實現 BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor) 的類，如 [259] 中所述。更多...

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

cv::xfeatures2d::BEBLID 的協作圖

公共型別
列舉	BeblidSize { SIZE_512_BITS = 100 , SIZE_256_BITS = 101 }
	描述符的位數，每一位都是一個 boosting 弱學習器。使用者可以選擇 512 位或 256 位。更多...

公共成員函式
String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE

virtual float	getScaleFactor () const =0

virtual void	setScaleFactor (float scale_factor)=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< BEBLID >	create (float scale_factor, int n_bits=BEBLID::SIZE_512_BITS)
	建立 BEBLID 描述符。

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

實現 BEBLID (Boosted Efficient Binary Local Image Descriptor) 的類，如 [259] 中所述。

BEBLID [259] 是使用 boosting 學習的有效二進位制描述符。透過更改 scale_factor 引數，它可以描述來自任何檢測器的關鍵點。在多個基準測試中，它已被證明可以大大改進其他二進位制描述符，如 ORB 或 BRISK，並具有相同的效率。 BEBLID 使用 KeyPoint 周圍影像不同區域的平均灰度值的差異進行描述，該描述符專門針對影像匹配和patch檢索進行了最佳化，解決了這些問題的不對稱性。

如果您發現此程式碼有用，請參考以下論文

Iago Suárez, Ghesn Sfeir, José M. Buenaposada 和 Luis Baumela。 BEBLID：Boosted efficient binary local image descriptor。 Pattern Recognition Letters, 133:366–372, 2020。

該描述符使用了來自 UBC 資料集 Liberty split 的 100 萬個隨機取樣的patch對（20% 正樣本和 80% 負樣本）進行訓練 [300]，如論文 [259] 中所述。您可以在 AKAZE 示例中檢視 BEBLID 的效果。使用 ORB 檢測 10000 個關鍵點，並使用 BEBLID 描述獲得 561 個內點（75%），而使用 ORB 描述僅獲得 493 個內點（63%）。

成員列舉文件

◆ BeblidSize

enum cv::xfeatures2d::BEBLID::BeblidSize

描述符的位數，每一位都是一個 boosting 弱學習器。使用者可以選擇 512 位或 256 位。

列舉器
SIZE_512_BITS
SIZE_256_BITS

成員函式文件

◆ create()

static Ptr< BEBLID > cv::xfeatures2d::BEBLID::create	(	float	scale_factor,
		int	n_bits = BEBLID::SIZE_512_BITS )

static

Python
	cv.xfeatures2d.BEBLID.create(	scale_factor[, n_bits]	) ->	retval
	cv.xfeatures2d.BEBLID_create(	scale_factor[, n_bits]	) ->	retval

建立 BEBLID 描述符。

引數

scale_factor	調整檢測到的關鍵點周圍的取樣視窗 1.00f 應該是 ORB 關鍵點的 scale 6.75f 應該是 SIFT 檢測到的關鍵點的 scale 6.25f 是預設值，適用於 KAZE，SURF 檢測到的關鍵點 5.00f 應該是 AKAZE、MSD、AGAST、FAST、BRISK 關鍵點的 scale
n_bits	確定描述符中的位數。應該是 BEBLID::SIZE_512_BITS 或 BEBLID::SIZE_256_BITS。

◆ getDefaultName()

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

virtual

Python
	cv.xfeatures2d.BEBLID.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 節點標記。

從 cv::Feature2D 重新實現。

◆ getScaleFactor()

virtual float cv::xfeatures2d::BEBLID::getScaleFactor ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.BEBLID.getScaleFactor(		) ->	retval

◆ setScaleFactor()

virtual void cv::xfeatures2d::BEBLID::setScaleFactor ( float scale_factor )

純虛擬函式

Python
	cv.xfeatures2d.BEBLID.setScaleFactor(	scale_factor	) ->	無

此類文件由以下檔案生成

opencv2/xfeatures2d.hpp

公共型別

公共成員函式

靜態公共成員函式

額外的繼承成員