一个允许 Gipsa/Listic Labs 模型与 OpenCV 配合使用的类。更多...

#include <opencv2/bioinspired/retina.hpp>

cv::bioinspired::Retina 的协作图

公共成员函数
virtual void	activateContoursProcessing (const bool activate)=0
	激活/禁用小细胞通路处理（轮廓信息提取），默认情况下，它是激活的。

virtual void	activateMovingContoursProcessing (const bool activate)=0
	激活/禁用大细胞通路处理（运动信息提取），默认情况下，它是激活的。

virtual void	applyFastToneMapping (InputArray inputImage, OutputArray outputToneMappedImage)=0
	此方法处理图像以校正其亮度，修正逆光问题，增强阴影中的细节。

virtual void	clearBuffers ()=0
	清除所有视网膜缓冲区。

virtual Size	getInputSize ()=0
	检索视网膜输入缓冲区尺寸。

virtual void	getMagno (OutputArray retinaOutput_magno)=0
	视网膜运动通道的访问器（模拟外围视觉）。

virtual Mat	getMagnoRAW () const =0

virtual void	getMagnoRAW (OutputArray retinaOutput_magno)=0
	视网膜运动通道的访问器（模拟外围视觉）。

virtual Size	getOutputSize ()=0
	检索视网膜输出缓冲区尺寸，如果应用了空间对数变换，该尺寸可能与输入尺寸不同。

virtual RetinaParameters	getParameters ()=0

virtual void	getParvo (OutputArray retinaOutput_parvo)=0
	视网膜细节通道的访问器（模拟中央凹视觉）。

virtual Mat	getParvoRAW () const =0

virtual void	getParvoRAW (OutputArray retinaOutput_parvo)=0
	视网膜细节通道的访问器（模拟中央凹视觉）。

virtual String	printSetup ()=0
	输出一个字符串，显示所使用的参数设置。

virtual void	run (InputArray inputImage)=0
	该方法允许将视网膜模型应用于输入图像。

virtual void	setColorSaturation (const bool saturateColors=true, const float colorSaturationValue=4.0f)=0
	激活色彩饱和度作为颜色解复用过程的最后一步 -> 这种饱和度是对解复用图像的每个通道应用的 Sigmoid 函数。

virtual void	setup (cv::FileStorage &fs, const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0

virtual void	setup (RetinaParameters newParameters)=0

virtual void	setup (String retinaParameterFile="", const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0
	尝试打开一个 XML 视网膜参数文件来调整当前视网膜实例设置。

virtual void	setupIPLMagnoChannel (const bool normaliseOutput=true, const float parasolCells_beta=0.f, const float parasolCells_tau=0.f, const float parasolCells_k=7.f, const float amacrinCellsTemporalCutFrequency=1.2f, const float V0CompressionParameter=0.95f, const float localAdaptintegration_tau=0.f, const float localAdaptintegration_k=7.f)=0
	设置内丛状层 (IPL) 大细胞通道的参数值。

virtual void	setupOPLandIPLParvoChannel (const bool colorMode=true, const bool normaliseOutput=true, const float photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity=0.7f, const float photoreceptorsTemporalConstant=0.5f, const float photoreceptorsSpatialConstant=0.53f, const float horizontalCellsGain=0.f, const float HcellsTemporalConstant=1.f, const float HcellsSpatialConstant=7.f, const float ganglionCellsSensitivity=0.7f)=0
	设置 OPL 和 IPL 小细胞通道（参见生物学模型）

virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE=0

virtual void	write (String fs) const =0
	写入 XML/YML 格式的参数信息。

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 bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在最开始或读取失败后），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

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< Retina >	create (Size inputSize)

static Ptr< Retina >	create (Size inputSize, const bool colorMode, int colorSamplingMethod=RETINA_COLOR_BAYER, const bool useRetinaLogSampling=false, const float reductionFactor=1.0f, const float samplingStrength=10.0f)
	来自标准化接口的构造函数：检索指向 Retina 实例的智能指针。

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。

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

详细描述

一个允许 Gipsa/Listic Labs 模型与 OpenCV 配合使用的类。

此视网膜模型允许进行时空图像处理（应用于静态图像、视频序列）。总结如下，这些是视网膜模型的特性：

它应用光谱白化（中频细节增强）
高频时空降噪
降低低频亮度（亮度范围压缩）
局部对数亮度压缩允许在弱光条件下增强细节

用途：此模型主要可用于时空视频特效，也可用于：_使用 getParvo 方法输出矩阵：纹理分析，具有更高的信噪比和增强的细节，对输入图像的亮度范围具有鲁棒性 _使用 getMagno 方法输出矩阵：运动分析，也具有前面提到的特性

更多信息请参考以下论文：Benoit A., Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp. 758-773, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011 Vision: Images, Signals and Neural Networks: Models of Neural Processing in Visual Perception (Progress in Neural Processing),By: Jeanny Herault, ISBN: 9814273686. WAPI (Tower ID): 113266891。

此视网膜滤波器包含了作者从博士/研究同事的研究贡献中借鉴的代码：请查看 retinacolor.hpp 模块，了解 Brice Chaix de Lavarene 的色彩镶嵌/去镶嵌技术及参考论文：B. Chaix de Lavarene, D. Alleysson, B. Durette, J. Herault (2007). "Efficient demosaicing through recursive filtering", IEEE International Conference on Image Processing ICIP 2007；查看 imagelogpolprojection.hpp，了解源自 Barthelemy Durette 博士与 Jeanny Herault 合作研究的视网膜空间对数采样。还提出了视网膜/V1 皮层投射，这源自 Jeanny 的讨论。更多信息请参阅上述 Jeanny Heraults 的著作。

成员函数文档

◆ activateContoursProcessing()

virtual void cv::bioinspired::Retina::activateContoursProcessing ( const bool 激活 )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.activateContoursProcessing(	激活	) ->	无

激活/禁用小细胞通路处理（轮廓信息提取），默认情况下，它是激活的。

参数

激活	如果小细胞（轮廓信息提取）输出应被激活，则为 true，否则为 false... 如果被激活，可以使用 Retina::getParvo 方法检索小细胞输出。

◆ activateMovingContoursProcessing()

virtual void cv::bioinspired::Retina::activateMovingContoursProcessing ( const bool 激活 )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.activateMovingContoursProcessing(	激活	) ->	无

激活/禁用大细胞通路处理（运动信息提取），默认情况下，它是激活的。

参数

激活	如果大细胞输出应被激活，则为 true，否则为 false... 如果被激活，可以使用 getMagno 方法检索大细胞输出。

◆ applyFastToneMapping()

virtual void cv::bioinspired::Retina::applyFastToneMapping	(	InputArray	inputImage,
		OutputArray	outputToneMappedImage )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.applyFastToneMapping(	inputImage[, outputToneMappedImage]	) ->	outputToneMappedImage

此方法处理图像以校正其亮度，修正逆光问题，增强阴影中的细节。

此方法旨在执行高动态范围图像的色调映射（将 >8位/像素图像压缩为 8位/像素）。这是视网膜小细胞模型的简化版本（run/getParvo 方法调用的简化版），因为它不包括模拟视网膜外丛状层（执行光谱白化和许多其他功能）的时空滤波器。然而，它在色调映射方面表现出色，并且速度更快。

查看演示和实验部分，了解使用原始视网膜模型和此方法执行色调映射的示例和方式。

参数

inputImage	要处理的输入图像（应以浮点格式编码：CV_32F, CV_32FC1, CV_32F_C3, CV_32F_C4，第四个通道将被忽略）。
outputToneMappedImage	输出的 8位/通道色调映射图像（CV_8U 或 CV_8UC3 格式）。

◆ clearBuffers()

virtual void cv::bioinspired::Retina::clearBuffers ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.clearBuffers(		) ->	无

清除所有视网膜缓冲区。

（相当于长时间闭眼后睁开眼睛；o）请注意此方法调用后立即发生的时序过渡。

◆ create() [1/2]

static Ptr< Retina > cv::bioinspired::Retina::create ( Size inputSize )

static


cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数仅在接受的参数上有所不同。

◆ create() [2/2]

static Ptr< Retina > cv::bioinspired::Retina::create	(	Size	inputSize,
		const bool	colorMode,
		int	colorSamplingMethod = RETINA_COLOR_BAYER,
		const bool	useRetinaLogSampling = false,
		const float	reductionFactor = 1.0f,
		const float	samplingStrength = 10.0f )

static


cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval

来自标准化接口的构造函数：检索指向 Retina 实例的智能指针。

参数

inputSize	输入帧尺寸
colorMode	选择的处理模式：是否进行颜色处理
colorSamplingMethod	指定将使用哪种颜色采样方式 cv::bioinspired::RETINA_COLOR_RANDOM: 每个像素位置随机选择为 R、G 或 B cv::bioinspired::RETINA_COLOR_DIAGONAL: 颜色采样方式为 RGBRGBRGB...，第2行为 BRGBRGBRG...，第3行为 GBRGBRGBR... cv::bioinspired::RETINA_COLOR_BAYER: 标准拜耳采样
useRetinaLogSampling	激活视网膜对数采样，如果为 true，可以使用以下两个参数
reductionFactor	仅当参数 useRetinaLogSampling=true 时有用，指定输出帧的缩减因子（由于中心（中央凹）是高分辨率，而角落可以进行缩减，因此允许在不损失精度的情况下缩减输出）
samplingStrength	仅当参数 useRetinaLogSampling=true 时有用，指定所应用对数尺度的强度

◆ getInputSize()

virtual Size cv::bioinspired::Retina::getInputSize ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getInputSize(		) ->	retval

检索视网膜输入缓冲区尺寸。

返回: 视网膜输入缓冲区尺寸

◆ getMagno()

virtual void cv::bioinspired::Retina::getMagno ( OutputArray retinaOutput_magno )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getMagno(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno

视网膜运动通道的访问器（模拟外围视觉）。

警告：getMagnoRAW 方法返回的缓冲区未缩放到 [0;255] 范围内，而非 RAW 方法则允许检索归一化矩阵。

参数

retinaOutput_magno

输出缓冲区（如有必要会重新分配），格式可以是

一个 Mat，此输出已为 OpenCV 中标准的 8 位图像处理用途进行缩放
RAW 方法实际上返回一个一维矩阵（编码为 M1, M2,... Mn），此输出是原始视网膜滤波器模型的输出，未经任何量化或重新缩放。

另请参见: getMagnoRAW

◆ getMagnoRAW() [1/2]

virtual Mat cv::bioinspired::Retina::getMagnoRAW ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(		) ->	retval

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数仅在接受的参数上有所不同。

◆ getMagnoRAW() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::getMagnoRAW ( OutputArray retinaOutput_magno )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(		) ->	retval

视网膜运动通道的访问器（模拟外围视觉）。

另请参见: getMagno

◆ getOutputSize()

virtual Size cv::bioinspired::Retina::getOutputSize ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getOutputSize(		) ->	retval

检索视网膜输出缓冲区尺寸，如果应用了空间对数变换，该尺寸可能与输入尺寸不同。

返回: 视网膜输出缓冲区尺寸

◆ getParameters()

virtual RetinaParameters cv::bioinspired::Retina::getParameters ( )

纯虚函数

返回: 当前的参数设置

◆ getParvo()

virtual void cv::bioinspired::Retina::getParvo ( OutputArray retinaOutput_parvo )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getParvo(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo

视网膜细节通道的访问器（模拟中央凹视觉）。

警告：getParvoRAW 方法返回的缓冲区未缩放到 [0;255] 范围内，而非 RAW 方法则允许检索归一化矩阵。

参数

retinaOutput_parvo

输出缓冲区（如有必要会重新分配），格式可以是

一个 Mat，此输出已为 OpenCV 中标准的 8 位图像处理用途进行缩放
RAW 方法实际上返回一个一维矩阵（编码为 R1, R2, ... Rn, G1, G2, ..., Gn, B1, B2, ...Bn），此输出是原始视网膜滤波器模型的输出，未经任何量化或重新缩放。

另请参见: getParvoRAW

◆ getParvoRAW() [1/2]

virtual Mat cv::bioinspired::Retina::getParvoRAW ( ) const

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(		) ->	retval

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数仅在接受的参数上有所不同。

◆ getParvoRAW() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::getParvoRAW ( OutputArray retinaOutput_parvo )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(		) ->	retval

视网膜细节通道的访问器（模拟中央凹视觉）。

另请参见: getParvo

◆ printSetup()

virtual String cv::bioinspired::Retina::printSetup ( )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.printSetup(		) ->	retval

输出一个字符串，显示所使用的参数设置。

返回: 一个包含格式化参数信息的字符串

◆ run()

virtual void cv::bioinspired::Retina::run ( InputArray inputImage )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.run(	inputImage	) ->	无

该方法允许将视网膜模型应用于输入图像。

运行后，封装的视网膜模块即可使用专用访问器提供其输出，参见 getParvo 和 getMagno 方法

参数

inputImage 要处理的输入 Mat 图像，可以是灰度或 BGR 编码的任何格式（从 8 位到 16 位）

◆ setColorSaturation()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setColorSaturation	(	const bool	saturateColors = true,
		const float	colorSaturationValue = 4.0f )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.setColorSaturation(	[, saturateColors[, colorSaturationValue]]	) ->	无

激活色彩饱和度作为颜色解复用过程的最后一步 -> 这种饱和度是对解复用图像的每个通道应用的 Sigmoid 函数。

参数

saturateColors	一个布尔值，用于激活（如果为 true）或禁用（如果为 false）色彩饱和度
colorSaturationValue	饱和度因子：应用于色度缓冲区的简单因子

◆ setup() [1/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup	(	cv::FileStorage &	fs,
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	无

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数仅在接受的参数上有所不同。

参数

fs	包含视网膜参数的已打开的文件存储
applyDefaultSetupOnFailure	如果出错时必须抛出错误，则设为 true

◆ setup() [2/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup ( RetinaParameters newParameters )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	无

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数仅在接受的参数上有所不同。

参数

newParameters 根据新目标配置更新的参数结构。

◆ setup() [3/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup	(	String	retinaParameterFile = "",
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	无

尝试打开一个 XML 视网膜参数文件来调整当前视网膜实例设置。

如果 XML 文件不存在，则应用默认设置
警告：如果读取的 XML 文件无效，则会抛出异常
参数

retinaParameterFile 参数文件名

applyDefaultSetupOnFailure 如果出错时必须抛出错误，则设为 true

您可以使用 Retina::getParameters 方法检索当前参数结构，并在运行 Retina::setup 方法之前对其进行更新。

◆ setupIPLMagnoChannel()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setupIPLMagnoChannel	(	const bool	normaliseOutput = true,
		const float	parasolCells_beta = 0.f,
		const float	parasolCells_tau = 0.f,
		const float	parasolCells_k = 7.f,
		const float	amacrinCellsTemporalCutFrequency = 1.2f,
		const float	V0CompressionParameter = 0.95f,
		const float	localAdaptintegration_tau = 0.f,
		const float	localAdaptintegration_k = 7.f )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.setupIPLMagnoChannel(	[, normaliseOutput[, parasolCells_beta[, parasolCells_tau[, parasolCells_k[, amacrinCellsTemporalCutFrequency[, V0CompressionParameter[, localAdaptintegration_tau[, localAdaptintegration_k]]]]]]]]	) ->	无

设置内丛状层 (IPL) 大细胞通道的参数值。

此通道处理来自外围视觉中 OPL 处理阶段的输出信号，它允许增强运动信息。它与细节通道无关。有关更多详细信息，请参见参考论文。

参数

normaliseOutput	指定输出是否在 0 到 255 之间重新缩放（true 为是，false 为否）
parasolCells_beta	用于视网膜 IPL 层面（针对神经节细胞局部适应）局部对比度适应的低通滤波器增益，典型值为 0
parasolCells_tau	用于视网膜 IPL 层面（针对神经节细胞局部适应）局部对比度适应的低通滤波器时间常数，单位为帧，典型值为 0（即时响应）
parasolCells_k	用于视网膜 IPL 层面（针对神经节细胞局部适应）局部对比度适应的低通滤波器空间常数，单位为像素，典型值为 5
amacrinCellsTemporalCutFrequency	大细胞通路（运动信息通道）一阶高通滤波器的时间常数，单位为帧，典型值为 1.2
V0CompressionParameter	神经节细胞局部适应输出的压缩强度，为获得最佳效果，请设置 0.6 到 1 之间的值，高值会更大程度地增加低值灵敏度... 并且输出饱和更快，推荐值：0.95
localAdaptintegration_tau	指定用于计算局部适应中局部“运动平均值”的低通滤波器的时间常数
localAdaptintegration_k	指定用于计算局部适应中局部“运动平均值”的低通滤波器的空间常数

◆ setupOPLandIPLParvoChannel()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setupOPLandIPLParvoChannel	(	const bool	colorMode = true,
		const bool	normaliseOutput = true,
		const float	photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity = 0.7f,
		const float	photoreceptorsTemporalConstant = 0.5f,
		const float	photoreceptorsSpatialConstant = 0.53f,
		const float	horizontalCellsGain = 0.f,
		const float	HcellsTemporalConstant = 1.f,
		const float	HcellsSpatialConstant = 7.f,
		const float	ganglionCellsSensitivity = 0.7f )

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.setupOPLandIPLParvoChannel(	[, colorMode[, normaliseOutput[, photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity[, photoreceptorsTemporalConstant[, photoreceptorsSpatialConstant[, horizontalCellsGain[, HcellsTemporalConstant[, HcellsSpatialConstant[, ganglionCellsSensitivity]]]]]]]]]	) ->	无

设置 OPL 和 IPL 小细胞通道（参见生物学模型）

OPL 指的是视网膜的外丛状层，它允许进行时空滤波，从而白化光谱并减少时空噪声，同时衰减全局亮度（低频能量）。IPL 小细胞是 OPL 的下一个处理阶段，它指的是视网膜内丛状层的一部分，它允许在中央凹视觉中实现高轮廓灵敏度。有关更多信息，请参阅参考论文。更多信息，请查阅 Benoit A., Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp. 758-773, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011

参数

colorMode	指定是否（true 为是，false 为否）处理颜色，然后处理灰度图像
normaliseOutput	指定输出是否在 0 到 255 之间重新缩放（true 为是，false 为否）
photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity	光感受器灵敏度范围为 0-1（值增加时对数压缩效果更强）
photoreceptorsTemporalConstant	光感受器一阶低通滤波器的时间常数，用于滤除高时间频率（噪声或快速运动），单位为帧，典型值为 1 帧
photoreceptorsSpatialConstant	光感受器一阶低通滤波器的空间常数，用于滤除高空间频率（噪声或粗轮廓），单位为像素，典型值为 1 像素
horizontalCellsGain	水平细胞网络的增益，如果为 0，则输出的平均值为零；如果参数接近 1，则亮度未被过滤且仍可在输出中获得，典型值为 0
HcellsTemporalConstant	水平细胞一阶低通滤波器的时间常数，用于滤除低时间频率（局部亮度变化），单位为帧，典型值为 1 帧，与光感受器相同
HcellsSpatialConstant	水平细胞一阶低通滤波器的空间常数，用于滤除低空间频率（局部亮度），单位为像素，典型值为 5 像素，此值也用于在神经节细胞层面（内丛状层小细胞通道模型）计算局部对比度适应时进行局部对比度计算
ganglionCellsSensitivity	神经节细胞局部适应输出的压缩强度，为获得最佳效果，请设置 0.6 到 1 之间的值，高值会更大程度地增加低值灵敏度... 并且输出饱和更快，推荐值：0.7

◆ write() [1/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::write ( FileStorage & fs ) const

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.write(	fs	) ->	无

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数仅在接受的参数上有所不同。

重新实现自 cv::Algorithm。

◆ write() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::write ( String fs ) const

纯虚函数

Python
	cv.bioinspired.Retina.write(	fs	) ->	无

写入 XML/YML 格式的参数信息。

参数

fs	将打开并写入格式化参数信息的 XML 文件名

此类的文档生成自以下文件

opencv2/bioinspired/retina.hpp

retinaParameterFile	参数文件名
applyDefaultSetupOnFailure	如果出错时必须抛出错误，则设为 true

公共成员函数

静态公共成员函数

附加继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ activateContoursProcessing()

◆ activateMovingContoursProcessing()

◆ applyFastToneMapping()

◆ clearBuffers()

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ getInputSize()

◆ getMagno()

◆ getMagnoRAW() [1/2]

◆ getMagnoRAW() [2/2]

◆ getOutputSize()

◆ getParameters()

◆ getParvo()

◆ getParvoRAW() [1/2]

◆ getParvoRAW() [2/2]

◆ printSetup()

◆ run()

◆ setColorSaturation()

◆ setup() [1/3]

◆ setup() [2/3]

◆ setup() [3/3]

◆ setupIPLMagnoChannel()

◆ setupOPLandIPLParvoChannel()

◆ write() [1/2]

◆ write() [2/2]