cv::ximgproc::RFFeatureGetter 类参考

#include <opencv2/ximgproc/structured_edge_detection.hpp>

cv::ximgproc::RFFeatureGetter 的协作图

公共成员函数
virtual void	getFeatures (const Mat &src, Mat &features, const int gnrmRad, const int gsmthRad, const int shrink, const int outNum, const int gradNum) const =0
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
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

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

详细描述

[P. Dollar 和 C. L. Zitnick. 用于快速边缘检测的结构化森林，2013] 训练部分的辅助类。

成员函数文档

getFeatures()

virtual void cv::ximgproc::RFFeatureGetter::getFeatures ( const Mat & src, Mat & features, const int gnrmRad, const int gsmthRad, const int shrink, const int outNum, const int gradNum ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RFFeatureGetter.getFeatures(	src, features, gnrmRad, gsmthRad, shrink, outNum, gradNum	) ->	None

此函数从 src 中提取特征通道。然后 StructureEdgeDetection 使用此特征空间来检测边缘。

参数

src	：用于提取特征的源图像
features	：输出 n 通道浮点特征矩阵。
gnrmRad	：__rf.options.gradientNormalizationRadius
gsmthRad	：__rf.options.gradientSmoothingRadius
shrink	：__rf.options.shrinkNumber
outNum	：__rf.options.numberOfOutputChannels
gradNum	：__rf.options.numberOfGradientOrientations

---

此类的文档是从以下文件生成的：

• opencv2/ximgproc/structured_edge_detection.hpp