一個允許 Gipsa/Listic Labs 模型與 OpenCV 配合使用的類。更多...

#include <opencv2/bioinspired/retina.hpp>

cv::bioinspired::Retina 的協作圖

公共成員函式
virtual void	activateContoursProcessing (const bool activate)=0
	啟用/停用小細胞通路處理（輪廓資訊提取），預設情況下，它是啟用的。

virtual void	activateMovingContoursProcessing (const bool activate)=0
	啟用/停用大細胞通路處理（運動資訊提取），預設情況下，它是啟用的。

virtual void	applyFastToneMapping (InputArray inputImage, OutputArray outputToneMappedImage)=0
	此方法處理影像以校正其亮度，修正逆光問題，增強陰影中的細節。

virtual void	clearBuffers ()=0
	清除所有視網膜緩衝區。

virtual Size	getInputSize ()=0
	檢索視網膜輸入緩衝區尺寸。

virtual void	getMagno (OutputArray retinaOutput_magno)=0
	視網膜運動通道的訪問器（模擬外圍視覺）。

virtual Mat	getMagnoRAW () const =0

virtual void	getMagnoRAW (OutputArray retinaOutput_magno)=0
	視網膜運動通道的訪問器（模擬外圍視覺）。

virtual Size	getOutputSize ()=0
	檢索視網膜輸出緩衝區尺寸，如果應用了空間對數變換，該尺寸可能與輸入尺寸不同。

virtual RetinaParameters	getParameters ()=0

virtual void	getParvo (OutputArray retinaOutput_parvo)=0
	視網膜細節通道的訪問器（模擬中央凹視覺）。

virtual Mat	getParvoRAW () const =0

virtual void	getParvoRAW (OutputArray retinaOutput_parvo)=0
	視網膜細節通道的訪問器（模擬中央凹視覺）。

virtual String	printSetup ()=0
	輸出一個字串，顯示所使用的引數設定。

virtual void	run (InputArray inputImage)=0
	該方法允許將視網膜模型應用於輸入影像。

virtual void	setColorSaturation (const bool saturateColors=true, const float colorSaturationValue=4.0f)=0
	啟用色彩飽和度作為顏色解複用過程的最後一步 -> 這種飽和度是對解複用影像的每個通道應用的 Sigmoid 函式。

virtual void	setup (cv::FileStorage &fs, const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0

virtual void	setup (RetinaParameters newParameters)=0

virtual void	setup (String retinaParameterFile="", const bool applyDefaultSetupOnFailure=true)=0
	嘗試開啟一個 XML 視網膜引數檔案來調整當前視網膜例項設定。

virtual void	setupIPLMagnoChannel (const bool normaliseOutput=true, const float parasolCells_beta=0.f, const float parasolCells_tau=0.f, const float parasolCells_k=7.f, const float amacrinCellsTemporalCutFrequency=1.2f, const float V0CompressionParameter=0.95f, const float localAdaptintegration_tau=0.f, const float localAdaptintegration_k=7.f)=0
	設定內叢狀層 (IPL) 大細胞通道的引數值。

virtual void	setupOPLandIPLParvoChannel (const bool colorMode=true, const bool normaliseOutput=true, const float photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity=0.7f, const float photoreceptorsTemporalConstant=0.5f, const float photoreceptorsSpatialConstant=0.53f, const float horizontalCellsGain=0.f, const float HcellsTemporalConstant=1.f, const float HcellsSpatialConstant=7.f, const float ganglionCellsSensitivity=0.7f)=0
	設定 OPL 和 IPL 小細胞通道（參見生物學模型）

virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE=0

virtual void	write (String fs) const =0
	寫入 XML/YML 格式的引數資訊。

繼承自 cv::Algorithm 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，在最開始或讀取失敗後），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

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

靜態公共成員函式
static Ptr< Retina >	create (Size inputSize)

static Ptr< Retina >	create (Size inputSize, const bool colorMode, int colorSamplingMethod=RETINA_COLOR_BAYER, const bool useRetinaLogSampling=false, const float reductionFactor=1.0f, const float samplingStrength=10.0f)
	來自標準化介面的建構函式：檢索指向 Retina 例項的智慧指標。

繼承自 cv::Algorithm 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。

附加繼承成員
繼承自 cv::Algorithm 的保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

一個允許 Gipsa/Listic Labs 模型與 OpenCV 配合使用的類。

此視網膜模型允許進行時空影像處理（應用於靜態影像、影片序列）。總結如下，這些是視網膜模型的特性：

它應用光譜白化（中頻細節增強）
高頻時空降噪
降低低頻亮度（亮度範圍壓縮）
區域性對數亮度壓縮允許在弱光條件下增強細節

用途：此模型主要可用於時空影片特效，也可用於：_使用 getParvo 方法輸出矩陣：紋理分析，具有更高的信噪比和增強的細節，對輸入影像的亮度範圍具有魯棒性 _使用 getMagno 方法輸出矩陣：運動分析，也具有前面提到的特性

更多資訊請參考以下論文：Benoit A., Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp. 758-773, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011 Vision: Images, Signals and Neural Networks: Models of Neural Processing in Visual Perception (Progress in Neural Processing),By: Jeanny Herault, ISBN: 9814273686. WAPI (Tower ID): 113266891。

此視網膜濾波器包含了作者從博士/研究同事的研究貢獻中借鑑的程式碼：請檢視 retinacolor.hpp 模組，瞭解 Brice Chaix de Lavarene 的色彩鑲嵌/去鑲嵌技術及參考論文：B. Chaix de Lavarene, D. Alleysson, B. Durette, J. Herault (2007). "Efficient demosaicing through recursive filtering", IEEE International Conference on Image Processing ICIP 2007；檢視 imagelogpolprojection.hpp，瞭解源自 Barthelemy Durette 博士與 Jeanny Herault 合作研究的視網膜空間對數取樣。還提出了視網膜/V1 皮層投射，這源自 Jeanny 的討論。更多資訊請參閱上述 Jeanny Heraults 的著作。

成員函式文件

◆ activateContoursProcessing()

virtual void cv::bioinspired::Retina::activateContoursProcessing ( const bool 啟用 )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.activateContoursProcessing(	啟用	) ->	無

啟用/停用小細胞通路處理（輪廓資訊提取），預設情況下，它是啟用的。

引數

啟用	如果小細胞（輪廓資訊提取）輸出應被啟用，則為 true，否則為 false... 如果被啟用，可以使用 Retina::getParvo 方法檢索小細胞輸出。

◆ activateMovingContoursProcessing()

virtual void cv::bioinspired::Retina::activateMovingContoursProcessing ( const bool 啟用 )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.activateMovingContoursProcessing(	啟用	) ->	無

啟用/停用大細胞通路處理（運動資訊提取），預設情況下，它是啟用的。

引數

啟用	如果大細胞輸出應被啟用，則為 true，否則為 false... 如果被啟用，可以使用 getMagno 方法檢索大細胞輸出。

◆ applyFastToneMapping()

virtual void cv::bioinspired::Retina::applyFastToneMapping	(	InputArray	inputImage,
		OutputArray	outputToneMappedImage )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.applyFastToneMapping(	inputImage[, outputToneMappedImage]	) ->	outputToneMappedImage

此方法處理影像以校正其亮度，修正逆光問題，增強陰影中的細節。

此方法旨在執行高動態範圍影像的色調對映（將 >8位/畫素影像壓縮為 8位/畫素）。這是視網膜小細胞模型的簡化版本（run/getParvo 方法呼叫的簡化版），因為它不包括模擬視網膜外叢狀層（執行光譜白化和許多其他功能）的時空濾波器。然而，它在色調對映方面表現出色，並且速度更快。

檢視演示和實驗部分，瞭解使用原始視網膜模型和此方法執行色調對映的示例和方式。

引數

inputImage	要處理的輸入影像（應以浮點格式編碼：CV_32F, CV_32FC1, CV_32F_C3, CV_32F_C4，第四個通道將被忽略）。
outputToneMappedImage	輸出的 8位/通道色調對映影像（CV_8U 或 CV_8UC3 格式）。

◆ clearBuffers()

virtual void cv::bioinspired::Retina::clearBuffers ( )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.clearBuffers(		) ->	無

清除所有視網膜緩衝區。

（相當於長時間閉眼後睜開眼睛；o）請注意此方法呼叫後立即發生的時序過渡。

◆ create() [1/2]

static Ptr< Retina > cv::bioinspired::Retina::create ( Size inputSize )

static


cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval

這是一個過載的成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

◆ create() [2/2]

static Ptr< Retina > cv::bioinspired::Retina::create	(	Size	inputSize,
		const bool	colorMode,
		int	colorSamplingMethod = RETINA_COLOR_BAYER,
		const bool	useRetinaLogSampling = false,
		const float	reductionFactor = 1.0f,
		const float	samplingStrength = 10.0f )

static


cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina.create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize	) ->	retval
cv.bioinspired.Retina_create(	inputSize, colorMode[, colorSamplingMethod[, useRetinaLogSampling[, reductionFactor[, samplingStrength]]]]	) ->	retval

來自標準化介面的建構函式：檢索指向 Retina 例項的智慧指標。

引數

inputSize	輸入幀尺寸
colorMode	選擇的處理模式：是否進行顏色處理
colorSamplingMethod	指定將使用哪種顏色取樣方式 cv::bioinspired::RETINA_COLOR_RANDOM: 每個畫素位置隨機選擇為 R、G 或 B cv::bioinspired::RETINA_COLOR_DIAGONAL: 顏色取樣方式為 RGBRGBRGB...，第2行為 BRGBRGBRG...，第3行為 GBRGBRGBR... cv::bioinspired::RETINA_COLOR_BAYER: 標準拜耳取樣
useRetinaLogSampling	啟用視網膜對數取樣，如果為 true，可以使用以下兩個引數
reductionFactor	僅當引數 useRetinaLogSampling=true 時有用，指定輸出幀的縮減因子（由於中心（中央凹）是高解析度，而角落可以進行縮減，因此允許在不損失精度的情況下縮減輸出）
samplingStrength	僅當引數 useRetinaLogSampling=true 時有用，指定所應用對數尺度的強度

◆ getInputSize()

virtual Size cv::bioinspired::Retina::getInputSize ( )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getInputSize(		) ->	retval

檢索視網膜輸入緩衝區尺寸。

返回: 視網膜輸入緩衝區尺寸

◆ getMagno()

virtual void cv::bioinspired::Retina::getMagno ( OutputArray retinaOutput_magno )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getMagno(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno

視網膜運動通道的訪問器（模擬外圍視覺）。

警告：getMagnoRAW 方法返回的緩衝區未縮放到 [0;255] 範圍內，而非 RAW 方法則允許檢索歸一化矩陣。

引數

retinaOutput_magno

輸出緩衝區（如有必要會重新分配），格式可以是

一個 Mat，此輸出已為 OpenCV 中標準的 8 點陣圖像處理用途進行縮放
RAW 方法實際上返回一個一維矩陣（編碼為 M1, M2,... Mn），此輸出是原始視網膜濾波器模型的輸出，未經任何量化或重新縮放。

另請參見: getMagnoRAW

◆ getMagnoRAW() [1/2]

virtual Mat cv::bioinspired::Retina::getMagnoRAW ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(		) ->	retval

這是一個過載的成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

◆ getMagnoRAW() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::getMagnoRAW ( OutputArray retinaOutput_magno )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(	[, retinaOutput_magno]	) ->	retinaOutput_magno
	cv.bioinspired.Retina.getMagnoRAW(		) ->	retval

視網膜運動通道的訪問器（模擬外圍視覺）。

另請參見: getMagno

◆ getOutputSize()

virtual Size cv::bioinspired::Retina::getOutputSize ( )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getOutputSize(		) ->	retval

檢索視網膜輸出緩衝區尺寸，如果應用了空間對數變換，該尺寸可能與輸入尺寸不同。

返回: 視網膜輸出緩衝區尺寸

◆ getParameters()

virtual RetinaParameters cv::bioinspired::Retina::getParameters ( )

純虛擬函式

返回: 當前的引數設定

◆ getParvo()

virtual void cv::bioinspired::Retina::getParvo ( OutputArray retinaOutput_parvo )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getParvo(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo

視網膜細節通道的訪問器（模擬中央凹視覺）。

警告：getParvoRAW 方法返回的緩衝區未縮放到 [0;255] 範圍內，而非 RAW 方法則允許檢索歸一化矩陣。

引數

retinaOutput_parvo

輸出緩衝區（如有必要會重新分配），格式可以是

一個 Mat，此輸出已為 OpenCV 中標準的 8 點陣圖像處理用途進行縮放
RAW 方法實際上返回一個一維矩陣（編碼為 R1, R2, ... Rn, G1, G2, ..., Gn, B1, B2, ...Bn），此輸出是原始視網膜濾波器模型的輸出，未經任何量化或重新縮放。

另請參見: getParvoRAW

◆ getParvoRAW() [1/2]

virtual Mat cv::bioinspired::Retina::getParvoRAW ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(		) ->	retval

這是一個過載的成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

◆ getParvoRAW() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::getParvoRAW ( OutputArray retinaOutput_parvo )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(	[, retinaOutput_parvo]	) ->	retinaOutput_parvo
	cv.bioinspired.Retina.getParvoRAW(		) ->	retval

視網膜細節通道的訪問器（模擬中央凹視覺）。

另請參見: getParvo

◆ printSetup()

virtual String cv::bioinspired::Retina::printSetup ( )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.printSetup(		) ->	retval

輸出一個字串，顯示所使用的引數設定。

返回: 一個包含格式化引數資訊的字串

◆ run()

virtual void cv::bioinspired::Retina::run ( InputArray inputImage )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.run(	inputImage	) ->	無

該方法允許將視網膜模型應用於輸入影像。

執行後，封裝的視網膜模組即可使用專用訪問器提供其輸出，參見 getParvo 和 getMagno 方法

引數

inputImage 要處理的輸入 Mat 影像，可以是灰度或 BGR 編碼的任何格式（從 8 位到 16 位）

◆ setColorSaturation()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setColorSaturation	(	const bool	saturateColors = true,
		const float	colorSaturationValue = 4.0f )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.setColorSaturation(	[, saturateColors[, colorSaturationValue]]	) ->	無

啟用色彩飽和度作為顏色解複用過程的最後一步 -> 這種飽和度是對解複用影像的每個通道應用的 Sigmoid 函式。

引數

saturateColors	一個布林值，用於啟用（如果為 true）或停用（如果為 false）色彩飽和度
colorSaturationValue	飽和度因子：應用於色度緩衝區的簡單因子

◆ setup() [1/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup	(	cv::FileStorage &	fs,
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	無

這是一個過載的成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

引數

fs	包含視網膜引數的已開啟的檔案儲存
applyDefaultSetupOnFailure	如果出錯時必須丟擲錯誤，則設為 true

◆ setup() [2/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup ( RetinaParameters newParameters )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	無

這是一個過載的成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

引數

newParameters 根據新目標配置更新的引數結構。

◆ setup() [3/3]

virtual void cv::bioinspired::Retina::setup	(	String	retinaParameterFile = "",
		const bool	applyDefaultSetupOnFailure = true )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.setup(	[, retinaParameterFile[, applyDefaultSetupOnFailure]]	) ->	無

嘗試開啟一個 XML 視網膜引數檔案來調整當前視網膜例項設定。

如果 XML 檔案不存在，則應用預設設定
警告：如果讀取的 XML 檔案無效，則會丟擲異常
引數

retinaParameterFile 引數檔名

applyDefaultSetupOnFailure 如果出錯時必須丟擲錯誤，則設為 true

您可以使用 Retina::getParameters 方法檢索當前引數結構，並在執行 Retina::setup 方法之前對其進行更新。

◆ setupIPLMagnoChannel()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setupIPLMagnoChannel	(	const bool	normaliseOutput = true,
		const float	parasolCells_beta = 0.f,
		const float	parasolCells_tau = 0.f,
		const float	parasolCells_k = 7.f,
		const float	amacrinCellsTemporalCutFrequency = 1.2f,
		const float	V0CompressionParameter = 0.95f,
		const float	localAdaptintegration_tau = 0.f,
		const float	localAdaptintegration_k = 7.f )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.setupIPLMagnoChannel(	[, normaliseOutput[, parasolCells_beta[, parasolCells_tau[, parasolCells_k[, amacrinCellsTemporalCutFrequency[, V0CompressionParameter[, localAdaptintegration_tau[, localAdaptintegration_k]]]]]]]]	) ->	無

設定內叢狀層 (IPL) 大細胞通道的引數值。

此通道處理來自外圍視覺中 OPL 處理階段的輸出訊號，它允許增強運動資訊。它與細節通道無關。有關更多詳細資訊，請參見參考論文。

引數

normaliseOutput	指定輸出是否在 0 到 255 之間重新縮放（true 為是，false 為否）
parasolCells_beta	用於視網膜 IPL 層面（針對神經節細胞區域性適應）區域性對比度適應的低通濾波器增益，典型值為 0
parasolCells_tau	用於視網膜 IPL 層面（針對神經節細胞區域性適應）區域性對比度適應的低通濾波器時間常數，單位為幀，典型值為 0（即時響應）
parasolCells_k	用於視網膜 IPL 層面（針對神經節細胞區域性適應）區域性對比度適應的低通濾波器空間常數，單位為畫素，典型值為 5
amacrinCellsTemporalCutFrequency	大細胞通路（運動資訊通道）一階高通濾波器的時間常數，單位為幀，典型值為 1.2
V0CompressionParameter	神經節細胞區域性適應輸出的壓縮強度，為獲得最佳效果，請設定 0.6 到 1 之間的值，高值會更大程度地增加低值靈敏度... 並且輸出飽和更快，推薦值：0.95
localAdaptintegration_tau	指定用於計算區域性適應中區域性“運動平均值”的低通濾波器的時間常數
localAdaptintegration_k	指定用於計算區域性適應中區域性“運動平均值”的低通濾波器的空間常數

◆ setupOPLandIPLParvoChannel()

virtual void cv::bioinspired::Retina::setupOPLandIPLParvoChannel	(	const bool	colorMode = true,
		const bool	normaliseOutput = true,
		const float	photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity = 0.7f,
		const float	photoreceptorsTemporalConstant = 0.5f,
		const float	photoreceptorsSpatialConstant = 0.53f,
		const float	horizontalCellsGain = 0.f,
		const float	HcellsTemporalConstant = 1.f,
		const float	HcellsSpatialConstant = 7.f,
		const float	ganglionCellsSensitivity = 0.7f )

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.setupOPLandIPLParvoChannel(	[, colorMode[, normaliseOutput[, photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity[, photoreceptorsTemporalConstant[, photoreceptorsSpatialConstant[, horizontalCellsGain[, HcellsTemporalConstant[, HcellsSpatialConstant[, ganglionCellsSensitivity]]]]]]]]]	) ->	無

設定 OPL 和 IPL 小細胞通道（參見生物學模型）

OPL 指的是視網膜的外叢狀層，它允許進行時空濾波，從而白化光譜並減少時空噪聲，同時衰減全域性亮度（低頻能量）。IPL 小細胞是 OPL 的下一個處理階段，它指的是視網膜內叢狀層的一部分，它允許在中央凹視覺中實現高輪廓靈敏度。有關更多資訊，請參閱參考論文。更多資訊，請查閱 Benoit A., Caplier A., Durette B., Herault, J., "USING HUMAN VISUAL SYSTEM MODELING FOR BIO-INSPIRED LOW LEVEL IMAGE PROCESSING", Elsevier, Computer Vision and Image Understanding 114 (2010), pp. 758-773, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.cviu.2010.01.011

引數

colorMode	指定是否（true 為是，false 為否）處理顏色，然後處理灰度影像
normaliseOutput	指定輸出是否在 0 到 255 之間重新縮放（true 為是，false 為否）
photoreceptorsLocalAdaptationSensitivity	光感受器靈敏度範圍為 0-1（值增加時對數壓縮效果更強）
photoreceptorsTemporalConstant	光感受器一階低通濾波器的時間常數，用於濾除高時間頻率（噪聲或快速運動），單位為幀，典型值為 1 幀
photoreceptorsSpatialConstant	光感受器一階低通濾波器的空間常數，用於濾除高空間頻率（噪聲或粗輪廓），單位為畫素，典型值為 1 畫素
horizontalCellsGain	水平細胞網路的增益，如果為 0，則輸出的平均值為零；如果引數接近 1，則亮度未被過濾且仍可在輸出中獲得，典型值為 0
HcellsTemporalConstant	水平細胞一階低通濾波器的時間常數，用於濾除低時間頻率（區域性亮度變化），單位為幀，典型值為 1 幀，與光感受器相同
HcellsSpatialConstant	水平細胞一階低通濾波器的空間常數，用於濾除低空間頻率（區域性亮度），單位為畫素，典型值為 5 畫素，此值也用於在神經節細胞層面（內叢狀層小細胞通道模型）計算區域性對比度適應時進行區域性對比度計算
ganglionCellsSensitivity	神經節細胞區域性適應輸出的壓縮強度，為獲得最佳效果，請設定 0.6 到 1 之間的值，高值會更大程度地增加低值靈敏度... 並且輸出飽和更快，推薦值：0.7

◆ write() [1/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::write ( FileStorage & fs ) const

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.write(	fs	) ->	無

這是一個過載的成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

重新實現自 cv::Algorithm。

◆ write() [2/2]

virtual void cv::bioinspired::Retina::write ( String fs ) const

純虛擬函式

Python
	cv.bioinspired.Retina.write(	fs	) ->	無

寫入 XML/YML 格式的引數資訊。

引數

fs	將開啟並寫入格式化引數資訊的 XML 檔名

此類的文件生成自以下檔案

opencv2/bioinspired/retina.hpp

retinaParameterFile	引數檔名
applyDefaultSetupOnFailure	如果出錯時必須丟擲錯誤，則設為 true

公共成員函式

靜態公共成員函式

附加繼承成員

詳細描述

成員函式文件

◆ activateContoursProcessing()

◆ activateMovingContoursProcessing()

◆ applyFastToneMapping()

◆ clearBuffers()

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ getInputSize()

◆ getMagno()

◆ getMagnoRAW() [1/2]

◆ getMagnoRAW() [2/2]

◆ getOutputSize()

◆ getParameters()

◆ getParvo()

◆ getParvoRAW() [1/2]

◆ getParvoRAW() [2/2]

◆ printSetup()

◆ run()

◆ setColorSaturation()

◆ setup() [1/3]

◆ setup() [2/3]

◆ setup() [3/3]

◆ setupIPLMagnoChannel()

◆ setupOPLandIPLParvoChannel()

◆ write() [1/2]

◆ write() [2/2]