cv::quality::QualityBRISQUE 類參考

BRISQUE（盲/無參考影像空間質量評估器）是一種無參考影像質量評估（NR-IQA）演算法。更多...

#include <opencv2/quality/qualitybrisque.hpp>

cv::quality::QualityBRISQUE 的協作圖

公共成員函式
cv::Scalar	compute (InputArray img) CV_OVERRIDE
	計算輸入影像的 BRISQUE 質量分數。
從 cv::quality::QualityBase 繼承的公共成員函式
virtual	~QualityBase ()=default
	解構函式。
void	clear () CV_OVERRIDE
	實現 Algorithm::clear()
bool	empty () const CV_OVERRIDE
	實現 Algorithm::empty()
virtual void	getQualityMap (OutputArray dst) const
	返回演算法在計算過程中生成的輸出質量圖（如果演算法支援）
從 cv::Algorithm 繼承的公共成員函式
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
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 cv::Scalar	compute (InputArray img, const cv::String &model_file_path, const cv::String &range_file_path)
	用於計算質量的靜態方法
static void	computeFeatures (InputArray img, OutputArray features)
	用於計算 BRISQUE 演算法使用的影像特徵的靜態方法
static Ptr< QualityBRISQUE >	create (const cv::Ptr< cv::ml::SVM > &model, const cv::Mat &range)
	建立一個計算質量的物件。
static Ptr< QualityBRISQUE >	create (const cv::String &model_file_path, const cv::String &range_file_path)
	建立一個計算質量的物件。
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。

保護成員函式
	QualityBRISQUE (const cv::Ptr< cv::ml::SVM > &model, const cv::Mat &range)
	內部建構函式。
	QualityBRISQUE (const cv::String &model_file_path, const cv::String &range_file_path)
	內部建構函式。
從 cv::Algorithm 繼承的保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

保護屬性
cv::Ptr< cv::ml::SVM >	_model = nullptr
cv::Mat	_range
從 cv::quality::QualityBase 繼承的保護屬性
_mat_type	_qualityMap
	如果由演算法生成，則輸出質量圖。

附加繼承成員
從 cv::quality::QualityBase 繼承的保護型別
using	_mat_type = cv::UMat
	內部 mat 型別預設

詳細描述

BRISQUE（盲/無參考影像空間質量評估器）是一種無參考影像質量評估（NR-IQA）演算法。

BRISQUE 透過提取自然場景統計資料（https://en.wikipedia.org/wiki/Scene_statistics）並計算特徵向量來得出分數。有關原始論文和原始實現，請參閱 Mittal 等人 [198] 和 [197]。

/samples/ 目錄中提供了一個訓練好的模型，該模型按照原始實現的方式在 LIVE-R2 資料庫 [131] 上進行訓練。與 TID2008 資料庫 [205] 進行評估時，SROCC 為 -0.8424，而原始實現中的 SROCC 為 -0.8354。BRISQUE LIVE-R2 訓練器和 TID2008 評估器的 C++ 程式碼也已在 /samples/ 目錄中提供。

建構函式 & 解構函式文件

QualityBRISQUE() [1/2]

cv::quality::QualityBRISQUE::QualityBRISQUE ( const cv::String & model_file_path, const cv::String & range_file_path )

保護

內部建構函式。

QualityBRISQUE() [2/2]

cv::quality::QualityBRISQUE::QualityBRISQUE ( const cv::Ptr< cv::ml::SVM > & model, const cv::Mat & range )

內聯保護

內部建構函式。

成員函式文件

compute() [1/2]

cv::Scalar cv::quality::QualityBRISQUE::compute ( InputArray img )

virtual

Python
	cv.quality.QualityBRISQUE.compute(	img	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE.compute(	img, model_file_path, range_file_path	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE_compute(	img, model_file_path, range_file_path	) ->	retval

計算輸入影像的 BRISQUE 質量分數。

引數

img

要計算質量的影像

返回

cv::Scalar，其第一個元素中包含分數。分數範圍從 0（最佳質量）到 100（最差質量）

實現 cv::quality::QualityBase。

compute() [2/2]

static cv::Scalar cv::quality::QualityBRISQUE::compute ( InputArray img, const cv::String & model_file_path, const cv::String & range_file_path )

static

Python
	cv.quality.QualityBRISQUE.compute(	img	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE.compute(	img, model_file_path, range_file_path	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE_compute(	img, model_file_path, range_file_path	) ->	retval

用於計算質量的靜態方法

引數

img	要計算質量的影像
model_file_path	cv::String，包含 BRISQUE 模型資料路徑，例如 /path/to/brisque_model_live.yml
range_file_path	cv::String，包含 BRISQUE 範圍資料路徑，例如 /path/to/brisque_range_live.yml

返回

cv::Scalar，其第一個元素中包含分數。分數範圍從 0（最佳質量）到 100（最差質量）

computeFeatures()

static void cv::quality::QualityBRISQUE::computeFeatures ( InputArray img, OutputArray features )

static

Python
	cv.quality.QualityBRISQUE.computeFeatures(	img[, features]	) ->	features
	cv.quality.QualityBRISQUE_computeFeatures(	img[, features]	) ->	features

用於計算 BRISQUE 演算法使用的影像特徵的靜態方法

引數

img	要計算特徵的影像（BGR(A) 或灰度）
features	輸出特徵行向量到 cv::Mat 或 cv::UMat

create() [1/2]

static Ptr< QualityBRISQUE > cv::quality::QualityBRISQUE::create ( const cv::Ptr< cv::ml::SVM > & model, const cv::Mat & range )

static

Python
	cv.quality.QualityBRISQUE.create(	model_file_path, range_file_path	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE.create(	model, range	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE_create(	model_file_path, range_file_path	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE_create(	model, range	) ->	retval

建立一個計算質量的物件。

引數

model	cv::Ptr<cv::ml::SVM>，其中包含已載入的 BRISQUE 模型
range	cv::Mat，其中包含 BRISQUE 範圍資料

create() [2/2]

static Ptr< QualityBRISQUE > cv::quality::QualityBRISQUE::create ( const cv::String & model_file_path, const cv::String & range_file_path )

static

Python
	cv.quality.QualityBRISQUE.create(	model_file_path, range_file_path	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE.create(	model, range	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE_create(	model_file_path, range_file_path	) ->	retval
	cv.quality.QualityBRISQUE_create(	model, range	) ->	retval

建立一個計算質量的物件。

引數

model_file_path	cv::String，包含 BRISQUE 模型資料路徑，例如 /path/to/brisque_model_live.yml
range_file_path	cv::String，包含 BRISQUE 範圍資料路徑，例如 /path/to/brisque_range_live.yml

成員資料文件

_model

cv::Ptr<cv::ml::SVM> cv::quality::QualityBRISQUE::_model = nullptr

保護

_range

cv::Mat cv::quality::QualityBRISQUE::_range

保護

---

此類的文件是從以下檔案生成的

• opencv2/quality/qualitybrisque.hpp