特徵匹配器，為每個特徵找到兩個最佳匹配項，並且僅當描述符距離之間的比率大於閾值 match_conf 時才保留最佳匹配項。更多...

#include <opencv2/stitching/detail/matchers.hpp>

cv::detail::BestOf2NearestMatcher 的協作圖

公共成員函式
	BestOf2NearestMatcher (bool try_use_gpu=false, float match_conf=0.3f, int num_matches_thresh1=6, int num_matches_thresh2=6, double matches_confindece_thresh=3.)
	構造一個“best of 2 nearest”匹配器。

void	collectGarbage () CV_OVERRIDE
	釋放之前分配的任何未使用的記憶體。

繼承自 cv::detail::FeaturesMatcher 的公共成員函式
virtual	~FeaturesMatcher ()

bool	isThreadSafe () const

void	operator() (const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2, MatchesInfo &matches_info)

void	operator() (const std::vector< ImageFeatures > &features, std::vector< MatchesInfo > &pairwise_matches, const cv::UMat &mask=cv::UMat())
	執行影像匹配。

靜態公共成員函式
static Ptr< BestOf2NearestMatcher >	create (bool try_use_gpu=false, float match_conf=0.3f, int num_matches_thresh1=6, int num_matches_thresh2=6, double matches_confindece_thresh=3.)

保護成員函式
void	match (const ImageFeatures &features1, const ImageFeatures &features2, MatchesInfo &matches_info) CV_OVERRIDE
	此方法必須實現匹配邏輯，以便 detail::FeaturesMatcher::operator()_ 包裝器才能工作。

繼承自 cv::detail::FeaturesMatcher 的保護成員函式
	FeaturesMatcher (bool is_thread_safe=false)

virtual void	match (const std::vector< ImageFeatures > &features, std::vector< MatchesInfo > &pairwise_matches, const cv::UMat &mask=cv::UMat())
	此方法實現了在任意數量的特徵之間匹配特徵的邏輯。預設情況下，這會檢查輸入中的每對輸入，但子類可以更改該行為。

保護屬性
Ptr< FeaturesMatcher >	impl_

double	matches_confindece_thresh_

int	num_matches_thresh1_

int	num_matches_thresh2_

繼承自 cv::detail::FeaturesMatcher 的保護屬性
bool	is_thread_safe_

詳細描述

特徵匹配器，為每個特徵找到兩個最佳匹配項，並且僅當描述符距離之間的比率大於閾值 match_conf 時才保留最佳匹配項。

另請參見: detail::FeaturesMatcher

建構函式 & 解構函式文件

◆ BestOf2NearestMatcher()

cv::detail::BestOf2NearestMatcher::BestOf2NearestMatcher	(	bool	try_use_gpu = false,
		float	match_conf = 0.3f,
		int	num_matches_thresh1 = 6,
		int	num_matches_thresh2 = 6,
		double	matches_confindece_thresh = 3. )

Python
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher(	[, try_use_gpu[, match_conf[, num_matches_thresh1[, num_matches_thresh2[, matches_confindece_thresh]]]]]	) ->	<detail_BestOf2NearestMatcher object>

構造一個“best of 2 nearest”匹配器。

引數

try_use_gpu	應嘗試使用 GPU 還是不使用 GPU
match_conf	匹配距離比率閾值
num_matches_thresh1	在內點分類步驟中使用的 2D 投影變換估計所需的最小匹配數
num_matches_thresh2	內點上的 2D 投影變換重新估計所需的最小匹配數
matches_confindece_thresh	將匹配考慮在內的匹配置信度閾值。該閾值是透過實驗確定的，預設設定為 3。

成員函式文件

◆ collectGarbage()

void cv::detail::BestOf2NearestMatcher::collectGarbage ( )

virtual

Python
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher.collectGarbage(		) ->	無

釋放之前分配的任何未使用的記憶體。

從 cv::detail::FeaturesMatcher 重新實現。

◆ create()

static Ptr< BestOf2NearestMatcher > cv::detail::BestOf2NearestMatcher::create	(	bool	try_use_gpu = false,
		float	match_conf = 0.3f,
		int	num_matches_thresh1 = 6,
		int	num_matches_thresh2 = 6,
		double	matches_confindece_thresh = 3. )

static

Python
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher.create(	[, try_use_gpu[, match_conf[, num_matches_thresh1[, num_matches_thresh2[, matches_confindece_thresh]]]]]	) ->	retval
	cv.detail.BestOf2NearestMatcher_create(	[, try_use_gpu[, match_conf[, num_matches_thresh1[, num_matches_thresh2[, matches_confindece_thresh]]]]]	) ->	retval

◆ match()

void cv::detail::BestOf2NearestMatcher::match	(	const ImageFeatures &	features1,
		const ImageFeatures &	features2,
		MatchesInfo &	matches_info )

protectedvirtual

此方法必須實現匹配邏輯，以便 detail::FeaturesMatcher::operator()_ 包裝器才能工作。

引數

features1	第一張影像的特徵
features2	第二張影像的特徵
matches_info	找到的匹配

實現 cv::detail::FeaturesMatcher。

在 cv::detail::BestOf2NearestRangeMatcher 中重新實現。

成員資料文件

◆ impl_

Ptr<FeaturesMatcher> cv::detail::BestOf2NearestMatcher::impl_

保護

◆ matches_confindece_thresh_

double cv::detail::BestOf2NearestMatcher::matches_confindece_thresh_

保護

◆ num_matches_thresh1_

int cv::detail::BestOf2NearestMatcher::num_matches_thresh1_

保護

◆ num_matches_thresh2_

int cv::detail::BestOf2NearestMatcher::num_matches_thresh2_

保護

該類的文件是從以下檔案生成的

opencv2/stitching/detail/matchers.hpp

公共成員函式

靜態公共成員函式

保護成員函式

保護屬性