用於快速邊緣檢測的結構化森林

詳細描述

本模組包含現代結構化邊緣檢測演算法的實現，即某種程度上考慮自然影像中畫素親和性的演算法。

類
類	cv::ximgproc::RFFeatureGetter
類	cv::ximgproc::StructuredEdgeDetection
	實現 [72] 中的邊緣檢測演算法的類：更多...

函式
Ptr< RFFeatureGetter >	cv::ximgproc::createRFFeatureGetter ()
Ptr< StructuredEdgeDetection >	cv::ximgproc::createStructuredEdgeDetection (const String &model, Ptr< const RFFeatureGetter > howToGetFeatures=Ptr< RFFeatureGetter >())

函式文件

createRFFeatureGetter()

Ptr< RFFeatureGetter > cv::ximgproc::createRFFeatureGetter

(

)

Python
	cv.ximgproc.createRFFeatureGetter(		) ->	retval

#include <opencv2/ximgproc/structured_edge_detection.hpp>

createStructuredEdgeDetection()

Ptr< StructuredEdgeDetection > cv::ximgproc::createStructuredEdgeDetection	(	const String &	model,
		Ptr< const RFFeatureGetter >	howToGetFeatures = Ptr< RFFeatureGetter >() )

Python
	cv.ximgproc.createStructuredEdgeDetection(	model[, howToGetFeatures]	) ->	retval

#include <opencv2/ximgproc/structured_edge_detection.hpp>

唯一的建構函式

引數

model	: 模型儲存的檔名
howToGetFeatures	: 可選的繼承自 RFFeatureGetter 的物件。只有當您想訓練自己的森林時才需要它，否則傳遞 NULL