詳細描述

本節介紹用於 2d 特徵檢測的實驗性演算法。

類
類	cv::xfeatures2d::AffineFeature2D
	實現關鍵點仿射自適應的類。更多...

類	cv::xfeatures2d::BEBLID
	實現 BEBLID（增強高效二進位制區域性影像描述符）的類，如 [259] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::BoostDesc
	實現 BoostDesc（透過 Boosting 學習影像描述符）的類，如 [264] 和 [265] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor
	用於計算 [48] 中描述的 BRIEF 描述符的類。更多...

類	cv::xfeatures2d::DAISY
	實現 DAISY 描述符的類，如 [273] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::Elliptic_KeyPoint
	興趣點周圍的橢圓區域。更多...

類	cv::xfeatures2d::FREAK
	實現 FREAK（快速視網膜關鍵點）關鍵點描述符的類，如 [9] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector
	實現 Harris-Laplace 特徵檢測器的類，如 [195] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::LATCH

類	cv::xfeatures2d::LUCID
	實現區域性一致比較影像描述符的類，如 [323] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::MSDDetector
	實現 MSD（最大自異性）關鍵點檢測器的類，如 [274] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::PCTSignatures
	實現 PCT（位置-顏色-紋理）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。生成的聚類集合是輸入影像的簽名。更多...

類	cv::xfeatures2d::PCTSignaturesSQFD
	實現簽名二次型距離（SQFD）的類。更多...

類	cv::xfeatures2d::StarDetector
	該類實現了 [2] 引入的關鍵點檢測器，它是 StarDetector 的同義詞。 : 更多...

類	cv::xfeatures2d::TBMR
	實現基於樹的 Morse 區域（TBMR）的類，如 [309] 中所述，並擴充套件了尺度提取能力。更多...

類	cv::xfeatures2d::TEBLID
	實現 TEBLID（基於三元組的高效二進位制區域性影像描述符）的類，如 [260] 中所述。更多...

類	cv::xfeatures2d::VGG
	實現 VGG（牛津視覺幾何組）描述符的類，該描述符使用 [249] 中描述的“使用凸最佳化的描述符學習”（DLCO）裝置進行端到端訓練。更多...

函式
void	cv::xfeatures2d::FASTForPointSet (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, int threshold, bool nonmaxSuppression=true, cv::FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16)
	使用 FAST 演算法估計預先指定的關鍵點的角點性。

函式文件

◆ FASTForPointSet()

void cv::xfeatures2d::FASTForPointSet	(	InputArray	image,
		std::vector< KeyPoint > &	keypoints,
		int	RANSAC引數。它是點到畫素中對極線的最大距離，超過此距離的點將被視為異常值，不用於計算最終的基本矩陣。它可以設定為1-3左右，具體取決於點定位的精度、影像解析度和影像噪聲。,
		bool	nonmaxSuppression = true,
		cv::FastFeatureDetector::DetectorType	type = FastFeatureDetector::TYPE_9_16 )

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

使用 FAST 演算法估計預先指定的關鍵點的角點性。

引數

image	在其中檢測到關鍵點（角）的灰度影像。
keypoints	應測試以符合 FAST 標準的關鍵點。未檢測為角點的關鍵點將被刪除。
RANSAC引數。它是點到畫素中對極線的最大距離，超過此距離的點將被視為異常值，不用於計算最終的基本矩陣。它可以設定為1-3左右，具體取決於點定位的精度、影像解析度和影像噪聲。	中心畫素強度與該畫素周圍圓形畫素強度之間的差異閾值。
nonmaxSuppression	如果為 true，則將非最大值抑制應用於檢測到的角點（關鍵點）。
type	論文中定義的三種鄰域之一：FastFeatureDetector::TYPE_9_16、FastFeatureDetector::TYPE_7_12、FastFeatureDetector::TYPE_5_8

使用 [231] 中的 FAST 演算法檢測角點。

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函式

函式文件

◆ FASTForPointSet()