OpenCV
3.4.20
Open Source Computer Vision
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Class implementing the MSD (Maximal Self-Dissimilarity) keypoint detector, described in [213]. More...
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
Static Public Member Functions | |
static Ptr< MSDDetector > | create (int m_patch_radius=3, int m_search_area_radius=5, int m_nms_radius=5, int m_nms_scale_radius=0, float m_th_saliency=250.0f, int m_kNN=4, float m_scale_factor=1.25f, int m_n_scales=-1, bool m_compute_orientation=false) |
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | load (const String &filename, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from the file. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String()) |
Loads algorithm from a String. More... | |
template<typename _Tp > | |
static Ptr< _Tp > | read (const FileNode &fn) |
Reads algorithm from the file node. More... | |
Additional Inherited Members | |
Public Member Functions inherited from cv::Feature2D | |
virtual | ~Feature2D () |
virtual void | compute (InputArray image, std::vector< KeyPoint > &keypoints, OutputArray descriptors) |
Computes the descriptors for a set of keypoints detected in an image (first variant) or image set (second variant). More... | |
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()) |
Detects keypoints in an image (first variant) or image set (second variant). More... | |
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 |
Return true if detector object is empty. More... | |
virtual String | getDefaultName () const CV_OVERRIDE |
void | read (const String &fileName) |
virtual void | read (const FileNode &) CV_OVERRIDE |
Reads algorithm parameters from a file storage. More... | |
void | write (const String &fileName) const |
virtual void | write (FileStorage &) const CV_OVERRIDE |
Stores algorithm parameters in a file storage. More... | |
void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name) const |
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
Algorithm () | |
virtual | ~Algorithm () |
virtual void | clear () |
Clears the algorithm state. More... | |
virtual void | save (const String &filename) const |
void | write (FileStorage &fs, const String &name) const |
void | write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const |
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm | |
void | writeFormat (FileStorage &fs) const |
Class implementing the MSD (Maximal Self-Dissimilarity) keypoint detector, described in [213].
The algorithm implements a novel interest point detector stemming from the intuition that image patches which are highly dissimilar over a relatively large extent of their surroundings hold the property of being repeatable and distinctive. This concept of "contextual self-dissimilarity" reverses the key paradigm of recent successful techniques such as the Local Self-Similarity descriptor and the Non-Local Means filter, which build upon the presence of similar - rather than dissimilar - patches. Moreover, it extends to contextual information the local self-dissimilarity notion embedded in established detectors of corner-like interest points, thereby achieving enhanced repeatability, distinctiveness and localization accuracy.
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Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.xfeatures2d.MSDDetector.create( | [, m_patch_radius[, m_search_area_radius[, m_nms_radius[, m_nms_scale_radius[, m_th_saliency[, m_kNN[, m_scale_factor[, m_n_scales[, m_compute_orientation]]]]]]]]] | ) -> | retval | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
cv.xfeatures2d.MSDDetector_create( | [, m_patch_radius[, m_search_area_radius[, m_nms_radius[, m_nms_scale_radius[, m_th_saliency[, m_kNN[, m_scale_factor[, m_n_scales[, m_compute_orientation]]]]]]]]] | ) -> | retval |