实现关键点仿射自适应的类。更多…

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 协作图

公共成员函数
virtual void	detect (InputArray image, std::vector< Elliptic_KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())=0
	使用包装的检测器检测图像中的关键点，并执行仿射自适应以使用其椭圆区域增强它们。

virtual void	detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
	检测图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中的关键点。

virtual void	detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray())

virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< Elliptic_KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)=0
	检测关键点并计算其周围区域的描述符，然后将它们扭曲成圆形。

virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

继承自 cv::Feature2D 的公共成员函数
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	计算在图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中检测到的一组关键点的描述符。

virtual void	compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors)

virtual int	defaultNorm () const

virtual int	descriptorSize () const

virtual int	descriptorType () const

virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	如果检测器对象为空，则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

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

void	read (const String &fileName)

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name) const

void	write (const String &fileName) const

virtual void	write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE
	将算法参数存储在文件存储中。

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

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 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

静态公共成员函数
static Ptr< AffineFeature2D >	create (Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector)
	创建一个关键点检测器和描述子提取器相同的实例。

static Ptr< AffineFeature2D >	create (Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector, Ptr< DescriptorExtractor > descriptor_extractor)
	创建一个包装了给定关键点检测器和描述子提取器的实例。

继承自 cv::Algorithm 的静态公有成员函数
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())
	从字符串中加载算法。

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 的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

实现关键点仿射自适应的类。

一个 FeatureDetector 和一个 DescriptorExtractor 被包装起来，以增强检测到的点及其仿射不变椭圆区域，并在将其扭曲成圆形后计算区域上的特征描述符。

该接口等效于 Feature2D，增加了对 Elliptic_KeyPoints 而不是 KeyPoints 的操作。

成员函数文档

◆ create() [1/2]

static Ptr< AffineFeature2D > cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::create ( Ptr< FeatureDetector > keypoint_detector )

inlinestatic

创建一个关键点检测器和描述子提取器相同的实例。

◆ create() [2/2]

static Ptr< AffineFeature2D > cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::create	(	Ptr< FeatureDetector >	keypoint_detector,
		Ptr< DescriptorExtractor >	descriptor_extractor )

static

创建一个包装了给定关键点检测器和描述子提取器的实例。

◆ detect() [1/3]

virtual void cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< Elliptic_KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask = noArray() )

纯虚函数

使用包装的检测器检测图像中的关键点，并执行仿射自适应以使用其椭圆区域增强它们。

此函数的调用图如下所示

◆ detect() [2/3]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask = noArray() )

virtual

检测图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中的关键点。

参数

image	图像。
keypoints	检测到的关键点。在该方法的第二个变体中，keypoints[i] 是在 images[i] 中检测到的关键点集。
mask	指定查找关键点位置的掩码（可选）。它必须是一个 8 位整数矩阵，感兴趣区域中的值为非零值。

从 cv::Feature2D 重实现。

◆ detect() [3/3]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		InputArrayOfArrays	masks = noArray() )

virtual

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上面的函数的区别仅在于它接受的参数。

参数

images	图像集。
keypoints	检测到的关键点。在该方法的第二个变体中，keypoints[i] 是在 images[i] 中检测到的关键点集。
masks	每个输入图像的掩码，指定查找关键点的位置（可选）。masks[i] 是 images[i] 的掩码。

从 cv::Feature2D 重实现。

◆ detectAndCompute() [1/2]

virtual void cv::xfeatures2d::AffineFeature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< Elliptic_KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

纯虚函数

检测关键点并计算其周围区域的描述符，然后将它们扭曲成圆形。

◆ detectAndCompute() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

virtual

检测关键点并计算描述符

从 cv::Feature2D 重实现。

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/xfeatures2d.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

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ detect() [1/3]

◆ detect() [2/3]

◆ detect() [3/3]

◆ detectAndCompute() [1/2]

◆ detectAndCompute() [2/2]