cv::GeneralizedHough 类参考

使用广义霍夫变换在灰度图像中查找任意模板 更多...

#include <opencv2/imgproc.hpp>

cv::GeneralizedHough 的协作图

公共成员函数
virtual void	detect (InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, OutputArray positions, OutputArray votes=noArray())=0
virtual void	detect (InputArray image, OutputArray positions, OutputArray votes=noArray())=0
	在图像上查找模板
virtual int	getCannyHighThresh () const =0
virtual int	getCannyLowThresh () const =0
virtual double	getDp () const =0
virtual int	getMaxBufferSize () const =0
virtual double	getMinDist () const =0
virtual void	setCannyHighThresh (int cannyHighThresh)=0
	Canny 高阈值。
virtual void	setCannyLowThresh (int cannyLowThresh)=0
	Canny 低阈值。
virtual void	setDp (double dp)=0
	累加器分辨率与图像分辨率的反比。
virtual void	setMaxBufferSize (int maxBufferSize)=0
	内部缓冲区的最大大小。
virtual void	setMinDist (double minDist)=0
	检测到的对象中心之间的最小距离。
virtual void	setTemplate (InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, Point templCenter=Point(-1, -1))=0
virtual void	setTemplate (InputArray templ, Point templCenter=Point(-1, -1))=0
	设置要搜索的模板
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，在最初或在不成功的读取之后），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

额外的继承成员
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

使用广义霍夫变换在灰度图像中查找任意模板

成员函数文档

detect() [1/2]

virtual void cv::GeneralizedHough::detect ( InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, OutputArray 位置, OutputArray votes = noArray() )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.detect(	image[, positions[, votes]]	) ->	位置，投票
	cv.GeneralizedHough.detect(	edges, dx, dy[, positions[, votes]]	) ->	位置，投票

此函数的调用图如下

detect() [2/2]

virtual void cv::GeneralizedHough::detect ( InputArray image, OutputArray 位置, OutputArray votes = noArray() )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.detect(	image[, positions[, votes]]	) ->	位置，投票
	cv.GeneralizedHough.detect(	edges, dx, dy[, positions[, votes]]	) ->	位置，投票

在图像上查找模板

此函数的调用图如下

getCannyHighThresh()

virtual int cv::GeneralizedHough::getCannyHighThresh ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.getCannyHighThresh(		) ->	retval

getCannyLowThresh()

virtual int cv::GeneralizedHough::getCannyLowThresh ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.getCannyLowThresh(		) ->	retval

getDp()

virtual double cv::GeneralizedHough::getDp ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.getDp(		) ->	retval

getMaxBufferSize()

virtual int cv::GeneralizedHough::getMaxBufferSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.getMaxBufferSize(		) ->	retval

getMinDist()

virtual double cv::GeneralizedHough::getMinDist ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.getMinDist(		) ->	retval

setCannyHighThresh()

virtual void cv::GeneralizedHough::setCannyHighThresh ( int cannyHighThresh )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setCannyHighThresh(	cannyHighThresh	) ->	无

Canny 高阈值。

setCannyLowThresh()

virtual void cv::GeneralizedHough::setCannyLowThresh ( int cannyLowThresh )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setCannyLowThresh(	cannyLowThresh	) ->	无

Canny 低阈值。

setDp()

virtual void cv::GeneralizedHough::setDp ( double dp )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setDp(	dp	) ->	无

累加器分辨率与图像分辨率的反比。

setMaxBufferSize()

virtual void cv::GeneralizedHough::setMaxBufferSize ( int maxBufferSize )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setMaxBufferSize(	maxBufferSize	) ->	无

内部缓冲区的最大大小。

setMinDist()

virtual void cv::GeneralizedHough::setMinDist ( double minDist )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setMinDist(	minDist	) ->	无

检测到的对象中心之间的最小距离。

setTemplate() [1/2]

virtual void cv::GeneralizedHough::setTemplate ( InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, Point templCenter = Point(-1, -1) )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setTemplate(	templ[, templCenter]	) ->	无
	cv.GeneralizedHough.setTemplate(	edges, dx, dy[, templCenter]	) ->	无

setTemplate() [2/2]

virtual void cv::GeneralizedHough::setTemplate ( InputArray templ, Point templCenter = Point(-1, -1) )

纯虚函数

Python
	cv.GeneralizedHough.setTemplate(	templ[, templCenter]	) ->	无
	cv.GeneralizedHough.setTemplate(	edges, dx, dy[, templCenter]	) ->	无

设置要搜索的模板

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此类文档是从以下文件生成的

• opencv2/imgproc.hpp