用於匹配關鍵點描述符的抽象基類。更多...

#include <opencv2/cudafeatures2d.hpp>

cv::cuda::DescriptorMatcher 的協作圖

公共成員函式
virtual void	add (const std::vector< GpuMat > &descriptors)=0
	向描述符集合新增描述符進行訓練。

virtual void	clear ()=0
	清除訓練描述符集合。

virtual bool	empty () const =0
	如果集合中沒有訓練描述符，則返回 true。

virtual const std::vector< GpuMat > &	getTrainDescriptors () const =0
	返回訓練描述符集合的常量連結。

virtual bool	isMaskSupported () const =0
	如果描述符匹配器支援遮罩允許的匹配，則返回 true。

virtual void	knnMatch (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false)=0
	為查詢集中的每個描述符找到 k 個最佳匹配（阻塞版本）。

virtual void	knnMatch (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), bool compactResult=false)=0

virtual void	knnMatchAsync (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, OutputArray matches, int k, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())=0
	為查詢集中的每個描述符找到 k 個最佳匹配（非同步版本）。

virtual void	knnMatchAsync (InputArray queryDescriptors, OutputArray matches, int k, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), Stream &stream=Stream::Null())=0

virtual void	knnMatchConvert (InputArray gpu_matches, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, bool compactResult=false)=0
	將匹配陣列從內部表示轉換為標準匹配向量。

virtual void	match (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< DMatch > &matches, InputArray mask=noArray())=0
	為查詢集中的每個描述符找到最佳匹配（阻塞版本）。

virtual void	match (InputArray queryDescriptors, std::vector< DMatch > &matches, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >())=0

virtual void	matchAsync (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, OutputArray matches, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())=0
	為查詢集中的每個描述符找到最佳匹配（非同步版本）。

virtual void	matchAsync (InputArray queryDescriptors, OutputArray matches, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), Stream &stream=Stream::Null())=0

virtual void	matchConvert (InputArray gpu_matches, std::vector< DMatch > &matches)=0
	將匹配陣列從內部表示轉換為標準匹配向量。

virtual void	radiusMatch (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false)=0
	對於每個查詢描述符，查詢距離不大於指定距離的訓練描述符（阻塞版本）。

virtual void	radiusMatch (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), bool compactResult=false)=0

virtual void	radiusMatchAsync (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, OutputArray matches, float maxDistance, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())=0
	對於每個查詢描述符，查詢距離不大於指定距離的訓練描述符（非同步版本）。

virtual void	radiusMatchAsync (InputArray queryDescriptors, OutputArray matches, float maxDistance, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), Stream &stream=Stream::Null())=0

virtual void	radiusMatchConvert (InputArray gpu_matches, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, bool compactResult=false)=0
	將匹配陣列從內部表示轉換為標準匹配向量。

virtual void	train ()=0
	訓練描述符匹配器。

公共成員函式繼承自 cv::Algorithm
	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 Ptr< cuda::DescriptorMatcher >	createBFMatcher (int normType=cv::NORM_L2)
	暴力描述符匹配器。

靜態公共成員函式繼承自 cv::Algorithm
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。

額外繼承成員
保護成員函式繼承自 cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細描述

用於匹配關鍵點描述符的抽象基類。

它有兩組匹配方法：用於將一個影像的描述符與另一個影像或影像集進行匹配。

成員函式文件

◆ add()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::add ( const std::vector< GpuMat > & descriptors )

純虛擬函式

向描述符集合新增描述符進行訓練。

如果集合不為空，新描述符將被新增到現有訓練描述符中。

引數

descriptors 要新增的描述符。每個 descriptors[i] 都是來自同一個訓練影像的描述符集。

◆ clear()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::clear ( )

純虛擬函式

清除訓練描述符集合。

重寫自 cv::Algorithm。

◆ createBFMatcher()

static Ptr< cuda::DescriptorMatcher > cv::cuda::DescriptorMatcher::createBFMatcher ( int normType = cv::NORM_L2 )

static

暴力描述符匹配器。

對於第一個集合中的每個描述符，此匹配器透過嘗試每個描述符來查詢第二個集合中最接近的描述符。此描述符匹配器支援遮罩描述符集的允許匹配。

引數

normType NORM_L1、NORM_L2、NORM_HAMMING 中的一種。L1 和 L2 範數是 SIFT 和 SURF 描述符的首選，NORM_HAMMING 應該與 ORB、BRISK 和 BRIEF 一起使用）。

◆ empty()

virtual bool cv::cuda::DescriptorMatcher::empty ( ) const

純虛擬函式

如果集合中沒有訓練描述符，則返回 true。

重寫自 cv::Algorithm。

◆ getTrainDescriptors()

virtual const std::vector< GpuMat > & cv::cuda::DescriptorMatcher::getTrainDescriptors ( ) const

純虛擬函式

返回訓練描述符集合的常量連結。

◆ isMaskSupported()

virtual bool cv::cuda::DescriptorMatcher::isMaskSupported ( ) const

純虛擬函式

如果描述符匹配器支援遮罩允許的匹配，則返回 true。

◆ knnMatch() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		int	k,
		InputArray	mask = noArray(),
		bool	compactResult = false )

純虛擬函式

為查詢集中的每個描述符找到 k 個最佳匹配（阻塞版本）。

引數

queryDescriptors	查詢描述符集。
trainDescriptors	訓練描述符集。此集不會新增到儲存在類物件中的訓練描述符集合中。
matches	匹配項。每個 matches[i] 是相同查詢描述符的 k 個或更少匹配項。
k	每個查詢描述符找到的最佳匹配計數，如果某個查詢描述符總共有少於 k 個可能的匹配，則計數會更少。
mask	指定輸入查詢和訓練描述符矩陣之間允許匹配的掩碼。
compactResult	當掩碼（或多個掩碼）不為空時使用的引數。如果 compactResult 為 false，則 matches 向量的大小與 queryDescriptors 的行數相同。如果 compactResult 為 true，則 matches 向量不包含完全被掩蓋的查詢描述符的匹配項。

DescriptorMatcher::match 方法的這些擴充套件變體為每個查詢描述符找到幾個最佳匹配。匹配按距離遞增順序返回。有關查詢和訓練描述符的詳細資訊，請參見 DescriptorMatcher::match。

此函式的呼叫圖如下

◆ knnMatch() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		int	k,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = std::vector< GpuMat >(),
		bool	compactResult = false )

純虛擬函式

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於它接受的引數。

◆ knnMatchAsync() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		OutputArray	matches,
		int	k,
		InputArray	mask = noArray(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

為查詢集中的每個描述符找到 k 個最佳匹配（非同步版本）。

引數

queryDescriptors	查詢描述符集。
trainDescriptors	訓練描述符集。此集不會新增到儲存在類物件中的訓練描述符集合中。
matches	儲存在 GPU 記憶體中的匹配陣列。內部表示未定義。使用 DescriptorMatcher::knnMatchConvert 方法以標準表示檢索結果。
k	每個查詢描述符找到的最佳匹配計數，如果某個查詢描述符總共有少於 k 個可能的匹配，則計數會更少。
mask	指定輸入查詢和訓練描述符矩陣之間允許匹配的掩碼。
流	CUDA 流。

DescriptorMatcher::matchAsync 方法的這些擴充套件變體為每個查詢描述符找到幾個最佳匹配。匹配按距離遞增順序返回。有關查詢和訓練描述符的詳細資訊，請參見 DescriptorMatcher::matchAsync。

此函式的呼叫圖如下

◆ knnMatchAsync() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		OutputArray	matches,
		int	k,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = std::vector< GpuMat >(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於它接受的引數。

◆ knnMatchConvert()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatchConvert	(	InputArray	gpu_matches,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		bool	compactResult = false )

純虛擬函式

將匹配陣列從內部表示轉換為標準匹配向量。

此方法應與 DescriptorMatcher::knnMatchAsync 結合使用以獲取最終結果。僅在 DescriptorMatcher::knnMatchAsync 完成後（即同步後）呼叫此方法。

引數

gpu_matches	匹配項，從 DescriptorMatcher::knnMatchAsync 返回。
matches	DMatch 物件的向量。
compactResult	當掩碼（或多個掩碼）不為空時使用的引數。如果 compactResult 為 false，則 matches 向量的大小與 queryDescriptors 的行數相同。如果 compactResult 為 true，則 matches 向量不包含完全被掩蓋的查詢描述符的匹配項。

◆ match() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::match	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		std::vector< DMatch > &	matches,
		InputArray	mask = noArray() )

純虛擬函式

為查詢集中的每個描述符找到最佳匹配（阻塞版本）。

引數

queryDescriptors	查詢描述符集。
trainDescriptors	訓練描述符集。此集不會新增到儲存在類物件中的訓練描述符集合中。
matches	匹配項。如果查詢描述符在掩碼中被掩蓋，則不會為該描述符新增匹配項。因此，matches 的大小可能小於查詢描述符的數量。
mask	指定輸入查詢和訓練描述符矩陣之間允許匹配的掩碼。

此方法的第一個變體中，訓練描述符作為輸入引數傳入。此方法的第二個變體中，使用 DescriptorMatcher::add 設定的訓練描述符集合。可以傳入可選掩碼（或多個掩碼）來指定哪些查詢和訓練描述符可以匹配。即，只有當 mask.at<uchar>(i,j) 非零時，queryDescriptors[i] 才能與 trainDescriptors[j] 匹配。

此函式的呼叫圖如下

◆ match() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::match	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< DMatch > &	matches,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = std::vector< GpuMat >() )

純虛擬函式

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於它接受的引數。

◆ matchAsync() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::matchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		OutputArray	matches,
		InputArray	mask = noArray(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

為查詢集中的每個描述符找到最佳匹配（非同步版本）。

引數

queryDescriptors	查詢描述符集。
trainDescriptors	訓練描述符集。此集不會新增到儲存在類物件中的訓練描述符集合中。
matches	儲存在 GPU 記憶體中的匹配陣列。內部表示未定義。使用 DescriptorMatcher::matchConvert 方法以標準表示檢索結果。
mask	指定輸入查詢和訓練描述符矩陣之間允許匹配的掩碼。
流	CUDA 流。

此方法的第一個變體中，訓練描述符作為輸入引數傳入。此方法的第二個變體中，使用 DescriptorMatcher::add 設定的訓練描述符集合。可以傳入可選掩碼（或多個掩碼）來指定哪些查詢和訓練描述符可以匹配。即，只有當 mask.at<uchar>(i,j) 非零時，queryDescriptors[i] 才能與 trainDescriptors[j] 匹配。

此函式的呼叫圖如下

◆ matchAsync() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::matchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		OutputArray	matches,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = std::vector< GpuMat >(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於它接受的引數。

◆ matchConvert()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::matchConvert	(	InputArray	gpu_matches,
		std::vector< DMatch > &	matches )

純虛擬函式

將匹配陣列從內部表示轉換為標準匹配向量。

此方法應與 DescriptorMatcher::matchAsync 結合使用以獲取最終結果。僅在 DescriptorMatcher::matchAsync 完成後（即同步後）呼叫此方法。

引數

gpu_matches	匹配項，從 DescriptorMatcher::matchAsync 返回。
matches	DMatch 物件的向量。

◆ radiusMatch() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		float	maxDistance,
		InputArray	mask = noArray(),
		bool	compactResult = false )

純虛擬函式

對於每個查詢描述符，查詢距離不大於指定距離的訓練描述符（阻塞版本）。

引數

queryDescriptors	查詢描述符集。
trainDescriptors	訓練描述符集。此集不會新增到儲存在類物件中的訓練描述符集合中。
matches	找到的匹配項。
maxDistance	匹配描述符之間距離的閾值。此處距離指度量距離（例如漢明距離），而不是座標之間的距離（以畫素測量）！
mask	指定輸入查詢和訓練描述符矩陣之間允許匹配的掩碼。
compactResult	當掩碼（或多個掩碼）不為空時使用的引數。如果 compactResult 為 false，則 matches 向量的大小與 queryDescriptors 的行數相同。如果 compactResult 為 true，則 matches 向量不包含完全被掩蓋的查詢描述符的匹配項。

對於每個查詢描述符，這些方法查詢距離查詢描述符不大於 maxDistance 的訓練描述符。找到的匹配項按距離遞增順序返回。

此函式的呼叫圖如下

◆ radiusMatch() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		float	maxDistance,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = std::vector< GpuMat >(),
		bool	compactResult = false )

純虛擬函式

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於它接受的引數。

◆ radiusMatchAsync() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		OutputArray	matches,
		float	maxDistance,
		InputArray	mask = noArray(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

對於每個查詢描述符，查詢距離不大於指定距離的訓練描述符（非同步版本）。

引數

queryDescriptors	查詢描述符集。
trainDescriptors	訓練描述符集。此集不會新增到儲存在類物件中的訓練描述符集合中。
matches	儲存在 GPU 記憶體中的匹配陣列。內部表示未定義。使用 DescriptorMatcher::radiusMatchConvert 方法以標準表示檢索結果。
maxDistance	匹配描述符之間距離的閾值。此處距離指度量距離（例如漢明距離），而不是座標之間的距離（以畫素測量）！
mask	指定輸入查詢和訓練描述符矩陣之間允許匹配的掩碼。
流	CUDA 流。

對於每個查詢描述符，這些方法查詢距離查詢描述符不大於 maxDistance 的訓練描述符。找到的匹配項按距離遞增順序返回。

此函式的呼叫圖如下

◆ radiusMatchAsync() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		OutputArray	matches,
		float	maxDistance,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = std::vector< GpuMat >(),
		Stream &	stream = Stream::Null() )

純虛擬函式

這是一個過載成員函式，為方便起見而提供。它與上述函式的區別僅在於它接受的引數。

◆ radiusMatchConvert()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatchConvert	(	InputArray	gpu_matches,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		bool	compactResult = false )

純虛擬函式

將匹配陣列從內部表示轉換為標準匹配向量。

此方法應與 DescriptorMatcher::radiusMatchAsync 結合使用以獲取最終結果。僅在 DescriptorMatcher::radiusMatchAsync 完成後（即同步後）呼叫此方法。

引數

gpu_matches	匹配項，從 DescriptorMatcher::radiusMatchAsync 返回。
matches	DMatch 物件的向量。
compactResult	當掩碼（或多個掩碼）不為空時使用的引數。如果 compactResult 為 false，則 matches 向量的大小與 queryDescriptors 的行數相同。如果 compactResult 為 true，則 matches 向量不包含完全被掩蓋的查詢描述符的匹配項。

◆ train()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::train ( )

純虛擬函式

訓練描述符匹配器。

訓練描述符匹配器（例如，FLANN 索引）。在所有匹配方法中，每次匹配前都會執行 train() 方法。

此類的文件是從以下檔案生成的：

opencv2/cudafeatures2d.hpp

公共成員函式

靜態公共成員函式

額外繼承成員

詳細描述

成員函式文件

◆ add()

◆ clear()

◆ createBFMatcher()

◆ empty()

◆ getTrainDescriptors()

◆ isMaskSupported()

◆ knnMatch() [1/2]

◆ knnMatch() [2/2]

◆ knnMatchAsync() [1/2]

◆ knnMatchAsync() [2/2]

◆ knnMatchConvert()

◆ match() [1/2]

◆ match() [2/2]

◆ matchAsync() [1/2]

◆ matchAsync() [2/2]

◆ matchConvert()

◆ radiusMatch() [1/2]

◆ radiusMatch() [2/2]

◆ radiusMatchAsync() [1/2]

◆ radiusMatchAsync() [2/2]

◆ radiusMatchConvert()

◆ train()