用于2D图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。更多...

#include <opencv2/features2d.hpp>

cv::Feature2D 的协作图

公共成员函数
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	计算图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中检测到的关键点的描述符。

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())
	在图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中检测关键点。

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

其他继承成员
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。

继承自 cv::Algorithm 的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

用于2D图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。

构造函数 & 析构函数文档

◆ ~Feature2D()

virtual cv::Feature2D::~Feature2D ( )

virtual

成员函数文档

◆ compute() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::compute	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors )

virtual

Python
	cv.Feature2D.compute(	image, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors
	cv.Feature2D.compute(	images, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors

计算图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中检测到的关键点的描述符。

参数

image	图像。
keypoints	关键点的输入集合。无法计算描述符的关键点将被移除。有时可以添加新的关键点，例如：SIFT 会为具有多个主方向的关键点（每个方向）复制关键点。
descriptors	计算得到的描述符。在方法的第二种变体中，descriptors[i] 是为 keypoints[i] 计算的描述符。行 j 是关键点（或 keypoints[i]）的第 j 个关键点的描述符。

在 cv::xfeatures2d::DAISY 中重新实现。

◆ compute() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::compute	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		OutputArrayOfArrays	descriptors )

virtual

Python
	cv.Feature2D.compute(	image, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors
	cv.Feature2D.compute(	images, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors

这是一个重载成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的区别仅在于其接受的参数。

参数

images	图像集。
keypoints	关键点的输入集合。无法计算描述符的关键点将被移除。有时可以添加新的关键点，例如：SIFT 会为具有多个主方向的关键点（每个方向）复制关键点。
descriptors	计算得到的描述符。在方法的第二种变体中，descriptors[i] 是为 keypoints[i] 计算的描述符。行 j 是关键点（或 keypoints[i]）的第 j 个关键点的描述符。

在 cv::xfeatures2d::DAISY 中重新实现。

◆ defaultNorm()

virtual int cv::Feature2D::defaultNorm ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.defaultNorm(		) ->	retval

◆ descriptorSize()

virtual int cv::Feature2D::descriptorSize ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.descriptorSize(		) ->	retval

◆ descriptorType()

virtual int cv::Feature2D::descriptorType ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.descriptorType(		) ->	retval

◆ detect() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask = noArray() )

virtual

Python
	cv.Feature2D.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints
	cv.Feature2D.detect(	images[, masks]	) ->	keypoints

在图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中检测关键点。

参数

image	图像。
keypoints	检测到的关键点。在方法的第二种变体中，keypoints[i] 是在 images[i] 中检测到的一组关键点。
mask	指定在何处查找关键点的掩码（可选）。它必须是兴趣区域中具有非零值的8位整数矩阵。

在 cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 中重新实现。

此函数的调用图如下

◆ detect() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		InputArrayOfArrays	masks = noArray() )

virtual

Python
	cv.Feature2D.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints
	cv.Feature2D.detect(	images[, masks]	) ->	keypoints

这是一个重载成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的区别仅在于其接受的参数。

参数

images	图像集。
keypoints	检测到的关键点。在方法的第二种变体中，keypoints[i] 是在 images[i] 中检测到的一组关键点。
遮罩	每个输入图像的掩码，指定在何处查找关键点（可选）。masks[i] 是 images[i] 的掩码。

在 cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 中重新实现。

此函数的调用图如下

◆ detectAndCompute()

virtual void cv::Feature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

virtual

Python
	cv.Feature2D.detectAndCompute(	image, mask[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]	) ->	keypoints, descriptors

检测关键点并计算描述符

在 cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 中重新实现。

◆ empty()

virtual bool cv::Feature2D::empty ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.empty(		) ->	retval

如果检测器对象为空，则返回 true。

从 cv::Algorithm 重新实现。

◆ getDefaultName()

virtual String cv::Feature2D::getDefaultName ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.getDefaultName(		) ->	retval

返回算法字符串标识符。当对象保存到文件或字符串时，此字符串用作顶层xml/yml节点标签。

从 cv::Algorithm 重新实现。

在 cv::AffineFeature, cv::AgastFeatureDetector, cv::AKAZE, cv::BRISK, cv::FastFeatureDetector, cv::GFTTDetector, cv::KAZE, cv::MSER, cv::ORB, cv::SIFT, cv::SimpleBlobDetector, cv::xfeatures2d::BEBLID, cv::xfeatures2d::BoostDesc, cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor, cv::xfeatures2d::DAISY, cv::xfeatures2d::FREAK, cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector, cv::xfeatures2d::LATCH, cv::xfeatures2d::LUCID, cv::xfeatures2d::MSDDetector, cv::xfeatures2d::StarDetector, cv::xfeatures2d::SURF, cv::xfeatures2d::TBMR, cv::xfeatures2d::TEBLID 和 cv::xfeatures2d::VGG 中重新实现。

◆ read() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::read ( const FileNode & fn )

virtual

Python
	cv.Feature2D.read(	fileName	) ->	无
	cv.Feature2D.read(	arg1	) ->	无

从文件存储中读取算法参数。

从 cv::Algorithm 重新实现。

◆ read() [2/2]

void cv::Feature2D::read ( const String & fileName )

Python
	cv.Feature2D.read(	fileName	) ->	无
	cv.Feature2D.read(	arg1	) ->	无

◆ write() [1/4]

void cv::Feature2D::write	(	const Ptr< FileStorage > &	fs,
		const String &	name ) const

inline

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	无
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	无

◆ write() [2/4]

void cv::Feature2D::write ( const String & fileName ) const

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	无
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	无

◆ write() [3/4]

virtual void cv::Feature2D::write ( FileStorage & fs ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	无
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	无

将算法参数存储到文件存储中。

从 cv::Algorithm 重新实现。

◆ write() [4/4]

void cv::Feature2D::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name ) const

inline

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	无
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	无

本类的文档生成自以下文件

opencv2/features2d.hpp

公共成员函数

其他继承成员

详细描述

构造函数 & 析构函数文档

◆ ~Feature2D()

成员函数文档

◆ compute() [1/2]

◆ compute() [2/2]

◆ defaultNorm()

◆ descriptorSize()

◆ descriptorType()

◆ detect() [1/2]

◆ detect() [2/2]

◆ detectAndCompute()

◆ empty()

◆ getDefaultName()

◆ read() [1/2]

◆ read() [2/2]

◆ write() [1/4]

◆ write() [2/4]

◆ write() [3/4]

◆ write() [4/4]