cv::FastFeatureDetector 類參考

使用 FAST 方法進行特徵檢測的包裝類。 : 更多...

#include <opencv2/features2d.hpp>

cv::FastFeatureDetector 的協作圖

公共型別
列舉	{   閾值 = 10000 ,   非極大值抑制 =10001 ,   FAST_N =10002 }
列舉	DetectorType {   TYPE_5_8 = 0 ,   TYPE_7_12 = 1 ,   TYPE_9_16 = 2 }

公共成員函式
virtual String	getDefaultName () const CV_OVERRIDE
virtual bool	getNonmaxSuppression () const =0
virtual int	getThreshold () const =0
virtual FastFeatureDetector::DetectorType	getType () const =0
virtual void	setNonmaxSuppression (bool f)=0
virtual void	setThreshold (int threshold)=0
virtual void	setType (FastFeatureDetector::DetectorType type)=0
從 cv::Feature2D 繼承的公共成員函式
virtual	~Feature2D ()
virtual void	compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors)
	計算在影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中檢測到的一組關鍵點的描述符。
virtual void	compute (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, OutputArrayOfArrays descriptors)
virtual int	defaultNorm () const
virtual int	descriptorSize () const
virtual int	descriptorType () const
virtual void	detect (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, InputArray mask=noArray())
	在影像（第一種變體）或影像集（第二種變體）中檢測關鍵點。
virtual void	detect (InputArrayOfArrays images, std::vector< std::vector< KeyPoint > > &keypoints, InputArrayOfArrays masks=noArray())
virtual void	detectAndCompute (InputArray image, InputArray mask, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors, bool useProvidedKeypoints=false)
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
	如果檢測器物件為空，則返回 true。
virtual void	read (const FileNode &) CV_OVERRIDE
	從檔案儲存中讀取演算法引數。
void	read (const String &fileName)
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name) const
void	write (const String &fileName) const
virtual void	write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE
	將演算法引數儲存到檔案儲存中。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const
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 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< FastFeatureDetector >	create (int threshold=10, bool nonmaxSuppression=true, FastFeatureDetector::DetectorType type=FastFeatureDetector::TYPE_9_16)
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。

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

詳細描述

使用 FAST 方法進行特徵檢測的包裝類。

成員列舉文件

匿名列舉

匿名列舉

列舉器
THRESHOLD
NONMAX_SUPPRESSION
FAST_N

DetectorType

enum cv::FastFeatureDetector::DetectorType

列舉器
TYPE_5_8
TYPE_7_12
TYPE_9_16

成員函式文件

create()

static Ptr< FastFeatureDetector > cv::FastFeatureDetector::create ( int threshold = 10, bool nonmaxSuppression = true, FastFeatureDetector::DetectorType type = FastFeatureDetector::TYPE_9_16 )

static

Python
	cv.FastFeatureDetector.create(	[, threshold[, nonmaxSuppression[, type]]]	) ->	retval
	cv.FastFeatureDetector_create(	[, threshold[, nonmaxSuppression[, type]]]	) ->	retval

getDefaultName()

virtual String cv::FastFeatureDetector::getDefaultName ( ) const

virtual

Python
	cv.FastFeatureDetector.getDefaultName(		) ->	retval

返回演算法字串識別符號。當物件儲存到檔案或字串時，此字串用作頂級 xml/yml 節點標籤。

從 cv::Feature2D 重新實現。

getNonmaxSuppression()

virtual bool cv::FastFeatureDetector::getNonmaxSuppression ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.FastFeatureDetector.getNonmaxSuppression(		) ->	retval

getThreshold()

virtual int cv::FastFeatureDetector::getThreshold ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.FastFeatureDetector.getThreshold(		) ->	retval

getType()

virtual FastFeatureDetector::DetectorType cv::FastFeatureDetector::getType ( ) const

純虛擬函式

Python
	cv.FastFeatureDetector.getType(		) ->	retval

setNonmaxSuppression()

virtual void cv::FastFeatureDetector::setNonmaxSuppression ( bool hashtableResize() )

純虛擬函式

Python
	cv.FastFeatureDetector.setNonmaxSuppression(	hashtableResize()	) ->	無

setThreshold()

virtual void cv::FastFeatureDetector::setThreshold ( int RANSAC引數。它是點到畫素中對極線的最大距離，超過此距離的點將被視為異常值，不用於計算最終的基本矩陣。它可以設定為1-3左右，具體取決於點定位的精度、影像解析度和影像噪聲。 )

純虛擬函式

Python
	cv.FastFeatureDetector.setThreshold(	RANSAC引數。它是點到畫素中對極線的最大距離，超過此距離的點將被視為異常值，不用於計算最終的基本矩陣。它可以設定為1-3左右，具體取決於點定位的精度、影像解析度和影像噪聲。	) ->	無

setType()

virtual void cv::FastFeatureDetector::setType ( FastFeatureDetector::DetectorType type )

純虛擬函式

Python
	cv.FastFeatureDetector.setType(	type	) ->	無

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此類文件是從以下檔案生成的

• opencv2/features2d.hpp