實現來自 [72] 的邊緣檢測演算法的類：更多...

#include <opencv2/ximgproc/structured_edge_detection.hpp>

cv::ximgproc::StructuredEdgeDetection 的協作圖

公共成員函式
virtual void	computeOrientation (cv::InputArray src, cv::OutputArray dst) const =0
	該函式從邊緣影像計算方向。

virtual void	detectEdges (cv::InputArray src, cv::OutputArray dst) const =0
	該函式檢測 src 中的邊緣，並將它們繪製到 dst。

virtual void	edgesNms (cv::InputArray edge_image, cv::InputArray orientation_image, cv::OutputArray dst, int r=2, int s=0, float m=1, bool isParallel=true) const =0
	該函式在邊緣影像中執行 edgenms，並抑制正交方向上邊緣更強的邊緣。

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，在最開始或不成功的讀取之後），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

附加繼承的成員
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。

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

詳細描述

實現來自 [72] 的邊緣檢測演算法的類

成員函式文件

virtual void cv::ximgproc::StructuredEdgeDetection::computeOrientation	(	cv::InputArray	src,
		cv::OutputArray	dst ) const

純虛擬函式

Python
	cv.ximgproc.StructuredEdgeDetection.computeOrientation(	src[, dst]	) ->	dst

該函式從邊緣影像計算方向。

引數

src	邊緣影像。
dst	方向影像。

virtual void cv::ximgproc::StructuredEdgeDetection::detectEdges	(	cv::InputArray	src,
		cv::OutputArray	dst ) const

純虛擬函式

Python
	cv.ximgproc.StructuredEdgeDetection.detectEdges(	src[, dst]	) ->	dst

該函式檢測 src 中的邊緣，並將它們繪製到 dst。

與常見方法（例如 Sobel）相比，此函式的基礎演算法對紋理的存在更具魯棒性

引數

src	源影像（RGB，float，在 [0;1] 中）以檢測邊緣
dst	目標影像（灰度，float，在 [0;1] 中），其中繪製邊緣

virtual void cv::ximgproc::StructuredEdgeDetection::edgesNms	(	cv::InputArray	edge_image,
		cv::InputArray	orientation_image,
		cv::OutputArray	dst,
		int	r = 2,
		int	s = 0,
		float	m = 1,
		bool	isParallel = true ) const

純虛擬函式

Python
	cv.ximgproc.StructuredEdgeDetection.edgesNms(	edge_image，orientation_image[, dst[, r[, s[, m[, isParallel]]]]]	) ->	dst

該函式在邊緣影像中執行 edgenms，並抑制正交方向上邊緣更強的邊緣。

引數

edge_image	來自 detectEdges 函式的邊緣影像。
orientation_image	來自 computeOrientation 函式的方向影像。
dst	抑制的影像（灰度，float，在 [0;1] 中）
r	NMS 抑制的半徑。
s	邊界抑制的半徑。
m	保守抑制的乘數。
isParallel	啟用/停用平行計算。

此類文件由以下檔案生成