cv::SparsePyrLKOpticalFlow 类参考

用于计算稀疏光流的类。 更多...

#include <opencv2/video/tracking.hpp>

cv::SparsePyrLKOpticalFlow 的协作图

公共成员函数
virtual int	getFlags () const =0
virtual int	getMaxLevel () const =0
virtual double	getMinEigThreshold () const =0
virtual TermCriteria	getTermCriteria () const =0
virtual Size	getWinSize () const =0
virtual void	setFlags (int flags)=0
virtual void	setMaxLevel (int maxLevel)=0
virtual void	setMinEigThreshold (double minEigThreshold)=0
virtual void	setTermCriteria (TermCriteria &crit)=0
virtual void	setWinSize (Size winSize)=0
从 cv::SparseOpticalFlow 继承的公共成员函数
virtual void	calc (InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err=cv::noArray())=0
	计算稀疏光流。
从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	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
	将算法参数存储到文件存储中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< SparsePyrLKOpticalFlow >	create (Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria crit=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
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。

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

详细描述

用于计算稀疏光流的类。

该类可以使用带有金字塔的迭代 Lucas-Kanade 方法计算稀疏特征集的光流。

另请参见

calcOpticalFlowPyrLK

成员函数文档

create()

static Ptr< SparsePyrLKOpticalFlow > cv::SparsePyrLKOpticalFlow::create ( Size winSize = Size(21, 21), int maxLevel = 3, TermCriteria crit = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags = 0, double minEigThreshold = 1e-4 )

static

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.create(	[, winSize[, maxLevel[, crit[, flags[, minEigThreshold]]]]]	) ->	retval
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow_create(	[, winSize[, maxLevel[, crit[, flags[, minEigThreshold]]]]]	) ->	retval

getFlags()

虚函数 int cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getFlags ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getFlags(		) ->	retval

getMaxLevel()

虚函数 int cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getMaxLevel ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getMaxLevel(		) ->	retval

getMinEigThreshold()

虚函数 double cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getMinEigThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getMinEigThreshold(		) ->	retval

getTermCriteria()

虚函数 TermCriteria cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getTermCriteria ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getTermCriteria(		) ->	retval

getWinSize()

虚函数 Size cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getWinSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getWinSize(		) ->	retval

setFlags()

虚函数 void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setFlags ( int flags )

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setFlags(	flags	) ->	None

setMaxLevel()

虚函数 void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setMaxLevel ( int maxLevel )

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setMaxLevel(	maxLevel	) ->	None

setMinEigThreshold()

虚函数 void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setMinEigThreshold ( double minEigThreshold )

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setMinEigThreshold(	minEigThreshold	) ->	None

setTermCriteria()

虚函数 void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setTermCriteria ( TermCriteria & crit )

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setTermCriteria(	crit	) ->	None

setWinSize()

虚函数 void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setWinSize ( Size winSize )

纯虚函数

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setWinSize(	winSize	) ->	None

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该类的文档由以下文件生成：

• opencv2/video/tracking.hpp