cv::xfeatures2d::BoostDesc 类参考

实现 BoostDesc（使用 Boosting 学习图像描述符）的类，在 [264] 和 [265] 中进行了描述。 更多...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

cv::xfeatures2d::BoostDesc 的协作图

公共类型
枚举	{   BGM = 100 ,   BGM_HARD = 101 ,   BGM_BILINEAR = 102 ,   LBGM = 200 ,   BINBOOST_64 = 300 ,   BINBOOST_128 = 301 ,   BINBOOST_256 = 302 }

公共成员函数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual float	getScaleFactor () const =0
virtual bool	getUseScaleOrientation () const =0
virtual void	setScaleFactor (const float scale_factor)=0
virtual void	setUseScaleOrientation (const bool use_scale_orientation)=0
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 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
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

静态公共成员函数
static Ptr< BoostDesc >	create (int desc=BoostDesc::BINBOOST_256, bool use_scale_orientation=true, float scale_factor=6.25f)
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。

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

详细描述

实现 BoostDesc（使用 Boosting 学习图像描述符）的类，在 [264] 和 [265] 中进行了描述。

参数

desc	要使用的描述符类型，BoostDesc::BINBOOST_256 是默认值（256 位长维度） 可用类型有：BoostDesc::BGM、BoostDesc::BGM_HARD、BoostDesc::BGM_BILINEAR、BoostDesc::LBGM、BoostDesc::BINBOOST_64、BoostDesc::BINBOOST_128、BoostDesc::BINBOOST_256
use_orientation	使用关键点方向的样本模式，默认启用
scale_factor	调整检测到的关键点的采样窗口，默认值为 6.25f，适合 KAZE、SURF 检测到的关键点窗口比率 6.75f 应该是 SIFT 检测到的关键点窗口比率的比例 5.00f 应该是 AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK 关键点窗口比率的比例 0.75f 应该是 ORB 关键点比率的比例 1.50f 是原始实现中的默认值

注意

BGM 是基本描述符，其中每个二进制维度都计算为单个弱学习器的输出。 BGM_HARD 和 BGM_BILINEAR 指的是相同的 BGM，但使用不同类型的梯度分箱。 在使用 ASSIGN_HARD 分箱类型的 BGM_HARD 中，梯度被分配给最近的方向箱。 在使用 ASSIGN_BILINEAR 分箱类型的 BGM_BILINEAR 中，梯度被分配给两个相邻的箱。 在使用 ASSIGN_SOFT 分箱类型的 BGM 和所有其他模式中，根据梯度角和箱中心之间的余弦值，梯度被分配给 8 个最近的箱。 LBGM（别名 FP-Boost）是浮点扩展，其中每个维度都计算为弱学习器响应的线性组合。 BINBOOST 和子变体是 LBGM 的二进制扩展，其中每个位都计算为一组弱学习器的阈值线性组合。 BoostDesc 头文件 (boostdesc_*.i) 是使用 samples 子文件夹中的 export-boostdesc.py 脚本从原始二进制文件导出的。

成员枚举文档

匿名枚举

匿名枚举

枚举器
BGM
BGM_HARD
BGM_BILINEAR
LBGM
BINBOOST_64
BINBOOST_128
BINBOOST_256

成员函数文档

create()

static Ptr< BoostDesc > cv::xfeatures2d::BoostDesc::create ( int desc = BoostDesc::BINBOOST_256, bool use_scale_orientation = true, float scale_factor = 6.25f )

static

Python
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.create(	[, desc[, use_scale_orientation[, scale_factor]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.BoostDesc_create(	[, desc[, use_scale_orientation[, scale_factor]]]	) ->	retval

getDefaultName()

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

virtual

Python
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.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，此字符串用作顶级 xml/yml 节点标签。

从 cv::Feature2D 重新实现。

getScaleFactor()

virtual float cv::xfeatures2d::BoostDesc::getScaleFactor ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.getScaleFactor(		) ->	retval

getUseScaleOrientation()

virtual bool cv::xfeatures2d::BoostDesc::getUseScaleOrientation ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.getUseScaleOrientation(		) ->	retval

setScaleFactor()

virtual void cv::xfeatures2d::BoostDesc::setScaleFactor ( const float scale_factor )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.setScaleFactor(	scale_factor	) ->	无

setUseScaleOrientation()

virtual void cv::xfeatures2d::BoostDesc::setUseScaleOrientation ( const bool use_scale_orientation )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.BoostDesc.setUseScaleOrientation(	use_scale_orientation	) ->	无

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此类文档是从以下文件生成的

• opencv2/xfeatures2d.hpp