类 BOWImgDescriptorExtractor
- java.lang.Object
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- org.opencv.features2d.BOWImgDescriptorExtractor
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public class BOWImgDescriptorExtractor extends java.lang.Object使用 *视觉词袋* 计算图像描述符的类。这种计算包括以下步骤:1. 计算给定图像及其关键点集的描述符。2. 从词汇表中找到每个关键点描述符的最近视觉词。3. 计算词袋图像描述符,它是一个归一化的直方图,表示图像中遇到的词汇表中的词的频率。直方图的第 i 个 bin 是给定图像中词汇表的第 i 个词的频率。
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字段摘要
字段 修饰符和类型 字段 描述 protected longnativeObj
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构造函数摘要
构造函数 修饰符 构造函数 描述 保护BOWImgDescriptorExtractor(long addr)BOWImgDescriptorExtractor(Feature2D dextractor, DescriptorMatcher dmatcher)构造函数。
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方法摘要
所有方法 静态方法 实例方法 具体方法 修饰符和类型 方法 描述 static BOWImgDescriptorExtractor__fromPtr__(long addr)voidcompute(Mat image, MatOfKeyPoint keypoints, Mat imgDescriptor)intdescriptorSize()如果设置了词汇表,则返回图像描述符大小。intdescriptorType()返回图像描述符类型。protected voidfinalize()longgetNativeObjAddr()MatgetVocabulary()返回设定的词汇表。voidsetVocabulary(Mat vocabulary)设置视觉词汇表。
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构造函数详细信息
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BOWImgDescriptorExtractor
protected BOWImgDescriptorExtractor(long addr)
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BOWImgDescriptorExtractor
public BOWImgDescriptorExtractor(Feature2D dextractor, DescriptorMatcher dmatcher)
构造函数。- 参数
dextractor- 用于计算输入图像及其关键点描述符的描述符提取器。dmatcher- 用于查找图像的每个关键点描述符的训练词汇表中最接近的词的描述符匹配器。
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方法详细信息
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getNativeObjAddr
public long getNativeObjAddr()
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__fromPtr__
public static BOWImgDescriptorExtractor __fromPtr__(long addr)
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setVocabulary
public void setVocabulary(Mat vocabulary)
设置视觉词汇表。- 参数
vocabulary- 词汇表(可以使用 BOWTrainer 的继承者进行训练)。词汇表的每一行都是一个视觉词(聚类中心)。
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getVocabulary
public Mat getVocabulary()
返回设定的词汇表。- 返回
- 自动生成
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compute
public void compute(Mat image, MatOfKeyPoint keypoints, Mat imgDescriptor)
- 参数
imgDescriptor- 计算出的输出图像描述符。如果 pointIdxsOfClusters[i] 非零,则返回属于第 i 个聚类(词汇表的词)的关键点索引。image- 自动生成keypoints- 自动生成
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descriptorSize
public int descriptorSize()
如果设置了词汇表,则返回图像描述符大小。否则,返回 0。- 返回
- 自动生成
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descriptorType
public int descriptorType()
返回图像描述符类型。- 返回
- 自动生成
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finalize
protected void finalize() throws java.lang.Throwable- 重写
finalize在类java.lang.Object中- 抛出
java.lang.Throwable
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