cv::hfs::HfsSegment 类引用

#include <opencv2/hfs.hpp>

cv::hfs::HfsSegment 的协作图

公开成员函数
virtual int	getMinRegionSizeI ()=0
virtual int	getMinRegionSizeII ()=0
virtual int	getNumSlicIter ()=0
virtual float	getSegEgbThresholdI ()=0
virtual float	getSegEgbThresholdII ()=0
virtual int	getSlicSpixelSize ()=0
virtual float	getSpatialWeight ()=0
virtual Mat	performSegmentCpu (InputArray src, bool ifDraw=true)=0
	使用 CPU 进行分割。此方法仅为参考实现，强烈不推荐使用。
virtual Mat	performSegmentGpu (InputArray src, bool ifDraw=true)=0
	使用 GPU 进行分割
virtual void	setMinRegionSizeI (int n)=0
	: 设置和获取参数 minRegionSizeI。此参数用于上述第二阶段。在 EGB 分割后，像素少于此参数的区域将被合并到其相邻区域。
virtual void	setMinRegionSizeII (int n)=0
	: 设置和获取参数 minRegionSizeII。此参数用于上述第三阶段。其作用与 minRegionSizeI 相同。
virtual void	setNumSlicIter (int n)=0
	: 设置和获取参数 numSlicIter。此参数用于第一阶段。它描述了执行 SLIC 时进行的迭代次数。
virtual void	setSegEgbThresholdI (float c)=0
	: 设置和获取参数 segEgbThresholdI。此参数用于上述第二阶段。它是一个常数，用于对应用 EGB 算法合并相邻节点时边的权重进行阈值处理。分割结果倾向于保留更多区域（当此值较大时）反之亦然。
virtual void	setSegEgbThresholdII (float c)=0
	: 设置和获取参数 segEgbThresholdII。此参数用于上述第三阶段。其作用与 segEgbThresholdI 相同。分割结果倾向于保留更多区域（当此值较大时）反之亦然。
virtual void	setSlicSpixelSize (int n)=0
	: 设置和获取参数 slicSpixelSize。此参数用于上述第一阶段（SLIC 阶段）。它描述了初始化 SLIC 时每个超像素的大小。每个超像素开始时大约有 \(slicSpixelSize \times slicSpixelSize\) 个像素。
virtual void	setSpatialWeight (float w)=0
	: 设置和获取参数 spatialWeight。此参数用于上述第一阶段（SLIC 阶段）。它描述了位置在计算每个像素与其中心之间的距离时所起的作用。计算距离的精确公式为 \(colorDistance + spatialWeight \times spatialDistance\)。分割结果倾向于具有更多的局部一致性（当此值较大时）。
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，在最开始或读取不成功后），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
	将算法参数存储在文件存储中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公开成员函数
static Ptr< HfsSegment >	create (int height, int width, float segEgbThresholdI=0.08f, int minRegionSizeI=100, float segEgbThresholdII=0.28f, int minRegionSizeII=200, float spatialWeight=0.6f, int slicSpixelSize=8, int numSlicIter=5)
	: 创建一个 hfs 对象
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())
	从字符串中加载算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点中读取算法。

更多继承的成员
从 cv::Algorithm 继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

成员函数说明

create()

static Ptr< HfsSegment > cv::hfs::HfsSegment::create ( int height, int width, float segEgbThresholdI = 0.08f, int minRegionSizeI = 100, float segEgbThresholdII = 0.28f, int minRegionSizeII = 200, float spatialWeight = 0.6f, int slicSpixelSize = 8, int numSlicIter = 5 )

static (静态)

Python
	cv.hfs.HfsSegment.create(	height, width[, segEgbThresholdI[, minRegionSizeI[, segEgbThresholdII[, minRegionSizeII[, spatialWeight[, slicSpixelSize[, numSlicIter]]]]]]]	) ->	retval
	cv.hfs.HfsSegment_create(	height, width[, segEgbThresholdI[, minRegionSizeI[, segEgbThresholdII[, minRegionSizeII[, spatialWeight[, slicSpixelSize[, numSlicIter]]]]]]]	) ->	retval

: 创建一个 hfs 对象

参数

height	输入图像的高度
width	输入图像的宽度
segEgbThresholdI	参数 segEgbThresholdI
minRegionSizeI	参数 minRegionSizeI
segEgbThresholdII	参数 segEgbThresholdII
minRegionSizeII	参数 minRegionSizeII
spatialWeight	参数 spatialWeight
slicSpixelSize	参数 slicSpixelSize
numSlicIter	参数 numSlicIter

getMinRegionSizeI()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getMinRegionSizeI ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getMinRegionSizeI(		) ->	retval

getMinRegionSizeII()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getMinRegionSizeII ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getMinRegionSizeII(		) ->	retval

getNumSlicIter()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getNumSlicIter ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getNumSlicIter(		) ->	retval

getSegEgbThresholdI()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSegEgbThresholdI ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getSegEgbThresholdI(		) ->	retval

getSegEgbThresholdII()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSegEgbThresholdII ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getSegEgbThresholdII(		) ->	retval

getSlicSpixelSize()

virtual int cv::hfs::HfsSegment::getSlicSpixelSize ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getSlicSpixelSize(		) ->	retval

getSpatialWeight()

virtual float cv::hfs::HfsSegment::getSpatialWeight ( )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.getSpatialWeight(		) ->	retval

performSegmentCpu()

virtual Mat cv::hfs::HfsSegment::performSegmentCpu ( InputArray src, bool ifDraw = true )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.performSegmentCpu(	src[, ifDraw]	) ->	retval

使用 CPU 进行分割。此方法仅为参考实现，强烈不推荐使用。

performSegmentGpu()

virtual Mat cv::hfs::HfsSegment::performSegmentGpu ( InputArray src, bool ifDraw = true )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.performSegmentGpu(	src[, ifDraw]	) ->	retval

使用 GPU 进行分割

参数

src	输入图像
ifDraw	如果为 true，则在返回的 Mat 中绘制图像。如果此参数为 false，则返回的 Mat 的内容是索引矩阵，描述每个像素所属的区域。其数据类型为 CV_16U。如果此参数为 true，则返回的 Mat 是分割后的图像，每个区域的颜色是该区域所有像素的平均颜色。其数据类型与输入图像相同。

setMinRegionSizeI()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setMinRegionSizeI ( int n )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setMinRegionSizeI(	n	) ->	None

: 设置和获取参数 minRegionSizeI。此参数用于上述第二阶段。在 EGB 分割后，像素少于此参数的区域将被合并到其相邻区域。

setMinRegionSizeII()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setMinRegionSizeII ( int n )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setMinRegionSizeII(	n	) ->	None

: 设置和获取参数 minRegionSizeII。此参数用于上述第三阶段。其作用与 minRegionSizeI 相同。

setNumSlicIter()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setNumSlicIter ( int n )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setNumSlicIter(	n	) ->	None

: 设置和获取参数 numSlicIter。此参数用于第一阶段。它描述了执行 SLIC 时进行的迭代次数。

setSegEgbThresholdI()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSegEgbThresholdI ( float c )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setSegEgbThresholdI(	c	) ->	None

: 设置和获取参数 segEgbThresholdI。此参数用于上述第二阶段。它是一个常数，用于对应用 EGB 算法合并相邻节点时边的权重进行阈值处理。分割结果倾向于保留更多区域（当此值较大时）反之亦然。

setSegEgbThresholdII()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSegEgbThresholdII ( float c )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setSegEgbThresholdII(	c	) ->	None

: 设置和获取参数 segEgbThresholdII。此参数用于上述第三阶段。其作用与 segEgbThresholdI 相同。分割结果倾向于保留更多区域（当此值较大时）反之亦然。

setSlicSpixelSize()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSlicSpixelSize ( int n )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setSlicSpixelSize(	n	) ->	None

: 设置和获取参数 slicSpixelSize。此参数用于上述第一阶段（SLIC 阶段）。它描述了初始化 SLIC 时每个超像素的大小。每个超像素开始时大约有 \(slicSpixelSize \times slicSpixelSize\) 个像素。

setSpatialWeight()

virtual void cv::hfs::HfsSegment::setSpatialWeight ( float w )

纯虚函数

Python
	cv.hfs.HfsSegment.setSpatialWeight(	w	) ->	None

: 设置和获取参数 spatialWeight。此参数用于上述第一阶段（SLIC 阶段）。它描述了位置在计算每个像素与其中心之间的距离时所起的作用。计算距离的精确公式为 \(colorDistance + spatialWeight \times spatialDistance\)。分割结果倾向于具有更多的局部一致性（当此值较大时）。

---

该类的文档由以下文件生成：

• opencv2/hfs.hpp