OpenCV 4.12.0
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features2d.hpp 文件参考
#include "opencv2/opencv_modules.hpp"
#include "opencv2/core.hpp"
features2d.hpp 的包含依赖关系图
此图显示了直接或间接包含此文件的文件

结构体  cv::Accumulator< T >
 
结构体  cv::Accumulator< char >
 
结构体  cv::Accumulator< short >
 
结构体  cv::Accumulator< unsigned char >
 
结构体  cv::Accumulator< unsigned short >
 
类  cv::AffineFeature
 用于实现包装器的类,该包装器使检测器和提取器成为仿射不变的,如 [314] 中的 ASIFT 所述。 更多...
 
类  cv::AgastFeatureDetector
 使用 AGAST 方法进行特征检测的包装类。: 更多...
 
类  cv::AKAZE
 实现 AKAZE 关键点检测器和描述符提取器的类,如 [11] 中所述。 更多...
 
类  cv::BFMatcher
 暴力描述符匹配器。 更多...
 
类  cv::BOWImgDescriptorExtractor
 使用视觉词袋计算图像描述符的类。 更多...
 
类  cv::BOWKMeansTrainer
 基于 kmeans 的类,用于使用视觉词袋方法训练视觉词汇表。: 更多...
 
类  cv::BOWTrainer
 用于从一组描述符训练视觉词袋词汇表的抽象基类。 更多...
 
类  cv::BRISK
 实现 BRISK 关键点检测器和描述符提取器的类,如 [161] 中所述。 更多...
 
类  cv::DescriptorMatcher::DescriptorCollection
 
类  cv::DescriptorMatcher
 用于匹配关键点描述符的抽象基类。 更多...
 
类  cv::FastFeatureDetector
 使用 FAST 方法进行特征检测的包装类。: 更多...
 
类  cv::Feature2D
 用于 2D 图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类。 更多...
 
类  cv::FlannBasedMatcher
 基于 Flann 的描述符匹配器。 更多...
 
类  cv::GFTTDetector
 使用 goodFeaturesToTrack 函数进行特征检测的包装类。: 更多...
 
类  cv::KAZE
 实现 KAZE 关键点检测器和描述符提取器的类,如 [10] 中所述。 更多...
 
类  cv::KeyPointsFilter
 一个过滤关键点向量的类。 更多...
 
结构体  cv::L1< T >
 
结构体  cv::L2< T >
 
类  cv::MSER
 最大稳定极值区域提取器。 更多...
 
类  cv::ORB
 实现 ORB定向 BRIEF)关键点检测器和描述符提取器的类。 更多...
 
结构体  cv::SimpleBlobDetector::Params
 
类  cv::SIFT
 用于使用尺度不变特征变换 (SIFT) 算法提取关键点和计算描述符的类,由 D. Lowe [176] 实现。 更多...
 
类  cv::SimpleBlobDetector
 用于从图像中提取 blob 的类。: 更多...
 
结构体  cv::SL2< T >
 

命名空间

命名空间  cv
 

类型定义

typedef AffineFeature cv::AffineDescriptorExtractor
 
typedef AffineFeature cv::AffineFeatureDetector
 
typedef Feature2D cv::DescriptorExtractor
 
typedef Feature2D cv::FeatureDetector
 
typedef SIFT cv::SiftDescriptorExtractor
 
typedef SIFT cv::SiftFeatureDetector
 

枚举

cv::Paramcv::DrawMatchesFlags {
  cv::DrawMatchesFlags::DEFAULT = 0 ,
  cv::DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG = 1 ,
  cv::DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS = 2 ,
  cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS = 4
}
 

函数

void cv::AGAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, AgastFeatureDetector::DetectorType type)
 使用AGAST算法检测角点。
 
void cv::AGAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)
 
void cv::computeRecallPrecisionCurve (const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, const std::vector< std::vector< uchar > > &correctMatches1to2Mask, std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve)
 
void cv::drawKeypoints (InputArray image, const std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputOutputArray outImage, const Scalar &color=Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
 绘制关键点。
 
void cv::drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const int matchesThickness, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
 
void cv::drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< char > &matchesMask=std::vector< char >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
 绘制两幅图像中找到的关键点匹配。
 
void cv::drawMatches (InputArray img1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, InputArray img2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< std::vector< DMatch > > &matches1to2, InputOutputArray outImg, const Scalar &matchColor=Scalar::all(-1), const Scalar &singlePointColor=Scalar::all(-1), const std::vector< std::vector< char > > &matchesMask=std::vector< std::vector< char > >(), DrawMatchesFlags flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT)
 
void cv::evaluateFeatureDetector (const Mat &img1, const Mat &img2, const Mat &H1to2, std::vector< KeyPoint > *keypoints1, std::vector< KeyPoint > *keypoints2, float &repeatability, int &correspCount, const Ptr< FeatureDetector > &fdetector=Ptr< FeatureDetector >())
 
void cv::FAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression, FastFeatureDetector::DetectorType type)
 使用 FAST 算法检测角点。
 
void cv::FAST (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true)
 
int cv::getNearestPoint (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)
 
float cv::getRecall (const std::vector< Point2f > &recallPrecisionCurve, float l_precision)