cv::SparsePyrLKOpticalFlow 類參考

用於計算稀疏光流的類。 更多...

#include <opencv2/video/tracking.hpp>

cv::SparsePyrLKOpticalFlow 的協作圖

公共成員函式
virtual int	getFlags () const =0
virtual int	getMaxLevel () const =0
virtual double	getMinEigThreshold () const =0
virtual TermCriteria	getTermCriteria () const =0
virtual Size	getWinSize () const =0
virtual void	setFlags (int flags)=0
virtual void	setMaxLevel (int maxLevel)=0
virtual void	setMinEigThreshold (double minEigThreshold)=0
virtual void	setTermCriteria (TermCriteria &crit)=0
virtual void	setWinSize (Size winSize)=0
從 cv::SparseOpticalFlow 繼承的公共成員函式
virtual void	calc (InputArray prevImg, InputArray nextImg, InputArray prevPts, InputOutputArray nextPts, OutputArray status, OutputArray err=cv::noArray())=0
	計算稀疏光流。
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 bool	empty () const
	如果 Algorithm 為空（例如，在最初或讀取不成功之後），則返回 true。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	從檔案儲存中讀取演算法引數。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	將演算法引數儲存到檔案儲存中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

靜態公共成員函式
static Ptr< SparsePyrLKOpticalFlow >	create (Size winSize=Size(21, 21), int maxLevel=3, TermCriteria crit=TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags=0, double minEigThreshold=1e-4)
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。

其他繼承的成員
從 cv::Algorithm 繼承的保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

用於計算稀疏光流的類。

該類可以使用迭代 Lucas-Kanade 方法與金字塔計算稀疏特徵集的光流。

另請參見

calcOpticalFlowPyrLK

成員函式文件

create()

static Ptr< SparsePyrLKOpticalFlow > cv::SparsePyrLKOpticalFlow::create ( Size winSize = Size(21, 21), int maxLevel = 3, TermCriteria crit = TermCriteria(TermCriteria::COUNT+TermCriteria::EPS, 30, 0.01), int flags = 0, double minEigThreshold = 1e-4 )

static

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.create(	[, winSize[, maxLevel[, crit[, flags[, minEigThreshold]]]]]	) ->	retval
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow_create(	[, winSize[, maxLevel[, crit[, flags[, minEigThreshold]]]]]	) ->	retval

getFlags()

virtual int cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getFlags ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getFlags(		) ->	retval

getMaxLevel()

virtual int cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getMaxLevel ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getMaxLevel(		) ->	retval

getMinEigThreshold()

virtual double cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getMinEigThreshold ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getMinEigThreshold(		) ->	retval

getTermCriteria()

virtual TermCriteria cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getTermCriteria ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getTermCriteria(		) ->	retval

getWinSize()

virtual Size cv::SparsePyrLKOpticalFlow::getWinSize ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.getWinSize(		) ->	retval

setFlags()

virtual void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setFlags ( int flags )

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setFlags(	flags	) ->	無

setMaxLevel()

virtual void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setMaxLevel ( int maxLevel )

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setMaxLevel(	maxLevel	) ->	無

setMinEigThreshold()

virtual void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setMinEigThreshold ( double minEigThreshold )

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setMinEigThreshold(	minEigThreshold	) ->	無

setTermCriteria()

virtual void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setTermCriteria ( TermCriteria & crit )

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setTermCriteria(	crit	) ->	無

setWinSize()

virtual void cv::SparsePyrLKOpticalFlow::setWinSize ( Size winSize )

純虛擬函式

Python
	cv.SparsePyrLKOpticalFlow.setWinSize(	winSize	) ->	無

---

此類文件由以下檔案生成

• opencv2/video/tracking.hpp