用於2D影像特徵檢測器和描述符提取器的抽象基類。更多...

#include <opencv2/features2d.hpp>

cv::Feature2D 的協作圖

公共成員函式
virtual	~Feature2D ()

virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	計算影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中檢測到的關鍵點的描述符。

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())
	在影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中檢測關鍵點。

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
	如果檢測器物件為空，則返回 true。

virtual String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual void	read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
	從檔案儲存中讀取演算法引數。

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
	將演算法引數儲存到檔案儲存中。

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

繼承自 cv::Algorithm 的公共成員函式
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除演算法狀態。

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

其他繼承成員
繼承自 cv::Algorithm 的靜態公共成員函式
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	從檔案中載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	從字串載入演算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	從檔案節點讀取演算法。

繼承自 cv::Algorithm 的受保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

用於2D影像特徵檢測器和描述符提取器的抽象基類。

建構函式 & 解構函式文件

◆ ~Feature2D()

virtual cv::Feature2D::~Feature2D ( )

virtual

成員函式文件

◆ compute() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::compute	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors )

virtual

Python
	cv.Feature2D.compute(	image, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors
	cv.Feature2D.compute(	images, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors

計算影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中檢測到的關鍵點的描述符。

引數

image	影像。
keypoints	關鍵點的輸入集合。無法計算描述符的關鍵點將被移除。有時可以新增新的關鍵點，例如：SIFT 會為具有多個主方向的關鍵點（每個方向）複製關鍵點。
descriptors	計算得到的描述符。在方法的第二種變體中，descriptors[i] 是為 keypoints[i] 計算的描述符。行 j 是關鍵點（或 keypoints[i]）的第 j 個關鍵點的描述符。

在 cv::xfeatures2d::DAISY 中重新實現。

◆ compute() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::compute	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		OutputArrayOfArrays	descriptors )

virtual

Python
	cv.Feature2D.compute(	image, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors
	cv.Feature2D.compute(	images, keypoints[, descriptors]	) ->	keypoints, descriptors

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於其接受的引數。

引數

images	影像集。
keypoints	關鍵點的輸入集合。無法計算描述符的關鍵點將被移除。有時可以新增新的關鍵點，例如：SIFT 會為具有多個主方向的關鍵點（每個方向）複製關鍵點。
descriptors	計算得到的描述符。在方法的第二種變體中，descriptors[i] 是為 keypoints[i] 計算的描述符。行 j 是關鍵點（或 keypoints[i]）的第 j 個關鍵點的描述符。

在 cv::xfeatures2d::DAISY 中重新實現。

◆ defaultNorm()

virtual int cv::Feature2D::defaultNorm ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.defaultNorm(		) ->	retval

◆ descriptorSize()

virtual int cv::Feature2D::descriptorSize ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.descriptorSize(		) ->	retval

◆ descriptorType()

virtual int cv::Feature2D::descriptorType ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.descriptorType(		) ->	retval

◆ detect() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		InputArray	mask = noArray() )

virtual

Python
	cv.Feature2D.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints
	cv.Feature2D.detect(	images[, masks]	) ->	keypoints

在影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中檢測關鍵點。

引數

image	影像。
keypoints	檢測到的關鍵點。在方法的第二種變體中，keypoints[i] 是在 images[i] 中檢測到的一組關鍵點。
mask	指定在何處查詢關鍵點的掩碼（可選）。它必須是興趣區域中具有非零值的8位整數矩陣。

在 cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 中重新實現。

此函式的呼叫圖如下

◆ detect() [2/2]

virtual void cv::Feature2D::detect	(	InputArrayOfArrays	images,
		std::vector< std::vector< KeyPoint > > &	keypoints,
		InputArrayOfArrays	masks = noArray() )

virtual

Python
	cv.Feature2D.detect(	image[, mask]	) ->	keypoints
	cv.Feature2D.detect(	images[, masks]	) ->	keypoints

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於其接受的引數。

引數

images	影像集。
keypoints	檢測到的關鍵點。在方法的第二種變體中，keypoints[i] 是在 images[i] 中檢測到的一組關鍵點。
遮罩	每個輸入影像的掩碼，指定在何處查詢關鍵點（可選）。masks[i] 是 images[i] 的掩碼。

在 cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 中重新實現。

此函式的呼叫圖如下

◆ detectAndCompute()

virtual void cv::Feature2D::detectAndCompute	(	InputArray	image,
		InputArray	mask,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		OutputArray	descriptors,
		bool	useProvidedKeypoints = false )

virtual

Python
	cv.Feature2D.detectAndCompute(	image, mask[, descriptors[, useProvidedKeypoints]]	) ->	keypoints, descriptors

檢測關鍵點並計算描述符

在 cv::xfeatures2d::AffineFeature2D 中重新實現。

◆ empty()

virtual bool cv::Feature2D::empty ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.empty(		) ->	retval

如果檢測器物件為空，則返回 true。

從 cv::Algorithm 重新實現。

◆ getDefaultName()

virtual String cv::Feature2D::getDefaultName ( ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.getDefaultName(		) ->	retval

返回演算法字串識別符號。當物件儲存到檔案或字串時，此字串用作頂層xml/yml節點標籤。

從 cv::Algorithm 重新實現。

在 cv::AffineFeature, cv::AgastFeatureDetector, cv::AKAZE, cv::BRISK, cv::FastFeatureDetector, cv::GFTTDetector, cv::KAZE, cv::MSER, cv::ORB, cv::SIFT, cv::SimpleBlobDetector, cv::xfeatures2d::BEBLID, cv::xfeatures2d::BoostDesc, cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor, cv::xfeatures2d::DAISY, cv::xfeatures2d::FREAK, cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector, cv::xfeatures2d::LATCH, cv::xfeatures2d::LUCID, cv::xfeatures2d::MSDDetector, cv::xfeatures2d::StarDetector, cv::xfeatures2d::SURF, cv::xfeatures2d::TBMR, cv::xfeatures2d::TEBLID 和 cv::xfeatures2d::VGG 中重新實現。

◆ read() [1/2]

virtual void cv::Feature2D::read ( const FileNode & fn )

virtual

Python
	cv.Feature2D.read(	fileName	) ->	無
	cv.Feature2D.read(	arg1	) ->	無

從檔案儲存中讀取演算法引數。

從 cv::Algorithm 重新實現。

◆ read() [2/2]

void cv::Feature2D::read ( const String & fileName )

Python
	cv.Feature2D.read(	fileName	) ->	無
	cv.Feature2D.read(	arg1	) ->	無

◆ write() [1/4]

void cv::Feature2D::write	(	const Ptr< FileStorage > &	fs,
		const String &	name ) const

inline

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	無
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	無

◆ write() [2/4]

void cv::Feature2D::write ( const String & fileName ) const

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	無
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	無

◆ write() [3/4]

virtual void cv::Feature2D::write ( FileStorage & fs ) const

virtual

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	無
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	無

將演算法引數儲存到檔案儲存中。

從 cv::Algorithm 重新實現。

◆ write() [4/4]

void cv::Feature2D::write	(	FileStorage &	fs,
		const String &	name ) const

inline

Python
	cv.Feature2D.write(	fileName	) ->	無
	cv.Feature2D.write(	fs, name	) ->	無

本類的文件生成自以下檔案

opencv2/features2d.hpp

公共成員函式

其他繼承成員

詳細描述

建構函式 & 解構函式文件

◆ ~Feature2D()

成員函式文件

◆ compute() [1/2]

◆ compute() [2/2]

◆ defaultNorm()

◆ descriptorSize()

◆ descriptorType()

◆ detect() [1/2]

◆ detect() [2/2]

◆ detectAndCompute()

◆ empty()

◆ getDefaultName()

◆ read() [1/2]

◆ read() [2/2]

◆ write() [1/4]

◆ write() [2/4]

◆ write() [3/4]

◆ write() [4/4]