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cv::AKAZE 类参考抽象

实现 AKAZE 关键点检测器和描述符提取器的类,如 [10] 中所述。更多…

#include <opencv2/features2d.hpp>

cv::AKAZE 的协作图

公有类型

枚举 DescriptorType {
  DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT = 2 ,
  DESCRIPTOR_KAZE = 3 ,
  DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT = 4 ,
  DESCRIPTOR_MLDB = 5
}
 

公有成员函数

virtual String getDefaultName () const CV_OVERRIDE
 
virtual int getDescriptorChannels () const =0
 
virtual int getDescriptorSize () const =0
 
virtual AKAZE::DescriptorType getDescriptorType () const =0
 
virtual KAZE::DiffusivityType getDiffusivity () const =0
 
virtual int getMaxPoints () const =0
 
virtual int getNOctaveLayers () const =0
 
virtual int getNOctaves () const =0
 
virtual double getThreshold () const =0
 
virtual void setDescriptorChannels (int dch)=0
 
virtual void setDescriptorSize (int dsize)=0
 
virtual void setDescriptorType (AKAZE::DescriptorType dtype)=0
 
virtual void setDiffusivity (KAZE::DiffusivityType diff)=0
 
virtual void setMaxPoints (int max_points)=0
 
virtual void setNOctaveLayers (int octaveLayers)=0
 
virtual void setNOctaves (int octaves)=0
 
virtual void setThreshold (double threshold)=0
 
- 继承自 cv::Feature2D 的公有成员函数
virtual ~Feature2D ()
 
virtual void compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
 计算在一幅图像(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 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
 将算法参数存储在文件存储中。
 
void write (FileStorage &fs, const String &name) const
 
- 继承自 cv::Algorithm 的公有成员函数
 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
 

静态公有成员函数

static Ptr< AKAZEcreate (AKAZE::DescriptorType descriptor_type=AKAZE::DESCRIPTOR_MLDB, int descriptor_size=0, int descriptor_channels=3, float threshold=0.001f, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=4, KAZE::DiffusivityType diffusivity=KAZE::DIFF_PM_G2, int max_points=-1)
 AKAZE 构造函数。
 
- 继承自 cv::Algorithm 的静态公有成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpload (const String &filename, const String &objname=String())
 从文件中加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _TploadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
 从字符串中加载算法。
 
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpread (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 AKAZE 关键点检测器和描述符提取器的类,如 [10] 所述。

AKAZE 描述符只能与 KAZEAKAZE 关键点一起使用。此类是线程安全的。

注意
当您需要描述符时,请使用 Feature2D::detectAndCompute,它提供更好的性能。当使用 Feature2D::detect 后跟 Feature2D::compute 时,尺度空间金字塔将被计算两次。
AKAZE 实现 T-API。当图像作为 UMat 传递时,算法的某些部分将使用 OpenCL。
[ANB13] 非线性尺度空间中加速特征的快速显式扩散。Pablo F. Alcantarilla、Jesús Nuevo 和 Adrien Bartoli。在英国机器视觉会议 (BMVC),英国布里斯托尔,2013 年 9 月。

成员枚举文档

◆ DescriptorType

枚举器
DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT 

正向描述符,不具有旋转不变性。

DESCRIPTOR_KAZE 
DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT 

正向描述符,不具有旋转不变性。

DESCRIPTOR_MLDB 

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< AKAZE > cv::AKAZE::create ( AKAZE::DescriptorType descriptor_type = AKAZE::DESCRIPTOR_MLDB,
int descriptor_size = 0,
int descriptor_channels = 3,
float threshold = 0.001f,
int nOctaves = 4,
int nOctaveLayers = 4,
KAZE::DiffusivityType diffusivity = KAZE::DIFF_PM_G2,
int max_points = -1 )
static
Python
cv.AKAZE.create([, descriptor_type[, descriptor_size[, descriptor_channels[, threshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, diffusivity[, max_points]]]]]]]]) -> retval
cv.AKAZE_create([, descriptor_type[, descriptor_size[, descriptor_channels[, threshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, diffusivity[, max_points]]]]]]]]) -> retval

AKAZE 构造函数。

参数
descriptor_type提取的描述符类型:DESCRIPTOR_KAZE、DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT、DESCRIPTOR_MLDB 或 DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT。
descriptor_size描述符的大小(以比特为单位)。0 -> 全尺寸
descriptor_channels描述符中的通道数 (1, 2, 3)
threshold接受点的检测器响应阈值
nOctaves图像的最大八度进化
nOctaveLayers每个尺度级别的默认子级别数
diffusivity扩散类型。DIFF_PM_G1、DIFF_PM_G2、DIFF_WEICKERT 或 DIFF_CHARBONNIER
max_points返回点的最大数量。如果图像包含更多特征,则返回响应最高的特征。负值表示没有限制。

◆ getDefaultName()

虚拟 字符串 cv::AKAZE::getDefaultName ( ) const
虚拟
Python
cv.AKAZE.getDefaultName() -> retval

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。

cv::Feature2D 重实现。

◆ getDescriptorChannels()

虚拟 int cv::AKAZE::getDescriptorChannels ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getDescriptorChannels() -> retval

◆ getDescriptorSize()

虚拟 int cv::AKAZE::getDescriptorSize ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getDescriptorSize() -> retval

◆ getDescriptorType()

虚拟 AKAZE::DescriptorType cv::AKAZE::getDescriptorType ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getDescriptorType() -> retval

◆ getDiffusivity()

虚拟 KAZE::DiffusivityType cv::AKAZE::getDiffusivity ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getDiffusivity() -> retval

◆ getMaxPoints()

虚拟 int cv::AKAZE::getMaxPoints ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getMaxPoints() -> retval

◆ getNOctaveLayers()

虚拟 int cv::AKAZE::getNOctaveLayers ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getNOctaveLayers() -> retval

◆ getNOctaves()

虚拟 int cv::AKAZE::getNOctaves ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getNOctaves() -> retval

◆ getThreshold()

虚拟 double cv::AKAZE::getThreshold ( ) const
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.getThreshold() -> retval

◆ setDescriptorChannels()

虚拟 void cv::AKAZE::setDescriptorChannels ( int dch)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setDescriptorChannels(dch) ->

◆ setDescriptorSize()

虚拟 void cv::AKAZE::setDescriptorSize ( int dsize)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setDescriptorSize(dsize) ->

◆ setDescriptorType()

虚拟 void cv::AKAZE::setDescriptorType ( AKAZE::DescriptorType dtype)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setDescriptorType(dtype) ->

◆ setDiffusivity()

虚拟 void cv::AKAZE::setDiffusivity ( KAZE::DiffusivityType diff)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setDiffusivity(diff) ->

◆ setMaxPoints()

虚拟 void cv::AKAZE::setMaxPoints ( int max_points)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setMaxPoints(max_points) ->

◆ setNOctaveLayers()

虚拟 void cv::AKAZE::setNOctaveLayers ( int octaveLayers)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setNOctaveLayers(octaveLayers) ->

◆ setNOctaves()

虚拟 void cv::AKAZE::setNOctaves ( int octaves)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setNOctaves(octaves) ->

◆ setThreshold()

虚拟 void cv::AKAZE::setThreshold ( double threshold)
纯虚函数
Python
cv.AKAZE.setThreshold(threshold) ->

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