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>
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| virtual int | getLevels () const =0 |
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| virtual int | getVotesThreshold () const =0 |
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| virtual void | setLevels (int levels)=0 |
| | R-Table 层数。
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| virtual void | setVotesThreshold (int votesThreshold)=0 |
| | 检测阶段模板中心的累加器阈值。值越小,可能检测到的错误位置就越多。
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| virtual void | detect (InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, OutputArray positions, OutputArray votes=noArray())=0 |
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| virtual void | detect (InputArray image, OutputArray positions, OutputArray votes=noArray())=0 |
| | 在图像上查找模板
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| virtual int | getCannyHighThresh () const =0 |
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| virtual int | getCannyLowThresh () const =0 |
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| virtual double | getDp () const =0 |
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| virtual int | getMaxBufferSize () const =0 |
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| virtual double | getMinDist () const =0 |
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| virtual void | setCannyHighThresh (int cannyHighThresh)=0 |
| | Canny 高阈值。
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| virtual void | setCannyLowThresh (int cannyLowThresh)=0 |
| | Canny 低阈值。
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| virtual void | setDp (double dp)=0 |
| | 累加器分辨率与图像分辨率的反比。
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| virtual void | setMaxBufferSize (int maxBufferSize)=0 |
| | 内部缓冲区的最大大小。
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| virtual void | setMinDist (double minDist)=0 |
| | 检测到的对象中心之间的最小距离。
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| virtual void | setTemplate (InputArray edges, InputArray dx, InputArray dy, Point templCenter=Point(-1, -1))=0 |
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| virtual void | setTemplate (InputArray templ, Point templCenter=Point(-1, -1))=0 |
| | 设置要搜索的模板
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| | Algorithm () |
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| virtual | ~Algorithm () |
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| virtual void | clear () |
| | 清除算法状态。
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| virtual bool | empty () const |
| | 如果 Algorithm 为空(例如,在最开始或读取失败后),则返回 true。
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| virtual String | getDefaultName () const |
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| virtual void | read (const FileNode &fn) |
| | 从文件存储中读取算法参数。
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| virtual void | save (const String &filename) const |
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| void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
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| virtual void | write (FileStorage &fs) const |
| | 将算法参数存储到文件存储中。
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| void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
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使用广义霍夫变换在灰度图像中查找任意模板
仅检测位置,不检测平移和旋转 [16] 。
◆ getLevels()
| virtual int cv::GeneralizedHoughBallard::getLevels |
( |
| ) |
const |
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纯虚函数 |
| Python |
|---|
| cv.GeneralizedHoughBallard.getLevels( | | ) -> | retval |
◆ getVotesThreshold()
| virtual int cv::GeneralizedHoughBallard::getVotesThreshold |
( |
| ) |
const |
|
纯虚函数 |
| Python |
|---|
| cv.GeneralizedHoughBallard.getVotesThreshold( | | ) -> | retval |
◆ setLevels()
| virtual void cv::GeneralizedHoughBallard::setLevels |
( |
int | levels | ) |
|
|
纯虚函数 |
| Python |
|---|
| cv.GeneralizedHoughBallard.setLevels( | levels | ) -> | 无 |
◆ setVotesThreshold()
| virtual void cv::GeneralizedHoughBallard::setVotesThreshold |
( |
int | votesThreshold | ) |
|
|
纯虚函数 |
| Python |
|---|
| cv.GeneralizedHoughBallard.setVotesThreshold( | votesThreshold | ) -> | 无 |
检测阶段模板中心的累加器阈值。值越小,可能检测到的错误位置就越多。
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