CUDA 异步二维图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。更多…

#include <opencv2/cudafeatures2d.hpp>

cv::cuda::Feature2DAsync 的协作图

公共成员函数
virtual	~Feature2DAsync ()

virtual void	computeAsync (InputArray image, OutputArray keypoints, OutputArray descriptors, Stream &stream=Stream::Null())
	计算在图像中检测到的一组关键点的描述符。

virtual void	convert (InputArray gpu_keypoints, std::vector< KeyPoint > &keypoints)=0

virtual void	detectAndComputeAsync (InputArray image, InputArray mask, OutputArray keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false, Stream &stream=Stream::Null())

virtual void	detectAsync (InputArray image, OutputArray keypoints, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())
	检测图像中的关键点。

从 cv::Feature2D 继承的公共成员函数
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	计算在图像（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 String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

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

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 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

继承的附加成员
从cv::Algorithm继承的静态公有成员函数
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继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

CUDA异步二维图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。

构造函数和析构函数文档

◆ ~Feature2DAsync()

virtual cv::cuda::Feature2DAsync::~Feature2DAsync ( )

虚函数

成员函数文档

◆ computeAsync()

virtual void cv::cuda::Feature2DAsync::computeAsync	(	输入数组	图像,
		输出数组	关键点,
		输出数组	描述符,
		流 &	stream = Stream::Null() )

虚函数

计算在图像中检测到的一组关键点的描述符。

参数

图像	图像。
关键点	输入关键点集合。
描述符	计算出的描述符。第 j 行是第 j 个关键点的描述符。
流	CUDA 流。

◆ convert()

virtual void cv::cuda::Feature2DAsync::convert	(	输入数组	gpu_keypoints,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints )

纯虚函数

将关键点数组从内部表示转换为标准向量。

◆ detectAndComputeAsync()

virtual void cv::cuda::Feature2DAsync::detectAndComputeAsync	(	输入数组	图像,
		输入数组	掩码,
		输出数组	关键点,
		输出数组	描述符,
		布尔值	useProvidedKeypoints = false,
		流 &	stream = Stream::Null() )

虚函数

检测关键点并计算描述符。

◆ detectAsync()

virtual void cv::cuda::Feature2DAsync::detectAsync	(	输入数组	图像,
		输出数组	关键点,
		输入数组	mask = noArray(),
		流 &	stream = Stream::Null() )

虚函数

检测图像中的关键点。

参数

图像	图像。
关键点	检测到的关键点。
掩码	指定在何处查找关键点的掩码（可选）。它必须是一个 8 位整数矩阵，感兴趣区域中的值为非零值。
流	CUDA 流。

此函数的调用图如下所示

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/cudafeatures2d.hpp

公共成员函数

继承的附加成员