实现 AKAZE 关键点检测器和描述符提取器的类，在 [11] 中描述。更多...

#include <opencv2/features2d.hpp>

cv::AKAZE 的协作图

公共类型
枚举	描述符类型 { DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT = 2 , DESCRIPTOR_KAZE = 3 , DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT = 4 , DESCRIPTOR_MLDB = 5 }

公共成员函数
virtual String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual int	getDescriptorChannels () const =0

virtual int	getDescriptorSize () const =0

virtual AKAZE::DescriptorType	getDescriptorType () const =0

virtual KAZE::DiffusivityType	getDiffusivity () const =0

virtual int	getMaxPoints () const =0

virtual int	getNOctaveLayers () const =0

virtual int	getNOctaves () const =0

virtual double	getThreshold () const =0

virtual void	setDescriptorChannels (int dch)=0

virtual void	setDescriptorSize (int dsize)=0

virtual void	setDescriptorType (AKAZE::DescriptorType dtype)=0

virtual void	setDiffusivity (KAZE::DiffusivityType diff)=0

virtual void	setMaxPoints (int max_points)=0

virtual void	setNOctaveLayers (int octaveLayers)=0

virtual void	setNOctaves (int octaves)=0

virtual void	setThreshold (double threshold)=0

继承自 cv::Feature2D 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())
	在图像（第一种变体）或图像集（第二种变体）中检测关键点。

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

继承自 cv::Algorithm 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< AKAZE >	create (AKAZE::DescriptorType descriptor_type=AKAZE::DESCRIPTOR_MLDB, int descriptor_size=0, int descriptor_channels=3, float threshold=0.001f, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=4, KAZE::DiffusivityType diffusivity=KAZE::DIFF_PM_G2, int max_points=-1)
	AKAZE 构造函数。

继承自 cv::Algorithm 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。

其他继承成员
继承自 cv::Algorithm 的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

实现 AKAZE 关键点检测器和描述符提取器的类，在 [11] 中描述。

AKAZE 描述符只能与 KAZE 或 AKAZE 关键点一起使用。此类是线程安全的。

注意: 当您需要描述符时，请使用 Feature2D::detectAndCompute，它提供更好的性能。当使用 Feature2D::detect 后跟 Feature2D::compute 时，尺度空间金字塔会计算两次。; AKAZE 实现了 T-API。当图像作为 UMat 传入时，算法的某些部分将使用 OpenCL。; [ANB13] Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces. Pablo F. Alcantarilla, Jesús Nuevo and Adrien Bartoli. In British Machine Vision Conference (BMVC), Bristol, UK, September 2013.

成员枚举文档

◆ 描述符类型

enum cv::AKAZE::DescriptorType

枚举器
DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT	直立描述符，对旋转不具有不变性。
DESCRIPTOR_KAZE
DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT	直立描述符，对旋转不具有不变性。
DESCRIPTOR_MLDB

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< AKAZE > cv::AKAZE::create	(	AKAZE::DescriptorType	descriptor_type = AKAZE::DESCRIPTOR_MLDB,
		int	descriptor_size = 0,
		int	descriptor_channels = 3,
		float	threshold = 0.001f,
		int	nOctaves = 4,
		int	nOctaveLayers = 4,
		KAZE::DiffusivityType	diffusivity = KAZE::DIFF_PM_G2,
		int	max_points = -1 )

static

Python
	cv.AKAZE.create(	[, descriptor_type[, descriptor_size[, descriptor_channels[, threshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, diffusivity[, max_points]]]]]]]]	) ->	retval
	cv.AKAZE_create(	[, descriptor_type[, descriptor_size[, descriptor_channels[, threshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, diffusivity[, max_points]]]]]]]]	) ->	retval

AKAZE 构造函数。

参数

descriptor_type	提取的描述符类型：DESCRIPTOR_KAZE, DESCRIPTOR_KAZE_UPRIGHT, DESCRIPTOR_MLDB 或 DESCRIPTOR_MLDB_UPRIGHT。
descriptor_size	描述符的比特位大小。0 -> 完整大小
descriptor_channels	描述符中的通道数 (1, 2, 3)
RANSAC参数。它是点到像素中对极线的最大距离，超过此距离的点将被视为异常值，不用于计算最终的基本矩阵。它可以设置为1-3左右，具体取决于点定位的精度、图像分辨率和图像噪声。	接受点的检测器响应阈值
nOctaves	图像的最大八度演变
nOctaveLayers	每个尺度级别中的默认子级别数
扩散性	扩散类型。DIFF_PM_G1, DIFF_PM_G2, DIFF_WEICKERT 或 DIFF_CHARBONNIER
max_points	返回点的最大数量。如果图像包含更多特征，则返回响应最高的特征。负值表示没有限制。

◆ getDefaultName()

virtual String cv::AKAZE::getDefaultName ( ) const

virtual

Python
	cv.AKAZE.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，此字符串用作顶层 xml/yml 节点标签。

重写自 cv::Feature2D。

◆ getDescriptorChannels()

virtual int cv::AKAZE::getDescriptorChannels ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getDescriptorChannels(		) ->	retval

◆ getDescriptorSize()

virtual int cv::AKAZE::getDescriptorSize ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getDescriptorSize(		) ->	retval

◆ getDescriptorType()

virtual AKAZE::DescriptorType cv::AKAZE::getDescriptorType ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getDescriptorType(		) ->	retval

◆ getDiffusivity()

virtual KAZE::DiffusivityType cv::AKAZE::getDiffusivity ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getDiffusivity(		) ->	retval

◆ getMaxPoints()

virtual int cv::AKAZE::getMaxPoints ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getMaxPoints(		) ->	retval

◆ getNOctaveLayers()

virtual int cv::AKAZE::getNOctaveLayers ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getNOctaveLayers(		) ->	retval

◆ getNOctaves()

virtual int cv::AKAZE::getNOctaves ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getNOctaves(		) ->	retval

◆ getThreshold()

virtual double cv::AKAZE::getThreshold ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.getThreshold(		) ->	retval

◆ setDescriptorChannels()

virtual void cv::AKAZE::setDescriptorChannels ( int dch )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setDescriptorChannels(	dch	) ->	无

◆ setDescriptorSize()

virtual void cv::AKAZE::setDescriptorSize ( int dsize )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setDescriptorSize(	dsize	) ->	无

◆ setDescriptorType()

virtual void cv::AKAZE::setDescriptorType ( AKAZE::DescriptorType dtype )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setDescriptorType(	dtype	) ->	无

◆ setDiffusivity()

virtual void cv::AKAZE::setDiffusivity ( KAZE::DiffusivityType diff )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setDiffusivity(	diff	) ->	无

◆ setMaxPoints()

virtual void cv::AKAZE::setMaxPoints ( int max_points )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setMaxPoints(	max_points	) ->	无

◆ setNOctaveLayers()

virtual void cv::AKAZE::setNOctaveLayers ( int octaveLayers )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setNOctaveLayers(	octaveLayers	) ->	无

◆ setNOctaves()

virtual void cv::AKAZE::setNOctaves ( int octaves )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setNOctaves(	octaves	) ->	无

◆ setThreshold()

virtual void cv::AKAZE::setThreshold ( double RANSAC参数。它是点到像素中对极线的最大距离，超过此距离的点将被视为异常值，不用于计算最终的基本矩阵。它可以设置为1-3左右，具体取决于点定位的精度、图像分辨率和图像噪声。 )

纯虚函数

Python
	cv.AKAZE.setThreshold(	RANSAC参数。它是点到像素中对极线的最大距离，超过此距离的点将被视为异常值，不用于计算最终的基本矩阵。它可以设置为1-3左右，具体取决于点定位的精度、图像分辨率和图像噪声。	) ->	无

此类的文档由以下文件生成

opencv2/features2d.hpp

公共类型

公共成员函数

静态公共成员函数

其他继承成员

详细描述

成员枚举文档

◆ 描述符类型

成员函数文档

◆ create()

◆ getDefaultName()

◆ getDescriptorChannels()

◆ getDescriptorSize()

◆ getDescriptorType()

◆ getDiffusivity()

◆ getMaxPoints()

◆ getNOctaveLayers()

◆ getNOctaves()

◆ getThreshold()

◆ setDescriptorChannels()

◆ setDescriptorSize()

◆ setDescriptorType()

◆ setDiffusivity()

◆ setMaxPoints()

◆ setNOctaveLayers()

◆ setNOctaves()

◆ setThreshold()