cv::xfeatures2d::SURF 類參考

用於從影像中提取加速魯棒特徵的類 [21] 。 更多...

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>

cv::xfeatures2d::SURF 的協作圖

公共成員函式
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual bool	getExtended () const =0
virtual double	getHessianThreshold () const =0
virtual int	getNOctaveLayers () const =0
virtual int	getNOctaves () const =0
virtual bool	getUpright () const =0
virtual void	setExtended (bool extended)=0
virtual void	setHessianThreshold (double hessianThreshold)=0
virtual void	setNOctaveLayers (int nOctaveLayers)=0
virtual void	setNOctaves (int nOctaves)=0
virtual void	setUpright (bool upright)=0
從 cv::Feature2D 繼承的公共成員函式
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）中檢測到的一組關鍵點的描述符。
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())
	檢測影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中的關鍵點。
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 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
從 cv::Algorithm 繼承的公共成員函式
	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

靜態公共成員函式
static Ptr< SURF >	create (double hessianThreshold=100, int nOctaves=4, int nOctaveLayers=3, bool extended=false, bool upright=false)
從 cv::Algorithm 繼承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。

額外的繼承成員
從 cv::Algorithm 繼承的保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

用於從影像中提取加速魯棒特徵的類 [21] 。

演算法引數

• 成員 int extended
  • 0 表示應計算基本描述符（每個 64 個元素）
  • 1 表示應計算擴充套件描述符（每個 128 個元素）
• 成員 int upright
  • 0 表示檢測器計算每個特徵的方向。
  • 1 表示不計算方向（這更快）。例如，如果您匹配立體影像對中的影像，或者進行影像拼接，則匹配的特徵可能具有非常相似的角度，並且您可以透過設定 upright=1 來加速特徵提取。
• 成員 double hessianThreshold 關鍵點檢測器的閾值。只有 Hessian 大於 hessianThreshold 的特徵才會被檢測器保留。因此，值越大，您得到的關鍵點就越少。一個好的預設值可以是 300 到 500，具體取決於影像對比度。
• 成員 int nOctaves 檢測器使用的高斯金字塔的八度音階的數量。預設設定為 4。如果您想獲得非常大的特徵，請使用較大的值。如果您只想獲得小特徵，請減少它。
• 成員 int nOctaveLayers 高斯金字塔每個八度音階內的影像數量。預設設定為 2。

  注意

  • 可以在 opencv_source_code/samples/cpp/generic_descriptor_match.cpp 中找到使用 SURF 特徵檢測器的示例。
    • 可以在 opencv_source_code/samples/cpp/matcher_simple.cpp 中找到使用 SURF 特徵檢測器、提取器和匹配器的另一個示例。

成員函式文件

create()

static Ptr< SURF > cv::xfeatures2d::SURF::create ( double hessianThreshold = 100, int nOctaves = 4, int nOctaveLayers = 3, bool extended = false, bool upright = false )

static

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.SURF_create(	[, hessianThreshold[, nOctaves[, nOctaveLayers[, extended[, upright]]]]]	) ->	retval

引數

hessianThreshold	Hessian 關鍵點檢測器的閾值，用於 SURF 中。
nOctaves	關鍵點檢測器將使用的金字塔八度數量。
nOctaveLayers	每個八度內的八度層數量。
extended	擴充套件描述符標誌（true - 使用擴充套件的 128 元素描述符；false - 使用 64 元素描述符）。
upright	正立或旋轉特徵標誌（true - 不計算特徵方向；false - 計算方向）。

getDefaultName()

String cv::xfeatures2d::SURF::getDefaultName ( ) const

virtual

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.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，此字串用作頂級 xml/yml 節點標籤。

從 cv::Feature2D 重新實現。

getExtended()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getExtended ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getExtended(		) ->	retval

getHessianThreshold()

virtual double cv::xfeatures2d::SURF::getHessianThreshold ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getHessianThreshold(		) ->	retval

getNOctaveLayers()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaveLayers ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaveLayers(		) ->	retval

getNOctaves()

virtual int cv::xfeatures2d::SURF::getNOctaves ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getNOctaves(		) ->	retval

getUpright()

virtual bool cv::xfeatures2d::SURF::getUpright ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.getUpright(		) ->	retval

setExtended()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setExtended ( bool extended )

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setExtended(	extended	) ->	無

setHessianThreshold()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setHessianThreshold ( double hessianThreshold )

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setHessianThreshold(	hessianThreshold	) ->	無

setNOctaveLayers()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaveLayers ( int nOctaveLayers )

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaveLayers(	nOctaveLayers	) ->	無

setNOctaves()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setNOctaves ( int nOctaves )

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setNOctaves(	nOctaves	) ->	無

setUpright()

virtual void cv::xfeatures2d::SURF::setUpright ( bool upright )

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.SURF.setUpright(	upright	) ->	無

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此類文件由以下檔案生成

• opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp