实现 FREAK (快速视网膜关键点) 关键点描述符的类，在 [8] 中描述。更多…

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

cv::xfeatures2d::FREAK 的协作图

公共成员函数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual int	getNOctaves () const =0

virtual bool	getOrientationNormalized () const =0

virtual double	getPatternScale () const =0

virtual bool	getScaleNormalized () const =0

virtual void	setNOctaves (int nOctaves)=0

virtual void	setOrientationNormalized (bool orientationNormalized)=0

virtual void	setPatternScale (double patternScale)=0

virtual void	setScaleNormalized (bool scaleNormalized)=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< FREAK >	create (bool orientationNormalized=true, bool scaleNormalized=true, float patternScale=22.0f, int nOctaves=4, const std::vector< int > &selectedPairs=std::vector< int >())

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。

静态公有属性
static const int	NB_ORIENPAIRS = 45

static const int	NB_PAIRS = 512

static const int	NB_SCALES = 64

继承的额外成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

实现 FREAK（快速视网膜关键点）关键点描述符的类，如 [8] 所述。

该算法提出了一种新型的关键点描述符，其灵感来自人类视觉系统，更确切地说，是视网膜，被称为快速视网膜关键点（FREAK）。通过有效地比较视网膜采样模式上的图像强度来计算级联二进制字符串。FREAK 的计算速度通常更快，内存负载更低，并且比 SIFT、SURF 或 BRISK 更健壮。它们是现有关键点的竞争性替代方案，尤其适用于嵌入式应用程序。

注意

关于如何使用 FREAK 描述符的示例可以在 opencv_source_code/samples/cpp/freak_demo.cpp 中找到。

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< FREAK > cv::xfeatures2d::FREAK::create	(	bool	orientationNormalized = true,
		bool	scaleNormalized = true,
		float	patternScale = 22.0f,
		int	nOctaves = 4,
		const std::vector< int > &	selectedPairs = std::vector< int >() )

static

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.create(	[, orientationNormalized[, scaleNormalized[, patternScale[, nOctaves[, selectedPairs]]]]]	) ->	返回值
	cv.xfeatures2d.FREAK_create(	[, orientationNormalized[, scaleNormalized[, patternScale[, nOctaves[, selectedPairs]]]]]	) ->	返回值

参数

orientationNormalized	启用方向归一化。
scaleNormalized	启用尺度归一化。
patternScale	描述模式的缩放。
nOctaves	检测到的关键点覆盖的八度数。
selectedPairs	(可选) 用户定义的选择配对索引，

◆ getDefaultName()

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

virtual

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.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 重新实现。

◆ getNOctaves()

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

纯虚函数

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

◆ getOrientationNormalized()

virtual bool cv::xfeatures2d::FREAK::getOrientationNormalized ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.getOrientationNormalized(		) ->	返回值

◆ getPatternScale()

virtual double cv::xfeatures2d::FREAK::getPatternScale ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.getPatternScale(		) ->	返回值

◆ getScaleNormalized()

virtual bool cv::xfeatures2d::FREAK::getScaleNormalized ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.getScaleNormalized(		) ->	返回值

◆ setNOctaves()

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

纯虚函数

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

◆ setOrientationNormalized()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setOrientationNormalized ( bool orientationNormalized )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.setOrientationNormalized(	orientationNormalized	) ->	无

◆ setPatternScale()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setPatternScale ( double patternScale )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.setPatternScale(	patternScale	) ->	无

◆ setScaleNormalized()

virtual void cv::xfeatures2d::FREAK::setScaleNormalized ( bool scaleNormalized )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.FREAK.setScaleNormalized(	scaleNormalized	) ->	无

成员数据文档

◆ NB_ORIENPAIRS

const int cv::xfeatures2d::FREAK::NB_ORIENPAIRS = 45

static

◆ NB_PAIRS

const int cv::xfeatures2d::FREAK::NB_PAIRS = 512

static

◆ NB_SCALES

const int cv::xfeatures2d::FREAK::NB_SCALES = 64

static

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/xfeatures2d.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

静态公有属性

继承的额外成员

详细描述

成员函数文档

◆ create()

◆ getDefaultName()

◆ getNOctaves()

◆ getOrientationNormalized()

◆ getPatternScale()

◆ getScaleNormalized()

◆ setNOctaves()

◆ setOrientationNormalized()

◆ setPatternScale()

◆ setScaleNormalized()

成员数据文档

◆ NB_ORIENPAIRS

◆ NB_PAIRS

◆ NB_SCALES