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| 類 | AffineFeature2D |
| | 實現關鍵點仿射自適應的類。 更多...
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| 類 | BEBLID |
| | 實現 BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor) 類的類,如 [259] 中所述。 更多...
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| 類 | BoostDesc |
| | 實現 BoostDesc (Learning Image Descriptors with Boosting) 類的類,如 [264] 和 [265] 中所述。 更多...
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| 類 | BriefDescriptorExtractor |
| | 用於計算 [48] 中描述的 BRIEF 描述子的類。 更多...
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| 類 | DAISY |
| | 實現 DAISY 描述子的類,如 [273] 中所述。 更多...
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| 類 | Elliptic_KeyPoint |
| | 興趣點周圍的橢圓區域。 更多...
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| 類 | FREAK |
| | 實現 FREAK (Fast Retina Keypoint) 關鍵點描述符的類,如 [9] 中所述。 更多...
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| 類 | HarrisLaplaceFeatureDetector |
| | 實現 Harris-Laplace 特徵檢測器的類,如 [195] 中所述。 更多...
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| 類 | LATCH |
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| 類 | LUCID |
| | 實現區域性一致比較影像描述子的類,如 [323] 中所述。 更多...
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| 類 | MSDDetector |
| | 實現 MSD (Maximal Self-Dissimilarity) 關鍵點檢測器的類,如 [274] 中所述。 更多...
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| 類 | PCTSignatures |
| | 實現 PCT (position-color-texture) 簽名提取的類,如 [154] 中所述。 該演算法分為特徵取樣器和聚類器。 特徵取樣器在給定的座標集處生成樣本。 然後,聚類器使用 k-means 演算法生成這些樣本的聚類。 結果得到的聚類集是輸入影像的簽名。 更多...
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| 類 | PCTSignaturesSQFD |
| | 實現簽名二次型距離 (SQFD) 的類。 更多...
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| 類 | StarDetector |
| | 該類實現了 [2] 引入的關鍵點檢測器,是 StarDetector 的同義詞。 : 更多...
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| 類 | SURF |
| | 用於從影像 [21] 中提取加速穩健特徵的類。 更多...
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| 類 | TBMR |
| | 實現基於樹的 Morse 區域 (TBMR) 的類,如 [309] 中所述,並擴充套件了縮放提取能力。 更多...
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| 類 | TEBLID |
| | 實現 TEBLID (Triplet-based Efficient Binary Local Image Descriptor) 類的類,如 [260] 中所述。 更多...
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| 類 | VGG |
| | 實現 VGG (Oxford Visual Geometry Group) 描述子的類,該描述子使用“使用凸最佳化的描述子學習”(DLCO) 裝置端到端訓練,如 [249] 中所述。 更多...
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