cv::xfeatures2d::SURF 类参考

用于从图像中提取加速鲁棒特征的类 [21] 。 更多...

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>

cv::xfeatures2d::SURF 的协作图

公共成员函数
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual bool	getExtended () const =0
virtual double	getHessianThreshold () const =0
virtual int	getNOctaveLayers () const =0
virtual int	getNOctaves () const =0
virtual bool	getUpright () const =0
virtual void	setExtended (bool extended)=0
virtual void	setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0
virtual void	setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0
virtual void	setNOctaves (int nOctaves)=0
virtual void	setUpright (bool upright)=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< SURF >	create (double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=false)
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 继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

用于从图像中提取加速鲁棒特征的类 [21] 。

算法参数

• 成员 int extended
  • 0 表示应计算基本描述符（每个 64 个元素）
  • 1 表示应计算扩展描述符（每个 128 个元素）
• 成员 int upright
  • 0 表示检测器计算每个特征的方向。
  • 1 表示不计算方向（这更快）。例如，如果您匹配立体图像对中的图像，或者进行图像拼接，则匹配的特征可能具有非常相似的角度，并且您可以通过设置 upright=1 来加速特征提取。
• 成员 double hessianThreshold 关键点检测器的阈值。只有 Hessian 大于 hessianThreshold 的特征才会被检测器保留。因此，值越大，您得到的关键点就越少。一个好的默认值可以是 300 到 500，具体取决于图像对比度。
• 成员 int nOctaves 检测器使用的高斯金字塔的八度音阶的数量。默认设置为 4。如果您想获得非常大的特征，请使用较大的值。如果您只想获得小特征，请减少它。
• 成员 int nOctaveLayers 高斯金字塔每个八度音阶内的图像数量。默认设置为 2。

  注意

  • 可以在 opencv_source_code/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp 中找到使用 SURF 特征检测器的示例。
    • 可以在 opencv_source_code/samples/cpp/matcher_simple.cpp 中找到使用 SURF 特征检测器、提取器和匹配器的另一个示例。

成员函数文档

create()

static Ptr< SURF > cv::xfeatures2d::SURF::create ( double hessianThreshold = 100, int nOctaves = 4, int nOctaveLayers = 3, bool extended = false, bool upright = false )

static

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.SURF_create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval

参数

hessianThreshold	Hessian 关键点检测器的阈值，用于 SURF 中。
nOctaves	关键点检测器将使用的金字塔八度数量。
nOctaveLayers	每个八度内的八度层数量。
extended	扩展描述符标志（true - 使用扩展的 128 元素描述符；false - 使用 64 元素描述符）。
upright	正立或旋转特征标志（true - 不计算特征方向；false - 计算方向）。

getDefaultName()

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

virtual

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.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。

getExtended()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getExtended ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getExtended(		) ->	retval

getHessianThreshold()

virtual double cv::xfeatures2d::SURF::getHessianThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getHessianThreshold(		) ->	retval

getNOctaveLayers()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaveLayers ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaveLayers(		) ->	retval

getNOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaves ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaves(		) ->	retval

getUpright()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getUpright ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getUpright(		) ->	retval

setExtended()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setExtended ( bool extended )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setExtended(	extended	) ->	无

setHessianThreshold()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setHessianThreshold ( double hessianThreshold )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setHessianThreshold(	hessianThreshold	) ->	无

setNOctaveLayers()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaveLayers ( int nOctaveLayers )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaveLayers(	nOctaveLayers	) ->	无

setNOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaves ( int nOctaves )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaves(	nOctaves	) ->	无

setUpright()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setUpright ( bool upright )

纯虚函数

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setUpright(	upright	) ->	无

---

此类文档由以下文件生成

• opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp