UMat())
	此方法实现匹配任意数量特征之间的特征的逻辑。默认情况下，这会检查输入中的每一对输入，但子类可以更改此行为。

保护属性
Ptr< FeaturesMatcher >	impl_
double	matches_confindece_thresh_
int	num_matches_thresh1_
int	num_matches_thresh2_
从 cv::detail::FeaturesMatcher 继承的保护属性
bool	is_thread_safe_

详细描述

特征匹配器，为每个特征找到两个最佳匹配项，并且只有当描述符距离之间的比率大于阈值 match_conf 时才保留最佳匹配项。

另请参见

detail::FeaturesMatcher

构造函数和析构函数文档

BestOf2NearestMatcher()

cv::detail::BestOf2NearestMatcher::BestOf2NearestMatcher	(	bool	try_use_gpu = false,
		float	match_conf = 0.3f,
		int	num_matches_thresh1 = 6,
		int	num_matches_thresh2 = 6,
		double	matches_confindece_thresh = 3. )

Python
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher(	[, try_use_gpu[, match_conf[, num_matches_thresh1[, num_matches_thresh2[, matches_confindece_thresh]]]]]	) ->	<detail_BestOf2NearestMatcher 对象>

构造“最佳两个最近邻”匹配器。

参数

try_use_gpu	是否尝试使用GPU
match_conf	匹配距离比率阈值
num_matches_thresh1	在内点分类步骤中使用的二维投影变换估计所需的最小匹配数
num_matches_thresh2	在内点上重新估计二维投影变换所需的最小匹配数
matches_confindece_thresh	要考虑匹配的匹配置信度阈值。该阈值是通过实验确定的，默认为 3。

成员函数文档

collectGarbage()

void cv::detail::BestOf2NearestMatcher::collectGarbage ( )

virtual

Python
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher.collectGarbage(		) ->	None

如果存在任何之前分配的未使用的内存，则释放它。

从 cv::detail::FeaturesMatcher 重实现。

create()

static Ptr< BestOf2NearestMatcher > cv::detail::BestOf2NearestMatcher::create ( bool try_use_gpu = false, float match_conf = 0.3f, int num_matches_thresh1 = 6, int num_matches_thresh2 = 6, double matches_confindece_thresh = 3. )

static

Python
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher.create(	[, try_use_gpu[, match_conf[, num_matches_thresh1[, num_matches_thresh2[, matches_confindece_thresh]]]]]	) ->	retval
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher_create(	[, try_use_gpu[, match_conf[, num_matches_thresh1[, num_matches_thresh2[, matches_confindece_thresh]]]]]	) ->	retval

match()

void cv::detail::BestOf2NearestMatcher::match ( const ImageFeatures & features1, const ImageFeatures & features2, MatchesInfo & matches_info )

protectedvirtual

此方法必须实现匹配逻辑才能使包装器 detail::FeaturesMatcher::operator()_ 工作。

参数

features1	第一幅图像特征
features2	第二幅图像特征
matches_info	匹配结果

实现 cv::detail::FeaturesMatcher.

在 cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher 中重新实现。

成员数据文档

impl_

Ptr<FeaturesMatcher> cv::detail::BestOf2NearestMatcher::impl_

protected

matches_confindece_thresh_

double cv::detail::BestOf2NearestMatcher::matches_confindece_thresh_

protected

num_matches_thresh1_

int cv::detail::BestOf2NearestMatcher::num_matches_thresh1_

protected

num_matches_thresh2_

int cv::detail::BestOf2NearestMatcher::num_matches_thresh2_

protected

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此类的文档是从以下文件生成的：

• opencv2/stitching/detail/matchers.hpp