提供瞬态/移动区域分割模块的类更多…

#include <opencv2/bioinspired/transientareassegmentationmodule.hpp>

cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule 的协作图

公共成员函数
virtual void	clearAllBuffers ()=0
	清除实例的所有缓冲区

virtual SegmentationParameters	getParameters ()=0
	返回当前参数设置

virtual void	getSegmentationPicture (OutputArray transientAreas)=0
	访问函数返回上次分割结果：一个布尔图像，为了显示目的，重新采样到 0 到 255 之间

virtual Size	getSize ()=0
	返回管理的输入和输出图像的大小

virtual String	printSetup ()=0
	参数设置显示方法

virtual void	run (InputArray inputToSegment, const int channelIndex=0)=0
	主要处理方法，使用方法 getSegmentationPicture() 获取结果

virtual void	setup (cv::FileStorage &fs, const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0
	尝试打开 XML 分割参数文件以调整当前分割实例设置

virtual void	setup (SegmentationParameters newParameters)=0
	尝试打开 XML 分割参数文件以调整当前分割实例设置

virtual void	setup (String segmentationParameterFile="", const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0
	尝试打开 XML 分割参数文件以调整当前分割实例设置

virtual void	write (cv::FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE=0
	写入 xml/yml 格式的参数信息

virtual void	write (String fs) const =0
	写入 xml/yml 格式的参数信息

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 bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在开始时或读取失败后），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

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

静态公共成员函数
static Ptr< TransientAreasSegmentationModule >	create (Size inputSize)
	分配器

继承自 cv::Algorithm 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。

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

详细描述

提供瞬态/移动区域分割模块的类

使用视网膜 Magno 输入数据执行局部自适应分割，基于 Alexandre BENOIT 的论文：“Le système visuel humain au secours de la vision par ordinateur”（人类视觉系统帮助计算机视觉）

使用 3 个时空滤波器

第一个滤波器滤除输入运动能量的噪声和局部变化
第二个（更强大的低通空间滤波器）提供邻域运动能量，分割在于比较这两个输出，如果局部运动能量高于邻域运动能量，则该区域被认为是移动的并被分割
更强的第三个低通滤波器通过提供关于更广阔区域“运动上下文”的平滑信息来帮助决策

成员函数文档

◆ clearAllBuffers()

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::clearAllBuffers ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.clearAllBuffers(		) ->	None

清除实例的所有缓冲区

◆ create()

static Ptr< TransientAreasSegmentationModule > cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::create ( 尺寸 输入尺寸 )

静态

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.create(	输入尺寸	) ->	返回值
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule_create(	输入尺寸	) ->	返回值

分配器

参数

输入尺寸	：输入待分割图像的尺寸（输出尺寸相同）

◆ getParameters()

virtual SegmentationParameters cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::getParameters ( )

纯虚函数

返回当前参数设置

◆ getSegmentationPicture()

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::getSegmentationPicture ( 输出数组 瞬态区域 )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.getSegmentationPicture(	[, transientAreas]	) ->	瞬态区域

访问函数返回上次分割结果：一个布尔图像，为了显示目的，重新采样到 0 到 255 之间

◆ getSize()

virtual Size cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::getSize ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.getSize(		) ->	返回值

返回管理的输入和输出图像的大小

◆ printSetup()

virtual String cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::printSetup ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.printSetup(		) ->	返回值

参数设置显示方法

返回值: 包含格式化参数信息的字符串

◆ run()

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::run	(	输入数组	待分割输入,
		const int	channelIndex = 0 )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.run(	inputToSegment[, channelIndex]	) ->	None

主要处理方法，使用方法 getSegmentationPicture() 获取结果

参数

待分割输入	：待处理的图像，必须与实例缓冲区大小匹配！
channelIndex	：对于多通道图像，指定要处理的通道

◆ setup() [1/3]

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::setup	(	cv::FileStorage &	fs,
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.setup(	[, segmentationParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	None

尝试打开 XML 分割参数文件以调整当前分割实例设置

如果xml文件不存在，则应用默认设置
警告：如果读取的XML文件无效，则会抛出异常
参数

fs ：包含分割参数的打开的文件存储

applyDefaultSetupOnFailure ：如果必须在错误时抛出错误，则设置为true

◆ setup() [2/3]

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::setup ( SegmentationParameters newParameters )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.setup(	[, segmentationParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	None

尝试打开 XML 分割参数文件以调整当前分割实例设置

如果xml文件不存在，则应用默认设置
警告：如果读取的XML文件无效，则会抛出异常
参数

newParameters ：使用新的目标配置更新的参数结构

◆ setup() [3/3]

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::setup	(	String	segmentationParameterFile = "",
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.setup(	[, segmentationParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	None

尝试打开 XML 分割参数文件以调整当前分割实例设置

如果xml文件不存在，则应用默认设置
警告：如果读取的XML文件无效，则会抛出异常
参数

segmentationParameterFile ：参数文件名

applyDefaultSetupOnFailure ：如果必须在错误时抛出错误，则设置为true

◆ write() [1/2]

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::write ( cv::FileStorage & fs ) const

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.write(	fs	) ->	None

写入 xml/yml 格式的参数信息

参数

fs	：一个准备填充的cv::Filestorage对象

重载自 cv::Algorithm.

◆ write() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::TransientAreasSegmentationModule::write ( String fs ) const

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.TransientAreasSegmentationModule.write(	fs	) ->	None

写入 xml/yml 格式的参数信息

参数

fs	：将被打开并写入格式化参数信息的xml文件名

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/bioinspired/transientareassegmentationmodule.hpp

fs	：包含分割参数的打开的文件存储
applyDefaultSetupOnFailure	：如果必须在错误时抛出错误，则设置为true

segmentationParameterFile	：参数文件名
applyDefaultSetupOnFailure	：如果必须在错误时抛出错误，则设置为true

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

◆ clearAllBuffers()

◆ create()

◆ getParameters()

◆ getSegmentationPicture()

◆ getSize()

◆ printSetup()

◆ run()

◆ setup() [1/3]

◆ setup() [2/3]

◆ setup() [3/3]

◆ write() [1/2]

◆ write() [2/2]