基于改进的逐段局部加权仿射估计器（称为鲁棒对应插值方法或RIC，参见[132]）以及变分和快速全局平滑器作为后处理滤波器的稀疏匹配插值算法。RICInterpolator是EdgeAwareInterpolator的扩展。此扩展的主要概念是基于SLIC超像素估计的过分割实现的逐段仿射模型。该方法包含一种高效的传播机制，用于在逐段模型之间进行估计。更多...

#include <opencv2/ximgproc/sparse_match_interpolator.hpp>

cv::ximgproc::RICInterpolator 的协作图

公共成员函数
virtual float	getAlpha () const =0
	Alpha是一个参数，定义了将测地距离转换为权重的全局权重。

virtual float	getFGSLambda () const =0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual float	getFGSSigma () const =0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual int	getK () const =0
	K是在为超像素段拟合局部仿射模型时，所考虑的最近邻匹配的数量。然而，较低的值会使插值速度显著加快。[132]的原始实现使用32。

virtual float	getMaxFlow () const =0
	MaxFlow是用于验证使用特定逐段仿射模型进行预测的阈值。如果预测超出阈值，将应用平移模型。

virtual int	getModelIter () const =0
	定义逐段仿射模型估计迭代次数的参数。

virtual bool	getRefineModels () const =0
	选择是否采用逐段仿射模型的额外细化的参数。

virtual int	getSuperpixelMode () const =0
	选择要使用的超像素算法变体的参数

virtual int	getSuperpixelNNCnt () const =0
	该参数定义了在拟合局部仿射模型时，每个超像素所考虑的最近邻匹配的数量。

virtual float	getSuperpixelRuler () const =0
	用于调整过分割中超像素平滑因子强制执行的参数。

virtual int	getSuperpixelSize () const =0
	获取用于估计边缘感知项的内部成本，即边缘图。

virtual bool	getUseGlobalSmootherFilter () const =0
	设置是否采用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

virtual bool	getUseVariationalRefinement () const =0
	选择是否采用VariationalRefinement后处理的参数。

virtual void	setAlpha (float alpha=0.7f)=0
	Alpha是一个参数，定义了将测地距离转换为权重的全局权重。

virtual void	setCostMap (const Mat &costMap)=0
	提供更精细的成本图（即边缘图）以用于边缘感知项的接口。此实现基于相当简单的基于梯度的边缘图估计。为了使用更复杂的边缘图估计器（例如，原始出版物中使用的StructuredEdgeDetection），这可能导致精度提高，可以绕过此处的内部边缘图估计。

virtual void	setFGSLambda (float lambda=500.f)=0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual void	setFGSSigma (float sigma=1.5f)=0
	设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

virtual void	setK (int k=32)=0
	K是在为超像素段拟合局部仿射模型时，所考虑的最近邻匹配的数量。然而，较低的值会使插值速度显著加快。[132]的原始实现使用32。

virtual void	setMaxFlow (float maxFlow=250.f)=0
	MaxFlow是用于验证使用特定逐段仿射模型进行预测的阈值。如果预测超出阈值，将应用平移模型。

virtual void	setModelIter (int modelIter=4)=0
	定义逐段仿射模型估计迭代次数的参数。

virtual void	setRefineModels (bool refineModles=true)=0
	选择是否采用逐段仿射模型的额外细化的参数。

virtual void	setSuperpixelMode (int mode=100)=0
	选择要使用的超像素算法变体的参数

virtual void	setSuperpixelNNCnt (int spNN=150)=0
	该参数定义了在拟合局部仿射模型时，每个超像素所考虑的最近邻匹配的数量。

virtual void	setSuperpixelRuler (float ruler=15.f)=0
	用于调整过分割中超像素平滑因子强制执行的参数。

virtual void	setSuperpixelSize (int spSize=15)=0
	获取用于估计边缘感知项的内部成本，即边缘图。

virtual void	setUseGlobalSmootherFilter (bool use_FGS=true)=0
	设置是否采用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

virtual void	setUseVariationalRefinement (bool use_variational_refinement=false)=0
	选择是否采用VariationalRefinement后处理的参数。

从cv::ximgproc::SparseMatchInterpolator继承的公共成员函数
virtual void	interpolate (InputArray from_image, InputArray from_points, InputArray to_image, InputArray to_points, OutputArray dense_flow)=0
	插值输入稀疏匹配。

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 bool	empty () const
	如果Algorithm为空（例如，在开始时或读取失败后），则返回true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

额外继承的成员
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。

从cv::Algorithm继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

基于改进的逐段局部加权仿射估计器（称为鲁棒对应插值方法或RIC，参见[132]）以及变分和快速全局平滑器作为后处理滤波器的稀疏匹配插值算法。RICInterpolator是EdgeAwareInterpolator的扩展。此扩展的主要概念是基于SLIC超像素估计的过分割实现的逐段仿射模型。该方法包含一种高效的传播机制，用于在逐段模型之间进行估计。

成员函数文档

◆ getAlpha()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getAlpha ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getAlpha(		) ->	retval

Alpha是一个参数，定义了将测地距离转换为权重的全局权重。

另请参见: setAlpha

◆ getFGSLambda()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getFGSLambda ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getFGSLambda(		) ->	retval

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

另请参见: setFGSLambda

◆ getFGSSigma()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getFGSSigma ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getFGSSigma(		) ->	retval

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

另请参见: setFGSSigma

◆ getK()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getK ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getK(		) ->	retval

K是在为超像素段拟合局部仿射模型时，所考虑的最近邻匹配的数量。然而，较低的值会使插值速度显著加快。[132]的原始实现使用32。

另请参见: setK

◆ getMaxFlow()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getMaxFlow ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getMaxFlow(		) ->	retval

MaxFlow是用于验证使用特定逐段仿射模型进行预测的阈值。如果预测超出阈值，将应用平移模型。

另请参见: setMaxFlow

◆ getModelIter()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getModelIter ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getModelIter(		) ->	retval

定义逐段仿射模型估计迭代次数的参数。

另请参见: setModelIter

◆ getRefineModels()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getRefineModels ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getRefineModels(		) ->	retval

选择是否采用逐段仿射模型的额外细化的参数。

另请参见: setRefineModels

◆ getSuperpixelMode()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelMode ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelMode(		) ->	retval

选择要使用的超像素算法变体的参数

另请参见: setSuperpixelMode

◆ getSuperpixelNNCnt()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelNNCnt ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelNNCnt(		) ->	retval

该参数定义了在拟合局部仿射模型时，每个超像素所考虑的最近邻匹配的数量。

另请参见: setSuperpixelNNCnt

◆ getSuperpixelRuler()

virtual float cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelRuler ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelRuler(		) ->	retval

用于调整过分割中超像素平滑因子强制执行的参数。

另请参见: setSuperpixelRuler

◆ getSuperpixelSize()

virtual int cv::ximgproc::RICInterpolator::getSuperpixelSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getSuperpixelSize(		) ->	retval

获取用于估计边缘感知项的内部成本，即边缘图。

另请参见: setSuperpixelSize

◆ getUseGlobalSmootherFilter()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getUseGlobalSmootherFilter ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getUseGlobalSmootherFilter(		) ->	retval

设置是否采用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

另请参见: setUseGlobalSmootherFilter

◆ getUseVariationalRefinement()

virtual bool cv::ximgproc::RICInterpolator::getUseVariationalRefinement ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.getUseVariationalRefinement(		) ->	retval

选择是否采用VariationalRefinement后处理的参数。

另请参见: setUseVariationalRefinement

◆ setAlpha()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setAlpha ( float alpha = 0.7f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setAlpha(	[, alpha]	) ->	无

Alpha是一个参数，定义了将测地距离转换为权重的全局权重。

◆ setCostMap()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setCostMap ( const Mat & costMap )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setCostMap(	costMap	) ->	无

提供更精细的成本图（即边缘图）以用于边缘感知项的接口。此实现基于相当简单的基于梯度的边缘图估计。为了使用更复杂的边缘图估计器（例如，原始出版物中使用的StructuredEdgeDetection），这可能导致精度提高，可以绕过此处的内部边缘图估计。

参数

costMap 需要一个CV_32FC1类型的Mat。

另请参见: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setFGSLambda()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setFGSLambda ( float lambda = 500.f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setFGSLambda(	[, lambda_]	) ->	无

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

◆ setFGSSigma()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setFGSSigma ( float sigma = 1.5f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setFGSSigma(	[, sigma]	) ->	无

设置相应的fastGlobalSmootherFilter()参数。

◆ setK()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setK ( int k = 32 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setK(	[, k]	) ->	无

K是在为超像素段拟合局部仿射模型时，所考虑的最近邻匹配的数量。然而，较低的值会使插值速度显著加快。[132]的原始实现使用32。

◆ setMaxFlow()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setMaxFlow ( float maxFlow = 250.f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setMaxFlow(	[, maxFlow]	) ->	无

MaxFlow是用于验证使用特定逐段仿射模型进行预测的阈值。如果预测超出阈值，将应用平移模型。

◆ setModelIter()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setModelIter ( int modelIter = 4 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setModelIter(	[, modelIter]	) ->	无

定义逐段仿射模型估计迭代次数的参数。

◆ setRefineModels()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setRefineModels ( bool refineModles = true )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setRefineModels(	[, refineModles]	) ->	无

选择是否采用逐段仿射模型的额外细化的参数。

◆ setSuperpixelMode()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelMode ( int mode = 100 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelMode(	[, mode]	) ->	无

选择要使用的超像素算法变体的参数

cv::ximgproc::SLICType SLIC使用期望的`region_size`（值：100）对图像进行分割
cv::ximgproc::SLICType SLICO将使用自适应紧凑因子（值：101）进行优化
cv::ximgproc::SLICType MSLIC将使用流形方法进行优化，从而生成更多内容敏感的超像素（值：102）。
另请参见
cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setSuperpixelNNCnt()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelNNCnt ( int spNN = 150 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelNNCnt(	[, spNN]	) ->	无

该参数定义了在拟合局部仿射模型时，每个超像素所考虑的最近邻匹配的数量。

◆ setSuperpixelRuler()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelRuler ( float ruler = 15.f )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelRuler(	[, ruler]	) ->	无

用于调整过分割中超像素平滑因子强制执行的参数。

另请参见: cv::ximgproc::createSuperpixelSLIC

◆ setSuperpixelSize()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setSuperpixelSize ( int spSize = 15 )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setSuperpixelSize(	[, spSize]	) ->	无

获取用于估计边缘感知项的内部成本，即边缘图。

另请参见: setCostMap

◆ setUseGlobalSmootherFilter()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setUseGlobalSmootherFilter ( bool use_FGS = true )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setUseGlobalSmootherFilter(	[, use_FGS]	) ->	无

设置是否采用fastGlobalSmootherFilter()后处理。

◆ setUseVariationalRefinement()

virtual void cv::ximgproc::RICInterpolator::setUseVariationalRefinement ( bool use_variational_refinement = false )

纯虚函数

Python
	cv.ximgproc.RICInterpolator.setUseVariationalRefinement(	[, use_variational_refinement]	) ->	无

选择是否采用VariationalRefinement后处理的参数。

此类的文档由以下文件生成

opencv2/ximgproc/sparse_match_interpolator.hpp

公共成员函数

额外继承的成员

详细描述

成员函数文档

◆ getAlpha()

◆ getFGSLambda()

◆ getFGSSigma()

◆ getK()

◆ getMaxFlow()

◆ getModelIter()

◆ getRefineModels()

◆ getSuperpixelMode()

◆ getSuperpixelNNCnt()

◆ getSuperpixelRuler()

◆ getSuperpixelSize()

◆ getUseGlobalSmootherFilter()

◆ getUseVariationalRefinement()

◆ setAlpha()

◆ setCostMap()

◆ setFGSLambda()

◆ setFGSSigma()

◆ setK()

◆ setMaxFlow()

◆ setModelIter()

◆ setRefineModels()

◆ setSuperpixelMode()

◆ setSuperpixelNNCnt()

◆ setSuperpixelRuler()

◆ setSuperpixelSize()

◆ setUseGlobalSmootherFilter()

◆ setUseVariationalRefinement()