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内容

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• 字段
• 方法

类

类	描述
org.opencv.aruco.EstimateParameters	使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP 参见：PatternPositionType, solvePnP()

字段

字段	描述
org.opencv.core.CvType.CV_USRTYPE1	请使用 CvType.CV_16F

方法

方法	描述
org.opencv.aruco.Aruco.calibrateCameraAruco(List<Mat>, Mat, Mat, Board, Size, Mat, Mat, List<Mat>, List<Mat>, int, TermCriteria)	使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
org.opencv.aruco.Aruco.calibrateCameraArucoExtended(List<Mat>, Mat, Mat, Board, Size, Mat, Mat, List<Mat>, List<Mat>, Mat, Mat, Mat, int, TermCriteria)	使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
org.opencv.aruco.Aruco.calibrateCameraCharuco(List<Mat>, List<Mat>, CharucoBoard, Size, Mat, Mat, List<Mat>, List<Mat>, int, TermCriteria)	使用 CharucoBoard::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
org.opencv.aruco.Aruco.calibrateCameraCharucoExtended(List<Mat>, List<Mat>, CharucoBoard, Size, Mat, Mat, List<Mat>, List<Mat>, Mat, Mat, Mat, int, TermCriteria)	使用 CharucoBoard::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
org.opencv.aruco.Aruco.detectCharucoDiamond(Mat, List<Mat>, Mat, float, List<Mat>, Mat, Mat, Mat, Dictionary)	使用 CharucoDetector::detectDiamonds
org.opencv.aruco.Aruco.detectMarkers(Mat, Dictionary, List<Mat>, Mat, DetectorParameters, List<Mat>)	使用类 ArucoDetector::detectMarkers
org.opencv.aruco.Aruco.drawPlanarBoard(Board, Size, Mat, int, int)	使用 Board::generateImage
org.opencv.aruco.Aruco.estimatePoseBoard(List<Mat>, Mat, Board, Mat, Mat, Mat, Mat, boolean)	使用 Board::matchImagePoints 和 cv::solvePnP
org.opencv.aruco.Aruco.estimatePoseCharucoBoard(Mat, Mat, CharucoBoard, Mat, Mat, Mat, Mat, boolean)	使用 CharucoBoard::matchImagePoints 和 cv::solvePnP 参见：使用 cv::drawFrameAxes 获取物体点的世界坐标系轴
org.opencv.aruco.Aruco.estimatePoseSingleMarkers(List<Mat>, float, Mat, Mat, Mat, Mat, Mat, EstimateParameters)	使用 cv::solvePnP
org.opencv.aruco.Aruco.getBoardObjectAndImagePoints(Board, List<Mat>, Mat, Mat, Mat)	使用 Board::matchImagePoints
org.opencv.aruco.Aruco.interpolateCornersCharuco(List<Mat>, Mat, Mat, CharucoBoard, Mat, Mat, Mat, Mat, int)	使用 CharucoDetector::detectBoard
org.opencv.aruco.Aruco.refineDetectedMarkers(Mat, Board, List<Mat>, Mat, List<Mat>, Mat, Mat, float, float, boolean, Mat, DetectorParameters)	使用类 ArucoDetector::refineDetectedMarkers
org.opencv.aruco.Aruco.testCharucoCornersCollinear(CharucoBoard, Mat)	使用 CharucoBoard::checkCharucoCornersCollinear
org.opencv.core.Core.convertFp16(Mat, Mat)	改用 Mat::convertTo 和 CV_16F。
org.opencv.core.Core.getThreadNum()	当前实现与本文档不符。返回值的确切含义取决于 OpenCV 库使用的线程框架。 TBB - 当前 4.1 TBB 版本不支持。未来可能会支持。 OpenMP - 调用线程在当前团队中的线程号。 Concurrency - 当前上下文正在其上执行的虚拟处理器的 ID（主线程为 0，其他线程为唯一编号，但不一定是 1,2,3,...）。 GCD - 系统调用线程的 ID。在并行区域内从不返回 0。 C= - 当前并行任务的索引。参见：setNumThreads, getNumThreads
org.opencv.dnn.Dnn.getInferenceEngineBackendType()
org.opencv.dnn.Dnn.setInferenceEngineBackendType(String)
org.opencv.dnn.Layer.run(List<Mat>, List<Mat>, List<Mat>)	此方法将在未来的版本中移除。
org.opencv.dnn.Net.getLayer(String)	使用 int getLayerId(const String &layer)
org.opencv.imgproc.Imgproc.linearPolar(Mat, Mat, Point, double, int)	此函数产生的结果与 cv::warpPolar(src, dst, src.size(), center, maxRadius, flags) 相同。使用以下变换转换源图像（参见 REF: polar_remaps_reference_image "Polar remaps reference image c)"）：\(\begin{array}{l} dst( \rho , \phi ) = src(x,y) \\ dst.size() \leftarrow src.size() \end{array}\) 其中 \(\begin{array}{l} I = (dx,dy) = (x - center.x,y - center.y) \\ \rho = Kmag \cdot \texttt{magnitude} (I) ,\\ \phi = angle \cdot \texttt{angle} (I) \end{array}\) 并且 \(\begin{array}{l} Kx = src.cols / maxRadius \\ Ky = src.rows / 2\Pi \end{array}\)
org.opencv.imgproc.Imgproc.logPolar(Mat, Mat, Point, double, int)	此函数产生的结果与 cv::warpPolar(src, dst, src.size(), center, maxRadius, flags+WARP_POLAR_LOG); 相同。使用以下变换转换源图像（参见 REF: polar_remaps_reference_image "Polar remaps reference image d)"）：\(\begin{array}{l} dst( \rho , \phi ) = src(x,y) \\ dst.size() \leftarrow src.size() \end{array}\) 其中 \(\begin{array}{l} I = (dx,dy) = (x - center.x,y - center.y) \\ \rho = M \cdot log_e(\texttt{magnitude} (I)) ,\\ \phi = Kangle \cdot \texttt{angle} (I) \\ \end{array}\) 并且 \(\begin{array}{l} M = src.cols / log_e(maxRadius) \\ Kangle = src.rows / 2\Pi \\ \end{array}\) 该函数模拟人眼“中央凹”视觉，可用于快速尺度和旋转不变模板匹配、目标跟踪等。
org.opencv.text.Text.loadOCRHMMClassifierCNN(String)	使用 loadOCRHMMClassifier 代替
org.opencv.text.Text.loadOCRHMMClassifierNM(String)	使用 loadOCRHMMClassifier 代替