用于从图像中提取加速鲁棒特征 (Speeded Up Robust Features) 的类 [20] 。更多…

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>

cv::xfeatures2d::SURF 的协作图

公共成员函数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual bool	getExtended () const =0

virtual double	getHessianThreshold () const =0

virtual int	getNOctaveLayers () const =0

virtual int	getNOctaves () const =0

virtual bool	getUpright () const =0

virtual void	setExtended (bool extended)=0

virtual void	setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0

virtual void	setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0

virtual void	setNOctaves (int nOctaves)=0

virtual void	setUpright (bool upright)=0

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 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< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)

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

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
	将算法参数存储到文件存储中。

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< SURF >	create (double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=false)

继承自 cv::Algorithm 的静态公共成员函数
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。

其他继承的成员
继承自 cv::Algorithm 的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

用于从图像中提取加速鲁棒特征 (Speeded Up Robust Features) 的类 [20]。

算法参数

成员 int extended
- 0 表示计算基本描述符（每个 64 个元素）
- 1 表示计算扩展描述符（每个 128 个元素）
成员 int upright
- 0 表示检测器计算每个特征的方向。
- 1 表示不计算方向（速度快得多）。例如，如果您匹配来自立体图像对的图像，或进行图像拼接，则匹配的特征可能具有非常相似的角度，您可以通过设置 upright=1 来加快特征提取速度。
成员 double hessianThreshold 关键点检测器的阈值。只有 Hessian 值大于 hessianThreshold 的特征才会被检测器保留。因此，值越大，获得的关键点越少。根据图像对比度，一个良好的默认值可能是 300 到 500。
成员 int nOctaves 检测器使用的 Gaussian 金字塔层数。默认设置为 4。如果您想要获得非常大的特征，请使用较大的值。如果您只需要小的特征，请减小它。
成员 int nOctaveLayers Gaussian 金字塔每个层内的图像数量。默认设置为 2。
注意
- 使用 SURF 特征检测器的示例可以在 opencv_source_code/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp 中找到。
  - 另一个使用 SURF 特征检测器、提取器和匹配器的示例可以在 opencv_source_code/samples/cpp/matcher_simple.cpp 中找到。

成员函数文档

◆ create()

静态 Ptr< SURF > cv::xfeatures2d::SURF::create	(	double	hessianThreshold = 100,
		int	nOctaves = 4,
		int	nOctaveLayers = 3,
		bool	extended = false,
		bool	upright = false )

静态

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	返回值
	cv.xfeatures2d.SURF_create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	返回值

参数

hessianThreshold	在 SURF 中使用的 Hessian 关键点检测器的阈值。
nOctaves	关键点检测器将使用的金字塔层数。
nOctaveLayers	每个层内的层数。
extended	扩展描述符标志 (true - 使用扩展的 128 元素描述符；false - 使用 64 元素描述符)。
upright	正向或旋转特征标志 (true - 不计算特征的方向；false - 计算方向)。

◆ getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::SURF::getDefaultName ( ) const

虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getDefaultName(		) ->	返回值

返回算法字符串标识符。将对象保存到文件或字符串时，此字符串用作顶级 xml/yml 节点标签。

从 cv::Feature2D 重实现。

◆ getExtended()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getExtended ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getExtended(		) ->	返回值

◆ getHessianThreshold()

virtual double cv::xfeatures2d::SURF::getHessianThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getHessianThreshold(		) ->	返回值

◆ getNOctaveLayers()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaveLayers ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaveLayers(		) ->	返回值

◆ getNOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaves ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaves(		) ->	返回值

◆ getUpright()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getUpright ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getUpright(		) ->	返回值

◆ setExtended()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setExtended ( bool extended )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setExtended(	extended	) ->	无

◆ setHessianThreshold()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setHessianThreshold ( double hessianThreshold )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setHessianThreshold(	hessianThreshold	) ->	无

◆ setNOctaveLayers()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaveLayers ( int nOctaveLayers )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaveLayers(	nOctaveLayers	) ->	无

◆ setNOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaves ( int nOctaves )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaves(	nOctaves	) ->	无

◆ setUpright()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setUpright ( bool upright )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setUpright(	upright	) ->	无

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

其他继承的成员

详细描述

成员函数文档

◆ create()

◆ getDefaultName()

◆ getExtended()

◆ getHessianThreshold()

◆ getNOctaveLayers()

◆ getNOctaves()

◆ getUpright()

◆ setExtended()

◆ setHessianThreshold()

◆ setNOctaveLayers()

◆ setNOctaves()

◆ setUpright()