--- /srv/rebuilderd/tmp/rebuilderd70VgVr/inputs/opencv-doc_5.0.0+dfsg-1~exp1_all.deb
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├── file list
│ @@ -1,3 +1,3 @@
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├── control.tar.xz
│ ├── control.tar
│ │ ├── ./control
│ │ │ @@ -1,13 +1,13 @@
│ │ │  Package: opencv-doc
│ │ │  Source: opencv
│ │ │  Version: 5.0.0+dfsg-1~exp1
│ │ │  Architecture: all
│ │ │  Maintainer: Debian Science Team <debian-science-maintainers@lists.alioth.debian.org>
│ │ │ -Installed-Size: 298452
│ │ │ +Installed-Size: 298338
│ │ │  Depends: libjs-jquery, libjs-mathjax
│ │ │  Section: doc
│ │ │  Priority: optional
│ │ │  Multi-Arch: foreign
│ │ │  Homepage: https://opencv.org
│ │ │  Description: OpenCV documentation and examples
│ │ │   This package contains the OpenCV documentation and example programs.
│ │ ├── ./md5sums
│ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │┄ Files differ
├── data.tar.xz
│ ├── data.tar
│ │ ├── file list
│ │ │ @@ -12185,15 +12185,15 @@
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│ │ │ @@ -12273,15 +12273,15 @@
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│ │ │ +-rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    50051 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/retina_TreeHdr_small.jpg
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│ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    27080 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/roi.jpg
│ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    28547 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/root_group_single_channel.png
│ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)     1831 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/rotatedrect.png
│ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    24109 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/rotation.jpg
│ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    14301 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/run_app.png
│ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    29564 2026-07-05 13:50:58.000000 ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/sagrada_familia_input.jpg
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/face/Face.html
│ │ │┄ Ordering differences only
│ │ │ @@ -59,29 +59,29 @@
│ │ │  <li><a href="#constructor-detail" tabindex="0">Constructor Details</a>
│ │ │  <ol class="toc-list">
│ │ │  <li><a href="#%3Cinit%3E()" tabindex="0">Face()</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li><a href="#method-detail" tabindex="0">Method Details</a>
│ │ │  <ol class="toc-list">
│ │ │ +<li><a href="#createFacemarkAAM()" tabindex="0">createFacemarkAAM()</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createFacemarkLBF()" tabindex="0">createFacemarkLBF()</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createFacemarkKazemi()" tabindex="0">createFacemarkKazemi()</a></li>
│ │ │  <li><a href="#getFacesHAAR(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,java.lang.String)" tabindex="0">getFacesHAAR(Mat, Mat, String)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadDatasetList(java.lang.String,java.lang.String,java.util.List,java.util.List)" tabindex="0">loadDatasetList(String, String, List, List)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadTrainingData(java.lang.String,java.util.List,org.opencv.core.Mat,char,float)" tabindex="0">loadTrainingData(String, List, Mat, char, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadTrainingData(java.lang.String,java.util.List,org.opencv.core.Mat,char)" tabindex="0">loadTrainingData(String, List, Mat, char)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadTrainingData(java.lang.String,java.util.List,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">loadTrainingData(String, List, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadTrainingData(java.lang.String,java.lang.String,java.util.List,org.opencv.core.Mat,float)" tabindex="0">loadTrainingData(String, String, List, Mat, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadTrainingData(java.lang.String,java.lang.String,java.util.List,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">loadTrainingData(String, String, List, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadTrainingData(java.util.List,java.util.List,java.util.List)" tabindex="0">loadTrainingData(List, List, List)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadFacePoints(java.lang.String,org.opencv.core.Mat,float)" tabindex="0">loadFacePoints(String, Mat, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#loadFacePoints(java.lang.String,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">loadFacePoints(String, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawFacemarks(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Scalar)" tabindex="0">drawFacemarks(Mat, Mat, Scalar)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawFacemarks(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">drawFacemarks(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createFacemarkAAM()" tabindex="0">createFacemarkAAM()</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createFacemarkLBF()" tabindex="0">createFacemarkLBF()</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createFacemarkKazemi()" tabindex="0">createFacemarkKazemi()</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  <button class="hide-sidebar"><span>Hide sidebar&nbsp;</span><img src="../../../resource-files/left.svg" alt="Hide sidebar"></button><button class="show-sidebar"><img src="../../../resource-files/right.svg" alt="Show sidebar"><span>&nbsp;Show sidebar</span></button></nav>
│ │ │  <main role="main">
│ │ │  <!-- ======== START OF CLASS DATA ======== -->
│ │ │  <div class="header">
│ │ │ @@ -252,14 +252,38 @@
│ │ │  </li>
│ │ │  <!-- ============ METHOD DETAIL ========== -->
│ │ │  <li>
│ │ │  <section class="method-details" id="method-detail">
│ │ │  <h2>Method Details</h2>
│ │ │  <ul class="member-list">
│ │ │  <li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createFacemarkAAM()">
│ │ │ +<h3>createFacemarkAAM</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Facemark.html" title="class in org.opencv.face">Facemark</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createFacemarkAAM</span>()</div>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createFacemarkLBF()">
│ │ │ +<h3>createFacemarkLBF</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Facemark.html" title="class in org.opencv.face">Facemark</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createFacemarkLBF</span>()</div>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createFacemarkKazemi()">
│ │ │ +<h3>createFacemarkKazemi</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Facemark.html" title="class in org.opencv.face">Facemark</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createFacemarkKazemi</span>()</div>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │  <section class="detail" id="getFacesHAAR(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,java.lang.String)">
│ │ │  <h3>getFacesHAAR</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │  <div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">boolean</span>&nbsp;<span class="element-name">getFacesHAAR</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;image,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;faces,
│ │ │   <a href="https://docs.oracle.com/en/java/javase/25/docs/api/java.base/java/lang/String.html" title="class or interface in java.lang" class="external-link">String</a>&nbsp;face_cascade_name)</span></div>
│ │ │  <div class="block">Default face detector
│ │ │ @@ -685,38 +709,14 @@
│ │ │      face::drawFacemarks(frame, landmarks[j], Scalar(0,0,255));
│ │ │  }
│ │ │  </code></dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createFacemarkAAM()">
│ │ │ -<h3>createFacemarkAAM</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Facemark.html" title="class in org.opencv.face">Facemark</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createFacemarkAAM</span>()</div>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createFacemarkLBF()">
│ │ │ -<h3>createFacemarkLBF</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Facemark.html" title="class in org.opencv.face">Facemark</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createFacemarkLBF</span>()</div>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createFacemarkKazemi()">
│ │ │ -<h3>createFacemarkKazemi</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Facemark.html" title="class in org.opencv.face">Facemark</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createFacemarkKazemi</span>()</div>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  <!-- ========= END OF CLASS DATA ========= -->
│ │ │  <footer>
│ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ @@ -17,29 +17,29 @@
│ │ │ │  [Reset]
│ │ │ │     1. _D_e_s_c_r_i_p_t_i_o_n
│ │ │ │     2. _C_o_n_s_t_r_u_c_t_o_r_ _S_u_m_m_a_r_y
│ │ │ │     3. _M_e_t_h_o_d_ _S_u_m_m_a_r_y
│ │ │ │     4. _C_o_n_s_t_r_u_c_t_o_r_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │           1. _F_a_c_e_(_)
│ │ │ │     5. _M_e_t_h_o_d_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │ -         1. _g_e_t_F_a_c_e_s_H_A_A_R_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -         2. _l_o_a_d_D_a_t_a_s_e_t_L_i_s_t_(_S_t_r_i_n_g_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -         3. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _c_h_a_r_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         4. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _c_h_a_r_)
│ │ │ │ -         5. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -         6. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         7. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -         8. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -         9. _l_o_a_d_F_a_c_e_P_o_i_n_t_s_(_S_t_r_i_n_g_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        10. _l_o_a_d_F_a_c_e_P_o_i_n_t_s_(_S_t_r_i_n_g_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        11. _d_r_a_w_F_a_c_e_m_a_r_k_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_c_a_l_a_r_)
│ │ │ │ -        12. _d_r_a_w_F_a_c_e_m_a_r_k_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        13. _c_r_e_a_t_e_F_a_c_e_m_a_r_k_A_A_M_(_)
│ │ │ │ -        14. _c_r_e_a_t_e_F_a_c_e_m_a_r_k_L_B_F_(_)
│ │ │ │ -        15. _c_r_e_a_t_e_F_a_c_e_m_a_r_k_K_a_z_e_m_i_(_)
│ │ │ │ +         1. _c_r_e_a_t_e_F_a_c_e_m_a_r_k_A_A_M_(_)
│ │ │ │ +         2. _c_r_e_a_t_e_F_a_c_e_m_a_r_k_L_B_F_(_)
│ │ │ │ +         3. _c_r_e_a_t_e_F_a_c_e_m_a_r_k_K_a_z_e_m_i_(_)
│ │ │ │ +         4. _g_e_t_F_a_c_e_s_H_A_A_R_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +         5. _l_o_a_d_D_a_t_a_s_e_t_L_i_s_t_(_S_t_r_i_n_g_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +         6. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _c_h_a_r_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +         7. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _c_h_a_r_)
│ │ │ │ +         8. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +         9. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        10. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_S_t_r_i_n_g_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        11. _l_o_a_d_T_r_a_i_n_i_n_g_D_a_t_a_(_L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +        12. _l_o_a_d_F_a_c_e_P_o_i_n_t_s_(_S_t_r_i_n_g_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        13. _l_o_a_d_F_a_c_e_P_o_i_n_t_s_(_S_t_r_i_n_g_,_ _M_a_t_)
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│ │ │ │ +        15. _d_r_a_w_F_a_c_e_m_a_r_k_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │  Hide sidebar [Hide sidebar][Show sidebar] Show sidebar
│ │ │ │  ************ CCllaassss FFaaccee ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.face.Face
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Face extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** CCoonnssttrruuccttoorr SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -109,14 +109,20 @@
│ │ │ │        ******** MMeetthhooddss iinnhheerriitteedd ffrroomm ccllaassss? _OO_bb_jj_ee_cc_tt ********
│ │ │ │        _c_l_o_n_e, _e_q_u_a_l_s, _f_i_n_a_l_i_z_e, _g_e_t_C_l_a_s_s, _h_a_s_h_C_o_d_e, _n_o_t_i_f_y, _n_o_t_i_f_y_A_l_l, _t_o_S_t_r_i_n_g,
│ │ │ │        _w_a_i_t, _w_a_i_t, _w_a_i_t
│ │ │ │      * ********** CCoonnssttrruuccttoorr DDeettaaiillss **********
│ │ │ │            o ******** FFaaccee ********
│ │ │ │              public Face()
│ │ │ │      * ********** MMeetthhoodd DDeettaaiillss **********
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeFFaacceemmaarrkkAAAAMM ********
│ │ │ │ +            public static _F_a_c_e_m_a_r_k createFacemarkAAM()
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeFFaacceemmaarrkkLLBBFF ********
│ │ │ │ +            public static _F_a_c_e_m_a_r_k createFacemarkLBF()
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeFFaacceemmaarrkkKKaazzeemmii ********
│ │ │ │ +            public static _F_a_c_e_m_a_r_k createFacemarkKazemi()
│ │ │ │            o ******** ggeettFFaacceessHHAAAARR ********
│ │ │ │              public static boolean getFacesHAAR(_M_a_t image, _M_a_t faces,
│ │ │ │              _S_t_r_i_n_g face_cascade_name)
│ │ │ │              Default face detector This function is mainly utilized by the
│ │ │ │              implementation of a Facemark Algorithm. End users are advised to
│ │ │ │              use function Facemark::getFaces which can be manually defined and
│ │ │ │              circumvented to the algorithm by Facemark::setFaceDetector.
│ │ │ │ @@ -360,14 +366,8 @@
│ │ │ │                    image - The input image to be processed.
│ │ │ │                    points - Contains the data of points which will be drawn.
│ │ │ │                    <B>Example of usage</B> std::vector<Rect> faces; std::
│ │ │ │                    vector<std::vector<Point2f> > landmarks; facemark->getFaces
│ │ │ │                    (img, faces); facemark->fit(img, faces, landmarks); for(int
│ │ │ │                    j=0;j<rects.size();j++){ face::drawFacemarks(frame, landmarks
│ │ │ │                    [j], Scalar(0,0,255)); }
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeFFaacceemmaarrkkAAAAMM ********
│ │ │ │ -            public static _F_a_c_e_m_a_r_k createFacemarkAAM()
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeFFaacceemmaarrkkLLBBFF ********
│ │ │ │ -            public static _F_a_c_e_m_a_r_k createFacemarkLBF()
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeFFaacceemmaarrkkKKaazzeemmii ********
│ │ │ │ -            public static _F_a_c_e_m_a_r_k createFacemarkKazemi()
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/geometry/Geometry.html
│ │ │ @@ -490,2989 +490,2989 @@
│ │ │  00001e90: 2829 3c2f 613e 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 6f6c  ()</a></li>.</ol
│ │ │  00001ea0: 3e0a 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 3c61 2068  >.</li>.<li><a h
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│ │ │ -000618d0: 3e3c 636f 6465 3e6d 7478 523c 2f63 6f64  ><code>mtxR</cod
│ │ │ -000618e0: 653e 202d 204f 7574 7075 7420 3378 3320  e> - Output 3x3 
│ │ │ -000618f0: 7570 7065 722d 7472 6961 6e67 756c 6172  upper-triangular
│ │ │ -00061900: 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64   matrix.</dd>.<d
│ │ │ -00061910: 643e 3c63 6f64 653e 6d74 7851 3c2f 636f  d><code>mtxQ</co
│ │ │ -00061920: 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2033 7833  de> - Output 3x3
│ │ │ -00061930: 206f 7274 686f 676f 6e61 6c20 6d61 7472   orthogonal matr
│ │ │ -00061940: 6978 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ix.</dd>.<dd><co
│ │ │ -00061950: 6465 3e51 783c 2f63 6f64 653e 202d 204f  de>Qx</code> - O
│ │ │ -00061960: 7074 696f 6e61 6c20 6f75 7470 7574 2033  ptional output 3
│ │ │ -00061970: 7833 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472  x3 rotation matr
│ │ │ -00061980: 6978 2061 726f 756e 6420 782d 6178 6973  ix around x-axis
│ │ │ -00061990: 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e20  ...The function 
│ │ │ -000619a0: 636f 6d70 7574 6573 2061 2052 5120 6465  computes a RQ de
│ │ │ -000619b0: 636f 6d70 6f73 6974 696f 6e20 7573 696e  composition usin
│ │ │ -000619c0: 6720 7468 6520 6769 7665 6e20 726f 7461  g the given rota
│ │ │ -000619d0: 7469 6f6e 732e 2054 6869 7320 6675 6e63  tions. This func
│ │ │ -000619e0: 7469 6f6e 2069 7320 7573 6564 2069 6e0a  tion is used in.
│ │ │ -000619f0: 2364 6563 6f6d 706f 7365 5072 6f6a 6563  #decomposeProjec
│ │ │ -00061a00: 7469 6f6e 4d61 7472 6978 2074 6f20 6465  tionMatrix to de
│ │ │ -00061a10: 636f 6d70 6f73 6520 7468 6520 6c65 6674  compose the left
│ │ │ -00061a20: 2033 7833 2073 7562 6d61 7472 6978 206f   3x3 submatrix o
│ │ │ -00061a30: 6620 6120 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 206d  f a projection m
│ │ │ -00061a40: 6174 7269 7820 696e 746f 2061 2063 616d  atrix into a cam
│ │ │ -00061a50: 6572 610a 616e 6420 6120 726f 7461 7469  era.and a rotati
│ │ │ -00061a60: 6f6e 206d 6174 7269 782e 0a0a 4974 206f  on matrix...It o
│ │ │ -00061a70: 7074 696f 6e61 6c6c 7920 7265 7475 726e  ptionally return
│ │ │ -00061a80: 7320 7468 7265 6520 726f 7461 7469 6f6e  s three rotation
│ │ │ -00061a90: 206d 6174 7269 6365 732c 206f 6e65 2066   matrices, one f
│ │ │ -00061aa0: 6f72 2065 6163 6820 6178 6973 2c20 616e  or each axis, an
│ │ │ -00061ab0: 6420 7468 6520 7468 7265 6520 4575 6c65  d the three Eule
│ │ │ -00061ac0: 7220 616e 676c 6573 2069 6e0a 6465 6772  r angles in.degr
│ │ │ -00061ad0: 6565 7320 2861 7320 7468 6520 7265 7475  ees (as the retu
│ │ │ -00061ae0: 726e 2076 616c 7565 2920 7468 6174 2063  rn value) that c
│ │ │ -00061af0: 6f75 6c64 2062 6520 7573 6564 2069 6e20  ould be used in 
│ │ │ -00061b00: 4f70 656e 474c 2e20 4e6f 7465 2c20 7468  OpenGL. Note, th
│ │ │ -00061b10: 6572 6520 6973 2061 6c77 6179 7320 6d6f  ere is always mo
│ │ │ -00061b20: 7265 2074 6861 6e20 6f6e 650a 7365 7175  re than one.sequ
│ │ │ -00061b30: 656e 6365 206f 6620 726f 7461 7469 6f6e  ence of rotation
│ │ │ -00061b40: 7320 6162 6f75 7420 7468 6520 7468 7265  s about the thre
│ │ │ -00061b50: 6520 7072 696e 6369 7061 6c20 6178 6573  e principal axes
│ │ │ -00061b60: 2074 6861 7420 7265 7375 6c74 7320 696e   that results in
│ │ │ -00061b70: 2074 6865 2073 616d 6520 6f72 6965 6e74   the same orient
│ │ │ -00061b80: 6174 696f 6e20 6f66 2061 6e0a 6f62 6a65  ation of an.obje
│ │ │ -00061b90: 6374 2c20 652e 672e 2073 6565 2043 4954  ct, e.g. see CIT
│ │ │ -00061ba0: 453a 2053 6c61 6261 7567 6820 2e20 5265  E: Slabaugh . Re
│ │ │ -00061bb0: 7475 726e 6564 2074 6872 6565 2072 6f74  turned three rot
│ │ │ -00061bc0: 6174 696f 6e20 6d61 7472 6963 6573 2061  ation matrices a
│ │ │ -00061bd0: 6e64 2063 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67  nd corresponding
│ │ │ -00061be0: 2074 6872 6565 2045 756c 6572 2061 6e67   three Euler ang
│ │ │ -00061bf0: 6c65 730a 6172 6520 6f6e 6c79 206f 6e65  les.are only one
│ │ │ -00061c00: 206f 6620 7468 6520 706f 7373 6962 6c65   of the possible
│ │ │ -00061c10: 2073 6f6c 7574 696f 6e73 2e3c 2f64 643e   solutions.</dd>
│ │ │ -00061c20: 0a3c 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64  .<dt>Returns:</d
│ │ │ -00061c30: 743e 0a3c 6464 3e61 7574 6f6d 6174 6963  t>.<dd>automatic
│ │ │ -00061c40: 616c 6c79 2067 656e 6572 6174 6564 3c2f  ally generated</
│ │ │ -00061c50: 6464 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469 763e  dd>.</dl>.</div>
│ │ │ -00061c60: 0a3c 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f 6c69  .</section>.</li
│ │ │ -00061c70: 3e0a 3c6c 693e 0a3c 7365 6374 696f 6e20  >.<li>.<section 
│ │ │ -00061c80: 636c 6173 733d 2264 6574 6169 6c22 2069  class="detail" i
│ │ │ -00061c90: 643d 2252 5144 6563 6f6d 7033 7833 286f  d="RQDecomp3x3(o
│ │ │ -00061ca0: 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d  rg.opencv.core.M
│ │ │ -00061cb0: 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f  at,org.opencv.co
│ │ │ -00061cc0: 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63  re.Mat,org.openc
│ │ │ -00061cd0: 762e 636f 7265 2e4d 6174 2922 3e0a 3c68  v.core.Mat)">.<h
│ │ │ -00061ce0: 333e 5251 4465 636f 6d70 3378 333c 2f68  3>RQDecomp3x3</h
│ │ │ -00061cf0: 333e 0a3c 6469 7620 636c 6173 733d 2268  3>.<div class="h
│ │ │ -00061d00: 6f72 697a 6f6e 7461 6c2d 7363 726f 6c6c  orizontal-scroll
│ │ │ -00061d10: 223e 0a3c 6469 7620 636c 6173 733d 226d  ">.<div class="m
│ │ │ -00061d20: 656d 6265 722d 7369 676e 6174 7572 6522  ember-signature"
│ │ │ -00061d30: 3e3c 7370 616e 2063 6c61 7373 3d22 6d6f  ><span class="mo
│ │ │ -00061d40: 6469 6669 6572 7322 3e70 7562 6c69 6320  difiers">public 
│ │ │ -00061d50: 7374 6174 6963 3c2f 7370 616e 3e26 6e62  static</span>&nb
│ │ │ -00061d60: 7370 3b3c 7370 616e 2063 6c61 7373 3d22  sp;<span class="
│ │ │ -00061d70: 7265 7475 726e 2d74 7970 6522 3e64 6f75  return-type">dou
│ │ │ -00061d80: 626c 655b 5d3c 2f73 7061 6e3e 266e 6273  ble[]</span>&nbs
│ │ │ -00061d90: 703b 3c73 7061 6e20 636c 6173 733d 2265  p;<span class="e
│ │ │ -00061da0: 6c65 6d65 6e74 2d6e 616d 6522 3e52 5144  lement-name">RQD
│ │ │ -00061db0: 6563 6f6d 7033 7833 3c2f 7370 616e 3e3c  ecomp3x3</span><
│ │ │ -00061dc0: 7762 723e 3c73 7061 6e20 636c 6173 733d  wbr><span class=
│ │ │ -00061dd0: 2270 6172 616d 6574 6572 7322 3e28 3c61  "parameters">(<a
│ │ │ -00061de0: 2068 7265 663d 222e 2e2f 636f 7265 2f4d   href="../core/M
│ │ │ -00061df0: 6174 2e68 746d 6c22 2074 6974 6c65 3d22  at.html" title="
│ │ │ -00061e00: 636c 6173 7320 696e 206f 7267 2e6f 7065  class in org.ope
│ │ │ -00061e10: 6e63 762e 636f 7265 223e 4d61 743c 2f61  ncv.core">Mat</a
│ │ │ -00061e20: 3e26 6e62 7370 3b73 7263 2c0a 203c 6120  >&nbsp;src,. <a 
│ │ │ -00061e30: 6872 6566 3d22 2e2e 2f63 6f72 652f 4d61  href="../core/Ma
│ │ │ -00061e40: 742e 6874 6d6c 2220 7469 746c 653d 2263  t.html" title="c
│ │ │ -00061e50: 6c61 7373 2069 6e20 6f72 672e 6f70 656e  lass in org.open
│ │ │ -00061e60: 6376 2e63 6f72 6522 3e4d 6174 3c2f 613e  cv.core">Mat</a>
│ │ │ -00061e70: 266e 6273 703b 6d74 7852 2c0a 203c 6120  &nbsp;mtxR,. <a 
│ │ │ -00061e80: 6872 6566 3d22 2e2e 2f63 6f72 652f 4d61  href="../core/Ma
│ │ │ -00061e90: 742e 6874 6d6c 2220 7469 746c 653d 2263  t.html" title="c
│ │ │ -00061ea0: 6c61 7373 2069 6e20 6f72 672e 6f70 656e  lass in org.open
│ │ │ -00061eb0: 6376 2e63 6f72 6522 3e4d 6174 3c2f 613e  cv.core">Mat</a>
│ │ │ -00061ec0: 266e 6273 703b 6d74 7851 293c 2f73 7061  &nbsp;mtxQ)</spa
│ │ │ -00061ed0: 6e3e 3c2f 6469 763e 0a3c 6469 7620 636c  n></div>.<div cl
│ │ │ -00061ee0: 6173 733d 2262 6c6f 636b 223e 436f 6d70  ass="block">Comp
│ │ │ -00061ef0: 7574 6573 2061 6e20 5251 2064 6563 6f6d  utes an RQ decom
│ │ │ -00061f00: 706f 7369 7469 6f6e 206f 6620 3378 3320  position of 3x3 
│ │ │ -00061f10: 6d61 7472 6963 6573 2e3c 2f64 6976 3e0a  matrices.</div>.
│ │ │ -00061f20: 3c64 6c20 636c 6173 733d 226e 6f74 6573  <dl class="notes
│ │ │ -00061f30: 223e 0a3c 6474 3e50 6172 616d 6574 6572  ">.<dt>Parameter
│ │ │ -00061f40: 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  s:</dt>.<dd><cod
│ │ │ -00061f50: 653e 7372 633c 2f63 6f64 653e 202d 2033  e>src</code> - 3
│ │ │ -00061f60: 7833 2069 6e70 7574 206d 6174 7269 782e  x3 input matrix.
│ │ │ -00061f70: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -00061f80: 6d74 7852 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75  mtxR</code> - Ou
│ │ │ -00061f90: 7470 7574 2033 7833 2075 7070 6572 2d74  tput 3x3 upper-t
│ │ │ -00061fa0: 7269 616e 6775 6c61 7220 6d61 7472 6978  riangular matrix
│ │ │ -00061fb0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -00061fc0: 3e6d 7478 513c 2f63 6f64 653e 202d 204f  >mtxQ</code> - O
│ │ │ -00061fd0: 7574 7075 7420 3378 3320 6f72 7468 6f67  utput 3x3 orthog
│ │ │ -00061fe0: 6f6e 616c 206d 6174 7269 782e 0a0a 5468  onal matrix...Th
│ │ │ -00061ff0: 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2063 6f6d 7075  e function compu
│ │ │ -00062000: 7465 7320 6120 5251 2064 6563 6f6d 706f  tes a RQ decompo
│ │ │ -00062010: 7369 7469 6f6e 2075 7369 6e67 2074 6865  sition using the
│ │ │ -00062020: 2067 6976 656e 2072 6f74 6174 696f 6e73   given rotations
│ │ │ -00062030: 2e20 5468 6973 2066 756e 6374 696f 6e20  . This function 
│ │ │ -00062040: 6973 2075 7365 6420 696e 0a23 6465 636f  is used in.#deco
│ │ │ -00062050: 6d70 6f73 6550 726f 6a65 6374 696f 6e4d  mposeProjectionM
│ │ │ -00062060: 6174 7269 7820 746f 2064 6563 6f6d 706f  atrix to decompo
│ │ │ -00062070: 7365 2074 6865 206c 6566 7420 3378 3320  se the left 3x3 
│ │ │ -00062080: 7375 626d 6174 7269 7820 6f66 2061 2070  submatrix of a p
│ │ │ -00062090: 726f 6a65 6374 696f 6e20 6d61 7472 6978  rojection matrix
│ │ │ -000620a0: 2069 6e74 6f20 6120 6361 6d65 7261 0a61   into a camera.a
│ │ │ -000620b0: 6e64 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61  nd a rotation ma
│ │ │ -000620c0: 7472 6978 2e0a 0a49 7420 6f70 7469 6f6e  trix...It option
│ │ │ -000620d0: 616c 6c79 2072 6574 7572 6e73 2074 6872  ally returns thr
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│ │ │ -00063270: 787b 417d 5c29 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  x{A}\).</dd>.<dd
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│ │ │ -00063290: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
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│ │ │ -000633f0: 0a64 6567 7265 6573 2e0a 0a54 6865 2066  .degrees...The f
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│ │ │ -00063410: 2061 2064 6563 6f6d 706f 7369 7469 6f6e   a decomposition
│ │ │ -00063420: 206f 6620 6120 7072 6f6a 6563 7469 6f6e   of a projection
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│ │ │ -00063460: 2061 6e64 2074 6865 2070 6f73 6974 696f   and the positio
│ │ │ -00063470: 6e20 6f66 2061 2063 616d 6572 612e 0a0a  n of a camera...
│ │ │ -00063480: 4974 206f 7074 696f 6e61 6c6c 7920 7265  It optionally re
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│ │ │ -000634c0: 2c20 616e 6420 7468 7265 6520 4575 6c65  , and three Eule
│ │ │ -000634d0: 7220 616e 676c 6573 2074 6861 7420 636f  r angles that co
│ │ │ -000634e0: 756c 640a 6265 2075 7365 6420 696e 204f  uld.be used in O
│ │ │ -000634f0: 7065 6e47 4c2e 204e 6f74 652c 2074 6865  penGL. Note, the
│ │ │ -00063500: 7265 2069 7320 616c 7761 7973 206d 6f72  re is always mor
│ │ │ -00063510: 6520 7468 616e 206f 6e65 2073 6571 7565  e than one seque
│ │ │ -00063520: 6e63 6520 6f66 2072 6f74 6174 696f 6e73  nce of rotations
│ │ │ -00063530: 2061 626f 7574 2074 6865 2074 6872 6565   about the three
│ │ │ -00063540: 0a70 7269 6e63 6970 616c 2061 7865 7320  .principal axes 
│ │ │ -00063550: 7468 6174 2072 6573 756c 7473 2069 6e20  that results in 
│ │ │ -00063560: 7468 6520 7361 6d65 206f 7269 656e 7461  the same orienta
│ │ │ -00063570: 7469 6f6e 206f 6620 616e 206f 626a 6563  tion of an objec
│ │ │ -00063580: 742c 2065 2e67 2e20 7365 6520 4349 5445  t, e.g. see CITE
│ │ │ -00063590: 3a20 536c 6162 6175 6768 202e 2052 6574  : Slabaugh . Ret
│ │ │ -000635a0: 7572 6e65 640a 7468 7265 6520 726f 7461  urned.three rota
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│ │ │ -000635c0: 6420 636f 7272 6573 706f 6e64 696e 6720  d corresponding 
│ │ │ -000635d0: 7468 7265 6520 4575 6c65 7220 616e 676c  three Euler angl
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│ │ │ -00063610: 6675 6e63 7469 6f6e 2069 7320 6261 7365  function is base
│ │ │ -00063620: 6420 6f6e 2023 5251 4465 636f 6d70 3378  d on #RQDecomp3x
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│ │ │ +00059070: 656e 7461 6765 206f 6620 7468 6520 6d61  entage of the ma
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│ │ │ +00059160: 6963 6573 2061 7320 7468 6572 6520 7765  ices as there we
│ │ │ +00059170: 7265 2061 7420 7468 6520 6d6f 6d65 6e74  re at the moment
│ │ │ +00059180: 2074 6865 206c 696d 6974 2077 6173 2065   the limit was e
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│ │ │ +0005ea60: 696e 6465 782c 2066 6978 7074 5f64 6570  index, fixpt_dep
│ │ │ +0005ea70: 7468 292c 2077 6865 7265 2069 6e64 6963  th), where indic
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│ │ │ +00060370: 2069 6e73 6372 6962 6564 2e0a 5468 6520   inscribed..The 
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│ │ │ +000603c0: 6564 2e0a 0a46 6f72 2061 6e20 656c 6c69  ed...For an elli
│ │ │ +000603d0: 7073 652c 2074 6869 7320 6261 7369 7320  pse, this basis 
│ │ │ +000603e0: 7365 7420 6973 205c 2820 5c63 6869 3d20  set is \( \chi= 
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│ │ │ +00060400: 795e 322c 2078 2c20 792c 2031 5c72 6967  y^2, x, y, 1\rig
│ │ │ +00060410: 6874 2920 5c29 2c0a 7768 6963 6820 6973  ht) \),.which is
│ │ │ +00060420: 2061 2073 6574 206f 6620 7369 7820 6672   a set of six fr
│ │ │ +00060430: 6565 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74 7320  ee coefficients 
│ │ │ +00060440: 5c28 2041 5e54 3d5c 6c65 6674 5c7b 415f  \( A^T=\left\{A_
│ │ │ +00060450: 7b5c 7465 7874 7b78 787d 7d2c 415f 7b5c  {\text{xx}},A_{\
│ │ │ +00060460: 7465 7874 7b78 797d 7d2c 415f 7b5c 7465  text{xy}},A_{\te
│ │ │ +00060470: 7874 7b79 797d 7d2c 415f 782c 415f 792c  xt{yy}},A_x,A_y,
│ │ │ +00060480: 415f 305c 7269 6768 745c 7d20 5c29 2e0a  A_0\right\} \)..
│ │ │ +00060490: 486f 7765 7665 722c 2074 6f20 7370 6563  However, to spec
│ │ │ +000604a0: 6966 7920 616e 2065 6c6c 6970 7365 2c20  ify an ellipse, 
│ │ │ +000604b0: 616c 6c20 7468 6174 2069 7320 6e65 6564  all that is need
│ │ │ +000604c0: 6564 2069 7320 6669 7665 206e 756d 6265  ed is five numbe
│ │ │ +000604d0: 7273 3b20 7468 6520 6d61 6a6f 7220 616e  rs; the major an
│ │ │ +000604e0: 6420 6d69 6e6f 7220 6178 6573 206c 656e  d minor axes len
│ │ │ +000604f0: 6774 6873 205c 2820 2861 2c62 2920 5c29  gths \( (a,b) \)
│ │ │ +00060500: 2c0a 7468 6520 706f 7369 7469 6f6e 205c  ,.the position \
│ │ │ +00060510: 2820 2878 5f30 2c79 5f30 2920 5c29 2c20  ( (x_0,y_0) \), 
│ │ │ +00060520: 616e 6420 7468 6520 6f72 6965 6e74 6174  and the orientat
│ │ │ +00060530: 696f 6e20 5c28 205c 7468 6574 6120 5c29  ion \( \theta \)
│ │ │ +00060540: 2e20 5468 6973 2069 7320 6265 6361 7573  . This is becaus
│ │ │ +00060550: 6520 7468 6520 6261 7369 7320 7365 7420  e the basis set 
│ │ │ +00060560: 696e 636c 7564 6573 206c 696e 6573 2c0a  includes lines,.
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│ │ │ +00060580: 626f 6c69 6320 616e 6420 6879 7065 7262  bolic and hyperb
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│ │ │ +000605a0: 7320 7765 6c6c 2061 7320 656c 6c69 7074  s well as ellipt
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│ │ │ +000605c0: 7320 706f 7373 6962 6c65 2066 6974 732e  s possible fits.
│ │ │ +000605d0: 0a49 6620 7468 6520 6669 7420 6973 2066  .If the fit is f
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│ │ │ +00060600: 6f6c 6963 2066 756e 6374 696f 6e20 7468  olic function th
│ │ │ +00060610: 656e 2074 6865 2073 7461 6e64 6172 6420  en the standard 
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│ │ │ +00060640: 414d 5320 6d65 7468 6f64 2072 6573 7472  AMS method restr
│ │ │ +00060650: 6963 7473 2074 6865 2066 6974 2074 6f20  icts the fit to 
│ │ │ +00060660: 7061 7261 626f 6c69 632c 2068 7970 6572  parabolic, hyper
│ │ │ +00060670: 626f 6c69 6320 616e 6420 656c 6c69 7074  bolic and ellipt
│ │ │ +00060680: 6963 616c 2063 7572 7665 730a 6279 2069  ical curves.by i
│ │ │ +00060690: 6d70 6f73 696e 6720 7468 6520 636f 6e64  mposing the cond
│ │ │ +000606a0: 6974 696f 6e20 7468 6174 205c 2820 415e  ition that \( A^
│ │ │ +000606b0: 5420 2820 445f 785e 5420 445f 7820 202b  T ( D_x^T D_x  +
│ │ │ +000606c0: 2020 2044 5f79 5e54 2044 5f79 2920 4120     D_y^T D_y) A 
│ │ │ +000606d0: 3d20 3120 5c29 2077 6865 7265 0a74 6865  = 1 \) where.the
│ │ │ +000606e0: 206d 6174 7269 6365 7320 5c28 2044 7820   matrices \( Dx 
│ │ │ +000606f0: 5c29 2061 6e64 205c 2820 4479 205c 2920  \) and \( Dy \) 
│ │ │ +00060700: 6172 6520 7468 6520 7061 7274 6961 6c20  are the partial 
│ │ │ +00060710: 6465 7269 7661 7469 7665 7320 6f66 2074  derivatives of t
│ │ │ +00060720: 6865 2064 6573 6967 6e20 6d61 7472 6978  he design matrix
│ │ │ +00060730: 205c 2820 4420 5c29 2077 6974 680a 7265   \( D \) with.re
│ │ │ +00060740: 7370 6563 7420 746f 2078 2061 6e64 2079  spect to x and y
│ │ │ +00060750: 2e20 5468 6520 6d61 7472 6963 6573 2061  . The matrices a
│ │ │ +00060760: 7265 2066 6f72 6d65 6420 726f 7720 6279  re formed row by
│ │ │ +00060770: 2072 6f77 2061 7070 6c79 696e 6720 7468   row applying th
│ │ │ +00060780: 6520 666f 6c6c 6f77 696e 6720 746f 0a65  e following to.e
│ │ │ +00060790: 6163 6820 6f66 2074 6865 2070 6f69 6e74  ach of the point
│ │ │ +000607a0: 7320 696e 2074 6865 2073 6574 3a0a 5c28  s in the set:.\(
│ │ │ +000607b0: 616c 6967 6e2a 7d7b 0a44 2869 2c3a 2926  align*}{.D(i,:)&
│ │ │ +000607c0: 616d 703b 3d5c 6c65 6674 5c7b 785f 695e  amp;=\left\{x_i^
│ │ │ +000607d0: 322c 2078 5f69 2079 5f69 2c20 795f 695e  2, x_i y_i, y_i^
│ │ │ +000607e0: 322c 2078 5f69 2c20 795f 692c 2031 5c72  2, x_i, y_i, 1\r
│ │ │ +000607f0: 6967 6874 5c7d 2026 616d 703b 0a44 5f78  ight\} &amp;.D_x
│ │ │ +00060800: 2869 2c3a 2926 616d 703b 3d5c 6c65 6674  (i,:)&amp;=\left
│ │ │ +00060810: 5c7b 3220 785f 692c 795f 692c 302c 312c  \{2 x_i,y_i,0,1,
│ │ │ +00060820: 302c 305c 7269 6768 745c 7d20 2661 6d70  0,0\right\} &amp
│ │ │ +00060830: 3b0a 445f 7928 692c 3a29 2661 6d70 3b3d  ;.D_y(i,:)&amp;=
│ │ │ +00060840: 5c6c 6566 745c 7b30 2c78 5f69 2c32 2079  \left\{0,x_i,2 y
│ │ │ +00060850: 5f69 2c30 2c31 2c30 5c72 6967 6874 5c7d  _i,0,1,0\right\}
│ │ │ +00060860: 0a5c 290a 5468 6520 414d 5320 6d65 7468  .\).The AMS meth
│ │ │ +00060870: 6f64 206d 696e 696d 697a 6573 2074 6865  od minimizes the
│ │ │ +00060880: 2063 6f73 7420 6675 6e63 7469 6f6e 0a5c   cost function.\
│ │ │ +00060890: 2865 7175 6174 696f 6e2a 7d7b 0a5c 6570  (equation*}{.\ep
│ │ │ +000608a0: 7369 6c6f 6e20 5e32 3d5c 6672 6163 7b20  silon ^2=\frac{ 
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│ │ │ +000630e0: 6173 2077 656c 6c2e 0a0a 4265 6c6f 7720  as well...Below 
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│ │ │ -000639e0: 6f72 652f 4d61 742e 6874 6d6c 2220 7469  ore/Mat.html" ti
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│ │ │ -00063c80: 2061 726f 756e 6420 792d 6178 6973 2e0a   around y-axis..
│ │ │ -00063c90: 6465 6772 6565 732e 0a0a 5468 6520 6675  degrees...The fu
│ │ │ -00063ca0: 6e63 7469 6f6e 2063 6f6d 7075 7465 7320  nction computes 
│ │ │ -00063cb0: 6120 6465 636f 6d70 6f73 6974 696f 6e20  a decomposition 
│ │ │ -00063cc0: 6f66 2061 2070 726f 6a65 6374 696f 6e20  of a projection 
│ │ │ -00063cd0: 6d61 7472 6978 2069 6e74 6f20 6120 6361  matrix into a ca
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│ │ │ -00063cf0: 726f 7461 7469 6f6e 0a6d 6174 7269 7820  rotation.matrix 
│ │ │ -00063d00: 616e 6420 7468 6520 706f 7369 7469 6f6e  and the position
│ │ │ -00063d10: 206f 6620 6120 6361 6d65 7261 2e0a 0a49   of a camera...I
│ │ │ -00063d20: 7420 6f70 7469 6f6e 616c 6c79 2072 6574  t optionally ret
│ │ │ -00063d30: 7572 6e73 2074 6872 6565 2072 6f74 6174  urns three rotat
│ │ │ -00063d40: 696f 6e20 6d61 7472 6963 6573 2c20 6f6e  ion matrices, on
│ │ │ -00063d50: 6520 666f 7220 6561 6368 2061 7869 732c  e for each axis,
│ │ │ -00063d60: 2061 6e64 2074 6872 6565 2045 756c 6572   and three Euler
│ │ │ -00063d70: 2061 6e67 6c65 7320 7468 6174 2063 6f75   angles that cou
│ │ │ -00063d80: 6c64 0a62 6520 7573 6564 2069 6e20 4f70  ld.be used in Op
│ │ │ -00063d90: 656e 474c 2e20 4e6f 7465 2c20 7468 6572  enGL. Note, ther
│ │ │ -00063da0: 6520 6973 2061 6c77 6179 7320 6d6f 7265  e is always more
│ │ │ -00063db0: 2074 6861 6e20 6f6e 6520 7365 7175 656e   than one sequen
│ │ │ -00063dc0: 6365 206f 6620 726f 7461 7469 6f6e 7320  ce of rotations 
│ │ │ -00063dd0: 6162 6f75 7420 7468 6520 7468 7265 650a  about the three.
│ │ │ -00063de0: 7072 696e 6369 7061 6c20 6178 6573 2074  principal axes t
│ │ │ -00063df0: 6861 7420 7265 7375 6c74 7320 696e 2074  hat results in t
│ │ │ -00063e00: 6865 2073 616d 6520 6f72 6965 6e74 6174  he same orientat
│ │ │ -00063e10: 696f 6e20 6f66 2061 6e20 6f62 6a65 6374  ion of an object
│ │ │ -00063e20: 2c20 652e 672e 2073 6565 2043 4954 453a  , e.g. see CITE:
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│ │ │ -00063e40: 726e 6564 0a74 6872 6565 2072 6f74 6174  rned.three rotat
│ │ │ -00063e50: 696f 6e20 6d61 7472 6963 6573 2061 6e64  ion matrices and
│ │ │ -00063e60: 2063 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2074   corresponding t
│ │ │ -00063e70: 6872 6565 2045 756c 6572 2061 6e67 6c65  hree Euler angle
│ │ │ -00063e80: 7320 6172 6520 6f6e 6c79 206f 6e65 206f  s are only one o
│ │ │ -00063e90: 6620 7468 6520 706f 7373 6962 6c65 2073  f the possible s
│ │ │ -00063ea0: 6f6c 7574 696f 6e73 2e0a 0a54 6865 2066  olutions...The f
│ │ │ -00063eb0: 756e 6374 696f 6e20 6973 2062 6173 6564  unction is based
│ │ │ -00063ec0: 206f 6e20 2352 5144 6563 6f6d 7033 7833   on #RQDecomp3x3
│ │ │ -00063ed0: 202e 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f   .</dd>.</dl>.</
│ │ │ -00063ee0: 6469 763e 0a3c 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a  div>.</section>.
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│ │ │ -00065bf0: 6332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5365 636f  c2</code> - Seco
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│ │ │ -00065c60: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ -00065c80: 4f75 7470 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469  Output translati
│ │ │ -00065c90: 6f6e 2076 6563 746f 7220 6f66 2074 6865  on vector of the
│ │ │ -00065ca0: 2073 7570 6572 706f 7369 7469 6f6e 2e3c   superposition.<
│ │ │ -00065cb0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
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│ │ │ -00065cd0: 7074 696f 6e61 6c20 6f75 7470 7574 2064  ptional output d
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│ │ │ -00065cf0: 6333 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074  c3 with regard t
│ │ │ -00065d00: 6f20 7276 6563 313c 2f64 643e 0a3c 6464  o rvec1</dd>.<dd
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│ │ │ -00065d20: 6f64 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20  ode> - Optional 
│ │ │ -00065d30: 6f75 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976  output derivativ
│ │ │ -00065d40: 6520 6f66 2072 7665 6333 2077 6974 6820  e of rvec3 with 
│ │ │ -00065d50: 7265 6761 7264 2074 6f20 7476 6563 313c  regard to tvec1<
│ │ │ -00065d60: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
│ │ │ -00065d70: 7233 6472 323c 2f63 6f64 653e 202d 204f  r3dr2</code> - O
│ │ │ -00065d80: 7074 696f 6e61 6c20 6f75 7470 7574 2064  ptional output d
│ │ │ -00065d90: 6572 6976 6174 6976 6520 6f66 2072 7665  erivative of rve
│ │ │ -00065da0: 6333 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074  c3 with regard t
│ │ │ -00065db0: 6f20 7276 6563 323c 2f64 643e 0a3c 6464  o rvec2</dd>.<dd
│ │ │ -00065dc0: 3e3c 636f 6465 3e64 7233 6474 323c 2f63  ><code>dr3dt2</c
│ │ │ -00065dd0: 6f64 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20  ode> - Optional 
│ │ │ -00065de0: 6f75 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976  output derivativ
│ │ │ -00065df0: 6520 6f66 2072 7665 6333 2077 6974 6820  e of rvec3 with 
│ │ │ -00065e00: 7265 6761 7264 2074 6f20 7476 6563 323c  regard to tvec2<
│ │ │ -00065e10: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
│ │ │ -00065e20: 7433 6472 313c 2f63 6f64 653e 202d 204f  t3dr1</code> - O
│ │ │ -00065e30: 7074 696f 6e61 6c20 6f75 7470 7574 2064  ptional output d
│ │ │ -00065e40: 6572 6976 6174 6976 6520 6f66 2074 7665  erivative of tve
│ │ │ -00065e50: 6333 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074  c3 with regard t
│ │ │ -00065e60: 6f20 7276 6563 313c 2f64 643e 0a3c 6464  o rvec1</dd>.<dd
│ │ │ -00065e70: 3e3c 636f 6465 3e64 7433 6474 313c 2f63  ><code>dt3dt1</c
│ │ │ -00065e80: 6f64 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20  ode> - Optional 
│ │ │ -00065e90: 6f75 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976  output derivativ
│ │ │ -00065ea0: 6520 6f66 2074 7665 6333 2077 6974 6820  e of tvec3 with 
│ │ │ -00065eb0: 7265 6761 7264 2074 6f20 7476 6563 313c  regard to tvec1<
│ │ │ -00065ec0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
│ │ │ -00065ed0: 7433 6472 323c 2f63 6f64 653e 202d 204f  t3dr2</code> - O
│ │ │ -00065ee0: 7074 696f 6e61 6c20 6f75 7470 7574 2064  ptional output d
│ │ │ -00065ef0: 6572 6976 6174 6976 6520 6f66 2074 7665  erivative of tve
│ │ │ -00065f00: 6333 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074  c3 with regard t
│ │ │ -00065f10: 6f20 7276 6563 323c 2f64 643e 0a3c 6464  o rvec2</dd>.<dd
│ │ │ -00065f20: 3e3c 636f 6465 3e64 7433 6474 323c 2f63  ><code>dt3dt2</c
│ │ │ -00065f30: 6f64 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20  ode> - Optional 
│ │ │ -00065f40: 6f75 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976  output derivativ
│ │ │ -00065f50: 6520 6f66 2074 7665 6333 2077 6974 6820  e of tvec3 with 
│ │ │ -00065f60: 7265 6761 7264 2074 6f20 7476 6563 320a  regard to tvec2.
│ │ │ -00065f70: 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2063  .The functions c
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│ │ │ -00065f90: 6e7b 6172 7261 797d 7b6c 7d20 5c74 6578  n{array}{l} \tex
│ │ │ -00065fa0: 7474 747b 7276 6563 337d 203d 2020 5c6d  ttt{rvec3} =  \m
│ │ │ -00065fb0: 6174 6872 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d  athrm{rodrigues}
│ │ │ -00065fc0: 205e 7b2d 317d 205c 6c65 6674 2028 205c   ^{-1} \left ( \
│ │ │ -00065fd0: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ -00065fe0: 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b 7276 6563  } ( \texttt{rvec
│ │ │ -00065ff0: 327d 2029 2020 5c63 646f 7420 5c6d 6174  2} )  \cdot \mat
│ │ │ -00066000: 6872 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d 2028  hrm{rodrigues} (
│ │ │ -00066010: 205c 7465 7874 7474 7b72 7665 6331 7d20   \texttt{rvec1} 
│ │ │ -00066020: 2920 5c72 6967 6874 2029 2020 5c5c 205c  ) \right )  \\ \
│ │ │ -00066030: 7465 7874 7474 7b74 7665 6333 7d20 3d20  texttt{tvec3} = 
│ │ │ -00066040: 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775   \mathrm{rodrigu
│ │ │ -00066050: 6573 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b 7276  es} ( \texttt{rv
│ │ │ -00066060: 6563 327d 2029 2020 5c63 646f 7420 5c74  ec2} )  \cdot \t
│ │ │ -00066070: 6578 7474 747b 7476 6563 317d 202b 2020  exttt{tvec1} +  
│ │ │ -00066080: 5c74 6578 7474 747b 7476 6563 327d 205c  \texttt{tvec2} \
│ │ │ -00066090: 656e 647b 6172 7261 797d 202c 5c29 0a0a  end{array} ,\)..
│ │ │ -000660a0: 7768 6572 6520 5c28 5c6d 6174 6872 6d7b  where \(\mathrm{
│ │ │ -000660b0: 726f 6472 6967 7565 737d 5c29 2064 656e  rodrigues}\) den
│ │ │ -000660c0: 6f74 6573 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20  otes a rotation 
│ │ │ -000660d0: 7665 6374 6f72 2074 6f20 6120 726f 7461  vector to a rota
│ │ │ -000660e0: 7469 6f6e 206d 6174 7269 7820 7472 616e  tion matrix tran
│ │ │ -000660f0: 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2c20 616e 640a  sformation, and.
│ │ │ -00066100: 5c28 5c6d 6174 6872 6d7b 726f 6472 6967  \(\mathrm{rodrig
│ │ │ -00066110: 7565 737d 5e7b 2d31 7d5c 2920 6465 6e6f  ues}^{-1}\) deno
│ │ │ -00066120: 7465 7320 7468 6520 696e 7665 7273 6520  tes the inverse 
│ │ │ -00066130: 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2e20  transformation. 
│ │ │ -00066140: 5365 6520 2352 6f64 7269 6775 6573 2066  See #Rodrigues f
│ │ │ -00066150: 6f72 2064 6574 6169 6c73 2e0a 0a41 6c73  or details...Als
│ │ │ -00066160: 6f2c 2074 6865 2066 756e 6374 696f 6e73  o, the functions
│ │ │ -00066170: 2063 616e 2063 6f6d 7075 7465 2074 6865   can compute the
│ │ │ -00066180: 2064 6572 6976 6174 6976 6573 206f 6620   derivatives of 
│ │ │ -00066190: 7468 6520 6f75 7470 7574 2076 6563 746f  the output vecto
│ │ │ -000661a0: 7273 2077 6974 6820 7265 6761 7264 7320  rs with regards 
│ │ │ -000661b0: 746f 2074 6865 2069 6e70 7574 0a76 6563  to the input.vec
│ │ │ -000661c0: 746f 7273 2028 7365 6520 236d 6174 4d75  tors (see #matMu
│ │ │ -000661d0: 6c44 6572 6976 2029 2e20 5468 6520 6675  lDeriv ). The fu
│ │ │ -000661e0: 6e63 7469 6f6e 7320 6172 6520 7573 6564  nctions are used
│ │ │ -000661f0: 2069 6e73 6964 6520 2373 7465 7265 6f43   inside #stereoC
│ │ │ -00066200: 616c 6962 7261 7465 2062 7574 2063 616e  alibrate but can
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│ │ │ -00066a40: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7476 6563  >.<dd><code>tvec
│ │ │ -00066a50: 323c 2f63 6f64 653e 202d 2053 6563 6f6e  2</code> - Secon
│ │ │ -00066a60: 6420 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665  d translation ve
│ │ │ -00066a70: 6374 6f72 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  ctor.</dd>.<dd><
│ │ │ -00066a80: 636f 6465 3e72 7665 6333 3c2f 636f 6465  code>rvec3</code
│ │ │ -00066a90: 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74 6174  > - Output rotat
│ │ │ -00066aa0: 696f 6e20 7665 6374 6f72 206f 6620 7468  ion vector of th
│ │ │ -00066ab0: 6520 7375 7065 7270 6f73 6974 696f 6e2e  e superposition.
│ │ │ -00066ac0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -00066ad0: 7476 6563 333c 2f63 6f64 653e 202d 204f  tvec3</code> - O
│ │ │ -00066ae0: 7574 7075 7420 7472 616e 736c 6174 696f  utput translatio
│ │ │ -00066af0: 6e20 7665 6374 6f72 206f 6620 7468 6520  n vector of the 
│ │ │ -00066b00: 7375 7065 7270 6f73 6974 696f 6e2e 3c2f  superposition.</
│ │ │ -00066b10: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
│ │ │ -00066b20: 3364 7231 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dr1</code> - Op
│ │ │ -00066b30: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ -00066b40: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7276 6563  rivative of rvec
│ │ │ -00066b50: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ -00066b60: 2072 7665 6331 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   rvec1</dd>.<dd>
│ │ │ -00066b70: 3c63 6f64 653e 6472 3364 7431 3c2f 636f  <code>dr3dt1</co
│ │ │ -00066b80: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ -00066b90: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ -00066ba0: 206f 6620 7276 6563 3320 7769 7468 2072   of rvec3 with r
│ │ │ -00066bb0: 6567 6172 6420 746f 2074 7665 6331 3c2f  egard to tvec1</
│ │ │ -00066bc0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
│ │ │ -00066bd0: 3364 7232 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dr2</code> - Op
│ │ │ -00066be0: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ -00066bf0: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7276 6563  rivative of rvec
│ │ │ -00066c00: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ -00066c10: 2072 7665 6332 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   rvec2</dd>.<dd>
│ │ │ -00066c20: 3c63 6f64 653e 6472 3364 7432 3c2f 636f  <code>dr3dt2</co
│ │ │ -00066c30: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ -00066c40: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ -00066c50: 206f 6620 7276 6563 3320 7769 7468 2072   of rvec3 with r
│ │ │ -00066c60: 6567 6172 6420 746f 2074 7665 6332 3c2f  egard to tvec2</
│ │ │ -00066c70: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6474  dd>.<dd><code>dt
│ │ │ -00066c80: 3364 7231 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dr1</code> - Op
│ │ │ -00066c90: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ -00066ca0: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7476 6563  rivative of tvec
│ │ │ -00066cb0: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ -00066cc0: 2072 7665 6331 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   rvec1</dd>.<dd>
│ │ │ -00066cd0: 3c63 6f64 653e 6474 3364 7431 3c2f 636f  <code>dt3dt1</co
│ │ │ -00066ce0: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ -00066cf0: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ -00066d00: 206f 6620 7476 6563 3320 7769 7468 2072   of tvec3 with r
│ │ │ -00066d10: 6567 6172 6420 746f 2074 7665 6331 3c2f  egard to tvec1</
│ │ │ -00066d20: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6474  dd>.<dd><code>dt
│ │ │ -00066d30: 3364 7232 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dr2</code> - Op
│ │ │ -00066d40: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ -00066d50: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7476 6563  rivative of tvec
│ │ │ -00066d60: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ -00066d70: 2072 7665 6332 0a0a 5468 6520 6675 6e63   rvec2..The func
│ │ │ -00066d80: 7469 6f6e 7320 636f 6d70 7574 653a 0a0a  tions compute:..
│ │ │ -00066d90: 5c28 5c62 6567 696e 7b61 7272 6179 7d7b  \(\begin{array}{
│ │ │ -00066da0: 6c7d 205c 7465 7874 7474 7b72 7665 6333  l} \texttt{rvec3
│ │ │ -00066db0: 7d20 3d20 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64  } =  \mathrm{rod
│ │ │ -00066dc0: 7269 6775 6573 7d20 5e7b 2d31 7d20 5c6c  rigues} ^{-1} \l
│ │ │ -00066dd0: 6566 7420 2820 5c6d 6174 6872 6d7b 726f  eft ( \mathrm{ro
│ │ │ -00066de0: 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465 7874  drigues} ( \text
│ │ │ -00066df0: 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c 6364  tt{rvec2} )  \cd
│ │ │ -00066e00: 6f74 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269  ot \mathrm{rodri
│ │ │ -00066e10: 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b  gues} ( \texttt{
│ │ │ -00066e20: 7276 6563 317d 2029 205c 7269 6768 7420  rvec1} ) \right 
│ │ │ -00066e30: 2920 205c 5c20 5c74 6578 7474 747b 7476  )  \\ \texttt{tv
│ │ │ -00066e40: 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174 6872 6d7b  ec3} =  \mathrm{
│ │ │ -00066e50: 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465  rodrigues} ( \te
│ │ │ -00066e60: 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c  xttt{rvec2} )  \
│ │ │ -00066e70: 6364 6f74 205c 7465 7874 7474 7b74 7665  cdot \texttt{tve
│ │ │ -00066e80: 6331 7d20 2b20 205c 7465 7874 7474 7b74  c1} +  \texttt{t
│ │ │ -00066e90: 7665 6332 7d20 5c65 6e64 7b61 7272 6179  vec2} \end{array
│ │ │ -00066ea0: 7d20 2c5c 290a 0a77 6865 7265 205c 285c  } ,\)..where \(\
│ │ │ -00066eb0: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ -00066ec0: 7d5c 2920 6465 6e6f 7465 7320 6120 726f  }\) denotes a ro
│ │ │ -00066ed0: 7461 7469 6f6e 2076 6563 746f 7220 746f  tation vector to
│ │ │ -00066ee0: 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472   a rotation matr
│ │ │ -00066ef0: 6978 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  ix transformatio
│ │ │ -00066f00: 6e2c 2061 6e64 0a5c 285c 6d61 7468 726d  n, and.\(\mathrm
│ │ │ -00066f10: 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d5e 7b2d 317d  {rodrigues}^{-1}
│ │ │ -00066f20: 5c29 2064 656e 6f74 6573 2074 6865 2069  \) denotes the i
│ │ │ -00066f30: 6e76 6572 7365 2074 7261 6e73 666f 726d  nverse transform
│ │ │ -00066f40: 6174 696f 6e2e 2053 6565 2023 526f 6472  ation. See #Rodr
│ │ │ -00066f50: 6967 7565 7320 666f 7220 6465 7461 696c  igues for detail
│ │ │ -00066f60: 732e 0a0a 416c 736f 2c20 7468 6520 6675  s...Also, the fu
│ │ │ -00066f70: 6e63 7469 6f6e 7320 6361 6e20 636f 6d70  nctions can comp
│ │ │ -00066f80: 7574 6520 7468 6520 6465 7269 7661 7469  ute the derivati
│ │ │ -00066f90: 7665 7320 6f66 2074 6865 206f 7574 7075  ves of the outpu
│ │ │ -00066fa0: 7420 7665 6374 6f72 7320 7769 7468 2072  t vectors with r
│ │ │ -00066fb0: 6567 6172 6473 2074 6f20 7468 6520 696e  egards to the in
│ │ │ -00066fc0: 7075 740a 7665 6374 6f72 7320 2873 6565  put.vectors (see
│ │ │ -00066fd0: 2023 6d61 744d 756c 4465 7269 7620 292e   #matMulDeriv ).
│ │ │ -00066fe0: 2054 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2061   The functions a
│ │ │ -00066ff0: 7265 2075 7365 6420 696e 7369 6465 2023  re used inside #
│ │ │ -00067000: 7374 6572 656f 4361 6c69 6272 6174 6520  stereoCalibrate 
│ │ │ -00067010: 6275 7420 6361 6e20 616c 736f 2062 6520  but can also be 
│ │ │ -00067020: 7573 6564 2069 6e0a 796f 7572 206f 776e  used in.your own
│ │ │ -00067030: 2063 6f64 6520 7768 6572 6520 4c65 7665   code where Leve
│ │ │ -00067040: 6e62 6572 672d 4d61 7271 7561 7264 7420  nberg-Marquardt 
│ │ │ -00067050: 6f72 2061 6e6f 7468 6572 2067 7261 6469  or another gradi
│ │ │ -00067060: 656e 742d 6261 7365 6420 736f 6c76 6572  ent-based solver
│ │ │ -00067070: 2069 7320 7573 6564 2074 6f20 6f70 7469   is used to opti
│ │ │ -00067080: 6d69 7a65 2061 0a66 756e 6374 696f 6e20  mize a.function 
│ │ │ -00067090: 7468 6174 2063 6f6e 7461 696e 7320 6120  that contains a 
│ │ │ -000670a0: 6d61 7472 6978 206d 756c 7469 706c 6963  matrix multiplic
│ │ │ -000670b0: 6174 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c  ation.</dd>.</dl
│ │ │ -000670c0: 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c 2f73 6563 7469  >.</div>.</secti
│ │ │ -000670d0: 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c  on>.</li>.<li>.<
│ │ │ -000670e0: 7365 6374 696f 6e20 636c 6173 733d 2264  section class="d
│ │ │ -000670f0: 6574 6169 6c22 2069 643d 2263 6f6d 706f  etail" id="compo
│ │ │ -00067100: 7365 5254 286f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  seRT(org.opencv.
│ │ │ -00067110: 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065  core.Mat,org.ope
│ │ │ -00067120: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267  ncv.core.Mat,org
│ │ │ -00067130: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ -00067140: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
│ │ │ -00067150: 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  .Mat,org.opencv.
│ │ │ -00067160: 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065  core.Mat,org.ope
│ │ │ -00067170: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267  ncv.core.Mat,org
│ │ │ -00067180: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ -00067190: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
│ │ │ -000671a0: 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  .Mat,org.opencv.
│ │ │ -000671b0: 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065  core.Mat,org.ope
│ │ │ -000671c0: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267  ncv.core.Mat,org
│ │ │ -000671d0: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ -000671e0: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
│ │ │ -000671f0: 2e4d 6174 2922 3e0a 3c68 333e 636f 6d70  .Mat)">.<h3>comp
│ │ │ -00067200: 6f73 6552 543c 2f68 333e 0a3c 6469 7620  oseRT</h3>.<div 
│ │ │ -00067210: 636c 6173 733d 2268 6f72 697a 6f6e 7461  class="horizonta
│ │ │ -00067220: 6c2d 7363 726f 6c6c 223e 0a3c 6469 7620  l-scroll">.<div 
│ │ │ -00067230: 636c 6173 733d 226d 656d 6265 722d 7369  class="member-si
│ │ │ -00067240: 676e 6174 7572 6522 3e3c 7370 616e 2063  gnature"><span c
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│ │ │ -00068790: 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d20 5e7b 2d31  {rodrigues} ^{-1
│ │ │ -000687a0: 7d20 5c6c 6566 7420 2820 5c6d 6174 6872  } \left ( \mathr
│ │ │ -000687b0: 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c  m{rodrigues} ( \
│ │ │ -000687c0: 7465 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920  texttt{rvec2} ) 
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│ │ │ -000687e0: 6f64 7269 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578  odrigues} ( \tex
│ │ │ -000687f0: 7474 747b 7276 6563 317d 2029 205c 7269  ttt{rvec1} ) \ri
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│ │ │ -00068810: 747b 7476 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174  t{tvec3} =  \mat
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│ │ │ -00068830: 205c 7465 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20   \texttt{rvec2} 
│ │ │ -00068840: 2920 205c 6364 6f74 205c 7465 7874 7474  )  \cdot \texttt
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│ │ │ -00068890: 6775 6573 7d5c 2920 6465 6e6f 7465 7320  gues}\) denotes 
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│ │ │ -000688c0: 6d61 7472 6978 2074 7261 6e73 666f 726d  matrix transform
│ │ │ -000688d0: 6174 696f 6e2c 2061 6e64 0a5c 285c 6d61  ation, and.\(\ma
│ │ │ -000688e0: 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d5e  thrm{rodrigues}^
│ │ │ -000688f0: 7b2d 317d 5c29 2064 656e 6f74 6573 2074  {-1}\) denotes t
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│ │ │ -00068910: 666f 726d 6174 696f 6e2e 2053 6565 2023  formation. See #
│ │ │ -00068920: 526f 6472 6967 7565 7320 666f 7220 6465  Rodrigues for de
│ │ │ -00068930: 7461 696c 732e 0a0a 416c 736f 2c20 7468  tails...Also, th
│ │ │ -00068940: 6520 6675 6e63 7469 6f6e 7320 6361 6e20  e functions can 
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│ │ │ -000689a0: 2873 6565 2023 6d61 744d 756c 4465 7269  (see #matMulDeri
│ │ │ -000689b0: 7620 292e 2054 6865 2066 756e 6374 696f  v ). The functio
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│ │ │ -000689d0: 6465 2023 7374 6572 656f 4361 6c69 6272  de #stereoCalibr
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│ │ │ -00069be0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7476  dd>.<dd><code>tv
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│ │ │ -00069d10: 7375 7065 7270 6f73 6974 696f 6e2e 3c2f  superposition.</
│ │ │ -00069d20: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
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│ │ │ -00069d70: 2072 7665 6331 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   rvec1</dd>.<dd>
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│ │ │ -00069e20: 2072 7665 6332 0a0a 5468 6520 6675 6e63   rvec2..The func
│ │ │ -00069e30: 7469 6f6e 7320 636f 6d70 7574 653a 0a0a  tions compute:..
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│ │ │ -00069e90: 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465 7874  drigues} ( \text
│ │ │ -00069ea0: 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c 6364  tt{rvec2} )  \cd
│ │ │ -00069eb0: 6f74 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269  ot \mathrm{rodri
│ │ │ -00069ec0: 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b  gues} ( \texttt{
│ │ │ -00069ed0: 7276 6563 317d 2029 205c 7269 6768 7420  rvec1} ) \right 
│ │ │ -00069ee0: 2920 205c 5c20 5c74 6578 7474 747b 7476  )  \\ \texttt{tv
│ │ │ -00069ef0: 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174 6872 6d7b  ec3} =  \mathrm{
│ │ │ -00069f00: 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465  rodrigues} ( \te
│ │ │ -00069f10: 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c  xttt{rvec2} )  \
│ │ │ -00069f20: 6364 6f74 205c 7465 7874 7474 7b74 7665  cdot \texttt{tve
│ │ │ -00069f30: 6331 7d20 2b20 205c 7465 7874 7474 7b74  c1} +  \texttt{t
│ │ │ -00069f40: 7665 6332 7d20 5c65 6e64 7b61 7272 6179  vec2} \end{array
│ │ │ -00069f50: 7d20 2c5c 290a 0a77 6865 7265 205c 285c  } ,\)..where \(\
│ │ │ -00069f60: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ -00069f70: 7d5c 2920 6465 6e6f 7465 7320 6120 726f  }\) denotes a ro
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│ │ │ -00069f90: 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472   a rotation matr
│ │ │ -00069fa0: 6978 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  ix transformatio
│ │ │ -00069fb0: 6e2c 2061 6e64 0a5c 285c 6d61 7468 726d  n, and.\(\mathrm
│ │ │ -00069fc0: 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d5e 7b2d 317d  {rodrigues}^{-1}
│ │ │ -00069fd0: 5c29 2064 656e 6f74 6573 2074 6865 2069  \) denotes the i
│ │ │ -00069fe0: 6e76 6572 7365 2074 7261 6e73 666f 726d  nverse transform
│ │ │ -00069ff0: 6174 696f 6e2e 2053 6565 2023 526f 6472  ation. See #Rodr
│ │ │ -0006a000: 6967 7565 7320 666f 7220 6465 7461 696c  igues for detail
│ │ │ -0006a010: 732e 0a0a 416c 736f 2c20 7468 6520 6675  s...Also, the fu
│ │ │ -0006a020: 6e63 7469 6f6e 7320 6361 6e20 636f 6d70  nctions can comp
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│ │ │ -0006a070: 7075 740a 7665 6374 6f72 7320 2873 6565  put.vectors (see
│ │ │ -0006a080: 2023 6d61 744d 756c 4465 7269 7620 292e   #matMulDeriv ).
│ │ │ -0006a090: 2054 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2061   The functions a
│ │ │ -0006a0a0: 7265 2075 7365 6420 696e 7369 6465 2023  re used inside #
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│ │ │ -0006a0d0: 7573 6564 2069 6e0a 796f 7572 206f 776e  used in.your own
│ │ │ -0006a0e0: 2063 6f64 6520 7768 6572 6520 4c65 7665   code where Leve
│ │ │ -0006a0f0: 6e62 6572 672d 4d61 7271 7561 7264 7420  nberg-Marquardt 
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│ │ │ -0006a6c0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e72  /dd>.<dd><code>r
│ │ │ -0006a6d0: 7665 6332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5365  vec2</code> - Se
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│ │ │ -0006a7b0: 7220 6f66 2074 6865 2073 7570 6572 706f  r of the superpo
│ │ │ -0006a7c0: 7369 7469 6f6e 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  sition.</dd>.<dd
│ │ │ -0006a7d0: 3e3c 636f 6465 3e64 7233 6472 313c 2f63  ><code>dr3dr1</c
│ │ │ -0006a7e0: 6f64 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20  ode> - Optional 
│ │ │ -0006a7f0: 6f75 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976  output derivativ
│ │ │ -0006a800: 6520 6f66 2072 7665 6333 2077 6974 6820  e of rvec3 with 
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│ │ │ -0006a820: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
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│ │ │ -0006a840: 7074 696f 6e61 6c20 6f75 7470 7574 2064  ptional output d
│ │ │ -0006a850: 6572 6976 6174 6976 6520 6f66 2072 7665  erivative of rve
│ │ │ -0006a860: 6333 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074  c3 with regard t
│ │ │ -0006a870: 6f20 7476 6563 310a 0a54 6865 2066 756e  o tvec1..The fun
│ │ │ -0006a880: 6374 696f 6e73 2063 6f6d 7075 7465 3a0a  ctions compute:.
│ │ │ -0006a890: 0a5c 285c 6265 6769 6e7b 6172 7261 797d  .\(\begin{array}
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│ │ │ -0006a8c0: 6472 6967 7565 737d 205e 7b2d 317d 205c  drigues} ^{-1} \
│ │ │ -0006a8d0: 6c65 6674 2028 205c 6d61 7468 726d 7b72  left ( \mathrm{r
│ │ │ -0006a8e0: 6f64 7269 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578  odrigues} ( \tex
│ │ │ -0006a8f0: 7474 747b 7276 6563 327d 2029 2020 5c63  ttt{rvec2} )  \c
│ │ │ -0006a900: 646f 7420 5c6d 6174 6872 6d7b 726f 6472  dot \mathrm{rodr
│ │ │ -0006a910: 6967 7565 737d 2028 205c 7465 7874 7474  igues} ( \texttt
│ │ │ -0006a920: 7b72 7665 6331 7d20 2920 5c72 6967 6874  {rvec1} ) \right
│ │ │ -0006a930: 2029 2020 5c5c 205c 7465 7874 7474 7b74   )  \\ \texttt{t
│ │ │ -0006a940: 7665 6333 7d20 3d20 205c 6d61 7468 726d  vec3} =  \mathrm
│ │ │ -0006a950: 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d20 2820 5c74  {rodrigues} ( \t
│ │ │ -0006a960: 6578 7474 747b 7276 6563 327d 2029 2020  exttt{rvec2} )  
│ │ │ -0006a970: 5c63 646f 7420 5c74 6578 7474 747b 7476  \cdot \texttt{tv
│ │ │ -0006a980: 6563 317d 202b 2020 5c74 6578 7474 747b  ec1} +  \texttt{
│ │ │ -0006a990: 7476 6563 327d 205c 656e 647b 6172 7261  tvec2} \end{arra
│ │ │ -0006a9a0: 797d 202c 5c29 0a0a 7768 6572 6520 5c28  y} ,\)..where \(
│ │ │ -0006a9b0: 5c6d 6174 6872 6d7b 726f 6472 6967 7565  \mathrm{rodrigue
│ │ │ -0006a9c0: 737d 5c29 2064 656e 6f74 6573 2061 2072  s}\) denotes a r
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│ │ │ -0006a9e0: 6f20 6120 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174  o a rotation mat
│ │ │ -0006a9f0: 7269 7820 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469  rix transformati
│ │ │ -0006aa00: 6f6e 2c20 616e 640a 5c28 5c6d 6174 6872  on, and.\(\mathr
│ │ │ -0006aa10: 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d 5e7b 2d31  m{rodrigues}^{-1
│ │ │ -0006aa20: 7d5c 2920 6465 6e6f 7465 7320 7468 6520  }\) denotes the 
│ │ │ -0006aa30: 696e 7665 7273 6520 7472 616e 7366 6f72  inverse transfor
│ │ │ -0006aa40: 6d61 7469 6f6e 2e20 5365 6520 2352 6f64  mation. See #Rod
│ │ │ -0006aa50: 7269 6775 6573 2066 6f72 2064 6574 6169  rigues for detai
│ │ │ -0006aa60: 6c73 2e0a 0a41 6c73 6f2c 2074 6865 2066  ls...Also, the f
│ │ │ -0006aa70: 756e 6374 696f 6e73 2063 616e 2063 6f6d  unctions can com
│ │ │ -0006aa80: 7075 7465 2074 6865 2064 6572 6976 6174  pute the derivat
│ │ │ -0006aa90: 6976 6573 206f 6620 7468 6520 6f75 7470  ives of the outp
│ │ │ -0006aaa0: 7574 2076 6563 746f 7273 2077 6974 6820  ut vectors with 
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│ │ │ -0006c6c0: 206f 6620 7468 6520 696d 6167 652e 0a20   of the image.. 
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│ │ │ +00063e10: 2074 6861 7420 7468 6520 6162 736f 6c75   that the absolu
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│ │ │ +00066510: 3378 3120 6f72 2031 7833 292c 2072 6573  3x1 or 1x3), res
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│ │ │ +000665b0: 6172 7261 7920 636f 6d70 6f6e 656e 7473  array components
│ │ │ +000665c0: 2077 6974 6820 7265 7370 6563 7420 746f   with respect to
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│ │ │ +00066620: 205c 6c65 6674 6172 726f 7720 722f 205c   \leftarrow r/ \
│ │ │ +00066630: 7468 6574 6120 5c5c 2052 203d 2020 5c63  theta \\ R =  \c
│ │ │ +00066640: 6f73 285c 7468 6574 6129 2049 202b 2028  os(\theta) I + (
│ │ │ +00066650: 312d 205c 636f 737b 5c74 6865 7461 7d20  1- \cos{\theta} 
│ │ │ +00066660: 2920 7220 725e 5420 2b20 205c 7369 6e28  ) r r^T +  \sin(
│ │ │ +00066670: 5c74 6865 7461 2920 5c76 6563 7468 7265  \theta) \vecthre
│ │ │ +00066680: 6574 6872 6565 7b30 7d7b 2d72 5f7a 7d7b  ethree{0}{-r_z}{
│ │ │ +00066690: 725f 797d 7b72 5f7a 7d7b 307d 7b2d 725f  r_y}{r_z}{0}{-r_
│ │ │ +000666a0: 787d 7b2d 725f 797d 7b72 5f78 7d7b 307d  x}{-r_y}{r_x}{0}
│ │ │ +000666b0: 205c 656e 647b 6172 7261 797d 5c29 0a0a   \end{array}\)..
│ │ │ +000666c0: 496e 7665 7273 6520 7472 616e 7366 6f72  Inverse transfor
│ │ │ +000666d0: 6d61 7469 6f6e 2063 616e 2062 6520 616c  mation can be al
│ │ │ +000666e0: 736f 2064 6f6e 6520 6561 7369 6c79 2c20  so done easily, 
│ │ │ +000666f0: 7369 6e63 650a 0a5c 285c 7369 6e20 2820  since..\(\sin ( 
│ │ │ +00066700: 5c74 6865 7461 2029 205c 7665 6374 6872  \theta ) \vecthr
│ │ │ +00066710: 6565 7468 7265 657b 307d 7b2d 725f 7a7d  eethree{0}{-r_z}
│ │ │ +00066720: 7b72 5f79 7d7b 725f 7a7d 7b30 7d7b 2d72  {r_y}{r_z}{0}{-r
│ │ │ +00066730: 5f78 7d7b 2d72 5f79 7d7b 725f 787d 7b30  _x}{-r_y}{r_x}{0
│ │ │ +00066740: 7d20 3d20 5c66 7261 637b 5220 2d20 525e  } = \frac{R - R^
│ │ │ +00066750: 547d 7b32 7d5c 290a 0a41 2072 6f74 6174  T}{2}\)..A rotat
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│ │ │ +00066780: 6f73 7420 636f 6d70 6163 7420 7265 7072  ost compact repr
│ │ │ +00066790: 6573 656e 7461 7469 6f6e 206f 6620 6120  esentation of a 
│ │ │ +000667a0: 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269 7820  rotation matrix 
│ │ │ +000667b0: 2873 696e 6365 2061 6e79 0a72 6f74 6174  (since any.rotat
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│ │ │ +000667e0: 2066 7265 6564 6f6d 292e 2054 6865 2072   freedom). The r
│ │ │ +000667f0: 6570 7265 7365 6e74 6174 696f 6e20 6973  epresentation is
│ │ │ +00066800: 2075 7365 6420 696e 2074 6865 2067 6c6f   used in the glo
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│ │ │ +00066820: 6f70 7469 6d69 7a61 7469 6f6e 2070 726f  optimization pro
│ │ │ +00066830: 6365 6475 7265 7320 6c69 6b65 2052 4546  cedures like REF
│ │ │ +00066840: 3a20 6361 6c69 6272 6174 6543 616d 6572  : calibrateCamer
│ │ │ +00066850: 612c 2052 4546 3a20 7374 6572 656f 4361  a, REF: stereoCa
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│ │ │ +00066870: 2073 6f6c 7665 506e 5020 2e0a 0a3c 623e   solvePnP ...<b>
│ │ │ +00066880: 4e6f 7465 3a3c 2f62 3e20 4d6f 7265 2069  Note:</b> More i
│ │ │ +00066890: 6e66 6f72 6d61 7469 6f6e 2061 626f 7574  nformation about
│ │ │ +000668a0: 2074 6865 2063 6f6d 7075 7461 7469 6f6e   the computation
│ │ │ +000668b0: 206f 6620 7468 6520 6465 7269 7661 7469   of the derivati
│ │ │ +000668c0: 7665 206f 6620 6120 3344 2072 6f74 6174  ve of a 3D rotat
│ │ │ +000668d0: 696f 6e20 6d61 7472 6978 2077 6974 6820  ion matrix with 
│ │ │ +000668e0: 7265 7370 6563 7420 746f 2069 7473 2065  respect to its e
│ │ │ +000668f0: 7870 6f6e 656e 7469 616c 2063 6f6f 7264  xponential coord
│ │ │ +00066900: 696e 6174 650a 6361 6e20 6265 2066 6f75  inate.can be fou
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│ │ │ +00066920: 693e 0a20 2020 2020 4120 436f 6d70 6163  i>.     A Compac
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│ │ │ +00066940: 6520 4465 7269 7661 7469 7665 206f 6620  e Derivative of 
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│ │ │ +00066960: 6e20 4578 706f 6e65 6e74 6961 6c20 436f  n Exponential Co
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│ │ │ +00066980: 6572 6d6f 2047 616c 6c65 676f 2c20 416e  ermo Gallego, An
│ │ │ +00066990: 7468 6f6e 7920 4a2e 2059 657a 7a69 2043  thony J. Yezzi C
│ │ │ +000669a0: 4954 453a 2047 616c 6c65 676f 3230 3134  ITE: Gallego2014
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│ │ │ +000669c0: 3e0a 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62 3e20  >..<b>Note:</b> 
│ │ │ +000669d0: 5573 6566 756c 2069 6e66 6f72 6d61 7469  Useful informati
│ │ │ +000669e0: 6f6e 206f 6e20 5345 2833 2920 616e 6420  on on SE(3) and 
│ │ │ +000669f0: 4c69 6520 4772 6f75 7073 2063 616e 2062  Lie Groups can b
│ │ │ +00066a00: 6520 666f 756e 6420 696e 3a0a 3c75 6c3e  e found in:.<ul>
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│ │ │ +00066a20: 7574 6f72 6961 6c20 6f6e 2053 4528 3329  utorial on SE(3)
│ │ │ +00066a30: 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f 6e20   transformation 
│ │ │ +00066a40: 7061 7261 6d65 7465 7269 7a61 7469 6f6e  parameterization
│ │ │ +00066a50: 7320 616e 6420 6f6e 2d6d 616e 6966 6f6c  s and on-manifol
│ │ │ +00066a60: 6420 6f70 7469 6d69 7a61 7469 6f6e 2c20  d optimization, 
│ │ │ +00066a70: 4a6f 7365 2d4c 7569 7320 426c 616e 636f  Jose-Luis Blanco
│ │ │ +00066a80: 2043 4954 453a 2062 6c61 6e63 6f32 3031   CITE: blanco201
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│ │ │ +0006a420: 317d 205c 7369 6d20 4820 205c 7665 6374  1} \sim H  \vect
│ │ │ +0006a430: 6872 6565 7b78 5f69 7d7b 795f 697d 7b31  hree{x_i}{y_i}{1
│ │ │ +0006a440: 7d5c 290a 0a73 6f20 7468 6174 2074 6865  }\)..so that the
│ │ │ +0006a450: 2062 6163 6b2d 7072 6f6a 6563 7469 6f6e   back-projection
│ │ │ +0006a460: 2065 7272 6f72 0a0a 5c28 5c73 756d 205f   error..\(\sum _
│ │ │ +0006a470: 6920 5c6c 6566 7420 2820 7827 5f69 2d20  i \left ( x'_i- 
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│ │ │ +0006a4a0: 685f 7b31 337d 7d7b 685f 7b33 317d 2078  h_{13}}{h_{31} x
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│ │ │ +0006a4c0: 2b20 685f 7b33 337d 7d20 5c72 6967 6874  + h_{33}} \right
│ │ │ +0006a4d0: 2029 5e32 2b20 5c6c 6566 7420 2820 7927   )^2+ \left ( y'
│ │ │ +0006a4e0: 5f69 2d20 5c66 7261 637b 685f 7b32 317d  _i- \frac{h_{21}
│ │ │ +0006a4f0: 2078 5f69 202b 2068 5f7b 3232 7d20 795f   x_i + h_{22} y_
│ │ │ +0006a500: 6920 2b20 685f 7b32 337d 7d7b 685f 7b33  i + h_{23}}{h_{3
│ │ │ +0006a510: 317d 2078 5f69 202b 2068 5f7b 3332 7d20  1} x_i + h_{32} 
│ │ │ +0006a520: 795f 6920 2b20 685f 7b33 337d 7d20 5c72  y_i + h_{33}} \r
│ │ │ +0006a530: 6967 6874 2029 5e32 5c29 0a0a 6973 206d  ight )^2\)..is m
│ │ │ +0006a540: 696e 696d 697a 6564 2e20 4966 2074 6865  inimized. If the
│ │ │ +0006a550: 2070 6172 616d 6574 6572 206d 6574 686f   parameter metho
│ │ │ +0006a560: 6420 6973 2073 6574 2074 6f20 7468 6520  d is set to the 
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│ │ │ +0006a5c0: 6f67 7261 7068 7920 6573 7469 6d61 7465  ography estimate
│ │ │ +0006a5d0: 2077 6974 6820 6120 7369 6d70 6c65 206c   with a simple l
│ │ │ +0006a5e0: 6561 7374 2d73 7175 6172 6573 2073 6368  east-squares sch
│ │ │ +0006a5f0: 656d 652e 0a0a 486f 7765 7665 722c 2069  eme...However, i
│ │ │ +0006a600: 6620 6e6f 7420 616c 6c20 6f66 2074 6865  f not all of the
│ │ │ +0006a610: 2070 6f69 6e74 2070 6169 7273 2028 205c   point pairs ( \
│ │ │ +0006a620: 2873 7263 506f 696e 7473 5f69 5c29 2c20  (srcPoints_i\), 
│ │ │ +0006a630: 5c28 6473 7450 6f69 6e74 735f 695c 2920  \(dstPoints_i\) 
│ │ │ +0006a640: 2920 6669 7420 7468 6520 7269 6769 6420  ) fit the rigid 
│ │ │ +0006a650: 7065 7273 7065 6374 6976 650a 7472 616e  perspective.tran
│ │ │ +0006a660: 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2028 7468 6174  sformation (that
│ │ │ +0006a670: 2069 732c 2074 6865 7265 2061 7265 2073   is, there are s
│ │ │ +0006a680: 6f6d 6520 6f75 746c 6965 7273 292c 2074  ome outliers), t
│ │ │ +0006a690: 6869 7320 696e 6974 6961 6c20 6573 7469  his initial esti
│ │ │ +0006a6a0: 6d61 7465 2077 696c 6c20 6265 2070 6f6f  mate will be poo
│ │ │ +0006a6b0: 722e 2049 6e20 7468 6973 2063 6173 652c  r. In this case,
│ │ │ +0006a6c0: 0a79 6f75 2063 616e 2075 7365 206f 6e65  .you can use one
│ │ │ +0006a6d0: 206f 6620 7468 6520 7468 7265 6520 726f   of the three ro
│ │ │ +0006a6e0: 6275 7374 206d 6574 686f 6473 2e20 5468  bust methods. Th
│ │ │ +0006a6f0: 6520 6d65 7468 6f64 7320 5241 4e53 4143  e methods RANSAC
│ │ │ +0006a700: 2c20 4c4d 6544 5320 616e 6420 5248 4f20  , LMeDS and RHO 
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│ │ │ +0006a720: 6e74 0a72 616e 646f 6d20 7375 6273 6574  nt.random subset
│ │ │ +0006a730: 7320 6f66 2074 6865 2063 6f72 7265 7370  s of the corresp
│ │ │ +0006a740: 6f6e 6469 6e67 2070 6f69 6e74 2070 6169  onding point pai
│ │ │ +0006a750: 7273 2028 6f66 2066 6f75 7220 7061 6972  rs (of four pair
│ │ │ +0006a760: 7320 6561 6368 2c20 636f 6c6c 696e 6561  s each, collinea
│ │ │ +0006a770: 7220 7061 6972 7320 6172 6520 6469 7363  r pairs are disc
│ │ │ +0006a780: 6172 6465 6429 2c20 6573 7469 6d61 7465  arded), estimate
│ │ │ +0006a790: 2074 6865 2068 6f6d 6f67 7261 7068 7920   the homography 
│ │ │ +0006a7a0: 6d61 7472 6978 0a75 7369 6e67 2074 6869  matrix.using thi
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│ │ │ +0006a7c0: 696d 706c 6520 6c65 6173 742d 7371 7561  imple least-squa
│ │ │ +0006a7d0: 7265 7320 616c 676f 7269 7468 6d2c 2061  res algorithm, a
│ │ │ +0006a7e0: 6e64 2074 6865 6e20 636f 6d70 7574 6520  nd then compute 
│ │ │ +0006a7f0: 7468 6520 7175 616c 6974 792f 676f 6f64  the quality/good
│ │ │ +0006a800: 6e65 7373 206f 6620 7468 650a 636f 6d70  ness of the.comp
│ │ │ +0006a810: 7574 6564 2068 6f6d 6f67 7261 7068 7920  uted homography 
│ │ │ +0006a820: 2877 6869 6368 2069 7320 7468 6520 6e75  (which is the nu
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│ │ │ +0006a850: 6520 6c65 6173 7420 6d65 6469 616e 2072  e least median r
│ │ │ +0006a860: 652d 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 2065 7272  e-projection err
│ │ │ +0006a870: 6f72 2066 6f72 0a4c 4d65 4453 292e 2054  or for.LMeDS). T
│ │ │ +0006a880: 6865 2062 6573 7420 7375 6273 6574 2069  he best subset i
│ │ │ +0006a890: 7320 7468 656e 2075 7365 6420 746f 2070  s then used to p
│ │ │ +0006a8a0: 726f 6475 6365 2074 6865 2069 6e69 7469  roduce the initi
│ │ │ +0006a8b0: 616c 2065 7374 696d 6174 6520 6f66 2074  al estimate of t
│ │ │ +0006a8c0: 6865 2068 6f6d 6f67 7261 7068 7920 6d61  he homography ma
│ │ │ +0006a8d0: 7472 6978 2061 6e64 0a74 6865 206d 6173  trix and.the mas
│ │ │ +0006a8e0: 6b20 6f66 2069 6e6c 6965 7273 2f6f 7574  k of inliers/out
│ │ │ +0006a8f0: 6c69 6572 732e 0a0a 5265 6761 7264 6c65  liers...Regardle
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│ │ │ +0006a910: 2c20 726f 6275 7374 206f 7220 6e6f 742c  , robust or not,
│ │ │ +0006a920: 2074 6865 2063 6f6d 7075 7465 6420 686f   the computed ho
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│ │ │ +0006a940: 6973 2072 6566 696e 6564 2066 7572 7468  is refined furth
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│ │ │ +0006a970: 6620 6120 726f 6275 7374 206d 6574 686f  f a robust metho
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│ │ │ +0006a990: 6e62 6572 672d 4d61 7271 7561 7264 7420  nberg-Marquardt 
│ │ │ +0006a9a0: 6d65 7468 6f64 2074 6f20 7265 6475 6365  method to reduce
│ │ │ +0006a9b0: 2074 6865 0a72 652d 7072 6f6a 6563 7469   the.re-projecti
│ │ │ +0006a9c0: 6f6e 2065 7272 6f72 2065 7665 6e20 6d6f  on error even mo
│ │ │ +0006a9d0: 7265 2e0a 0a54 6865 206d 6574 686f 6473  re...The methods
│ │ │ +0006a9e0: 2052 414e 5341 4320 616e 6420 5248 4f20   RANSAC and RHO 
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│ │ │ +0006aa10: 206f 6620 6f75 746c 6965 7273 2062 7574   of outliers but
│ │ │ +0006aa20: 206e 6565 6420 6120 7468 7265 7368 6f6c   need a threshol
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│ │ │ +0006aa50: 746c 6965 7273 2e20 5468 6520 6d65 7468  tliers. The meth
│ │ │ +0006aa60: 6f64 204c 4d65 4453 2064 6f65 7320 6e6f  od LMeDS does no
│ │ │ +0006aa70: 7420 6e65 6564 2061 6e79 2074 6872 6573  t need any thres
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│ │ │ +0006aaa0: 2077 6865 6e20 7468 6572 6520 6172 6520   when there are 
│ │ │ +0006aab0: 6d6f 7265 2074 6861 6e20 3530 2520 6f66  more than 50% of
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│ │ │ +0006aad0: 792c 2069 6620 7468 6572 6520 6172 6520  y, if there are 
│ │ │ +0006aae0: 6e6f 206f 7574 6c69 6572 7320 616e 6420  no outliers and 
│ │ │ +0006aaf0: 7468 650a 6e6f 6973 6520 6973 2072 6174  the.noise is rat
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│ │ │ +0006ab10: 6865 2064 6566 6175 6c74 206d 6574 686f  he default metho
│ │ │ +0006ab20: 6420 286d 6574 686f 643d 3029 2e0a 0a54  d (method=0)...T
│ │ │ +0006ab30: 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 6973 2075  he function is u
│ │ │ +0006ab40: 7365 6420 746f 2066 696e 6420 696e 6974  sed to find init
│ │ │ +0006ab50: 6961 6c20 696e 7472 696e 7369 6320 616e  ial intrinsic an
│ │ │ +0006ab60: 6420 6578 7472 696e 7369 6320 6d61 7472  d extrinsic matr
│ │ │ +0006ab70: 6963 6573 2e20 486f 6d6f 6772 6170 6879  ices. Homography
│ │ │ +0006ab80: 206d 6174 7269 7820 6973 0a64 6574 6572   matrix is.deter
│ │ │ +0006ab90: 6d69 6e65 6420 7570 2074 6f20 6120 7363  mined up to a sc
│ │ │ +0006aba0: 616c 652e 2049 6620 5c28 685f 7b33 337d  ale. If \(h_{33}
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│ │ │ +0006b690: 5f7b 3331 7d20 785f 6920 2b20 685f 7b33  _{31} x_i + h_{3
│ │ │ +0006b6a0: 327d 2079 5f69 202b 2068 5f7b 3333 7d7d  2} y_i + h_{33}}
│ │ │ +0006b6b0: 205c 7269 6768 7420 295e 325c 290a 0a69   \right )^2\)..i
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│ │ │ +0006e7a0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
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│ │ │ +0006e7d0: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 7478  d>.<dd><code>mtx
│ │ │ +0006e7e0: 513c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075  Q</code> - Outpu
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│ │ │ +0006e800: 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64   matrix.</dd>.<d
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│ │ │ +0006e820: 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f 7574  > - Optional out
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│ │ │ +0006e850: 2d61 7869 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  -axis.</dd>.<dd>
│ │ │ +0006e860: 3c63 6f64 653e 5179 3c2f 636f 6465 3e20  <code>Qy</code> 
│ │ │ +0006e870: 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075  - Optional outpu
│ │ │ +0006e880: 7420 3378 3320 726f 7461 7469 6f6e 206d  t 3x3 rotation m
│ │ │ +0006e890: 6174 7269 7820 6172 6f75 6e64 2079 2d61  atrix around y-a
│ │ │ +0006e8a0: 7869 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  xis.</dd>.<dd><c
│ │ │ +0006e8b0: 6f64 653e 517a 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  ode>Qz</code> - 
│ │ │ +0006e8c0: 4f70 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420  Optional output 
│ │ │ +0006e8d0: 3378 3320 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174  3x3 rotation mat
│ │ │ +0006e8e0: 7269 7820 6172 6f75 6e64 207a 2d61 7869  rix around z-axi
│ │ │ +0006e8f0: 732e 0a0a 5468 6520 6675 6e63 7469 6f6e  s...The function
│ │ │ +0006e900: 2063 6f6d 7075 7465 7320 6120 5251 2064   computes a RQ d
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│ │ │ +0006e920: 6e67 2074 6865 2067 6976 656e 2072 6f74  ng the given rot
│ │ │ +0006e930: 6174 696f 6e73 2e20 5468 6973 2066 756e  ations. This fun
│ │ │ +0006e940: 6374 696f 6e20 6973 2075 7365 6420 696e  ction is used in
│ │ │ +0006e950: 0a23 6465 636f 6d70 6f73 6550 726f 6a65  .#decomposeProje
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│ │ │ +0006e970: 6563 6f6d 706f 7365 2074 6865 206c 6566  ecompose the lef
│ │ │ +0006e980: 7420 3378 3320 7375 626d 6174 7269 7820  t 3x3 submatrix 
│ │ │ +0006e990: 6f66 2061 2070 726f 6a65 6374 696f 6e20  of a projection 
│ │ │ +0006e9a0: 6d61 7472 6978 2069 6e74 6f20 6120 6361  matrix into a ca
│ │ │ +0006e9b0: 6d65 7261 0a61 6e64 2061 2072 6f74 6174  mera.and a rotat
│ │ │ +0006e9c0: 696f 6e20 6d61 7472 6978 2e0a 0a49 7420  ion matrix...It 
│ │ │ +0006e9d0: 6f70 7469 6f6e 616c 6c79 2072 6574 7572  optionally retur
│ │ │ +0006e9e0: 6e73 2074 6872 6565 2072 6f74 6174 696f  ns three rotatio
│ │ │ +0006e9f0: 6e20 6d61 7472 6963 6573 2c20 6f6e 6520  n matrices, one 
│ │ │ +0006ea00: 666f 7220 6561 6368 2061 7869 732c 2061  for each axis, a
│ │ │ +0006ea10: 6e64 2074 6865 2074 6872 6565 2045 756c  nd the three Eul
│ │ │ +0006ea20: 6572 2061 6e67 6c65 7320 696e 0a64 6567  er angles in.deg
│ │ │ +0006ea30: 7265 6573 2028 6173 2074 6865 2072 6574  rees (as the ret
│ │ │ +0006ea40: 7572 6e20 7661 6c75 6529 2074 6861 7420  urn value) that 
│ │ │ +0006ea50: 636f 756c 6420 6265 2075 7365 6420 696e  could be used in
│ │ │ +0006ea60: 204f 7065 6e47 4c2e 204e 6f74 652c 2074   OpenGL. Note, t
│ │ │ +0006ea70: 6865 7265 2069 7320 616c 7761 7973 206d  here is always m
│ │ │ +0006ea80: 6f72 6520 7468 616e 206f 6e65 0a73 6571  ore than one.seq
│ │ │ +0006ea90: 7565 6e63 6520 6f66 2072 6f74 6174 696f  uence of rotatio
│ │ │ +0006eaa0: 6e73 2061 626f 7574 2074 6865 2074 6872  ns about the thr
│ │ │ +0006eab0: 6565 2070 7269 6e63 6970 616c 2061 7865  ee principal axe
│ │ │ +0006eac0: 7320 7468 6174 2072 6573 756c 7473 2069  s that results i
│ │ │ +0006ead0: 6e20 7468 6520 7361 6d65 206f 7269 656e  n the same orien
│ │ │ +0006eae0: 7461 7469 6f6e 206f 6620 616e 0a6f 626a  tation of an.obj
│ │ │ +0006eaf0: 6563 742c 2065 2e67 2e20 7365 6520 4349  ect, e.g. see CI
│ │ │ +0006eb00: 5445 3a20 536c 6162 6175 6768 202e 2052  TE: Slabaugh . R
│ │ │ +0006eb10: 6574 7572 6e65 6420 7468 7265 6520 726f  eturned three ro
│ │ │ +0006eb20: 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269 6365 7320  tation matrices 
│ │ │ +0006eb30: 616e 6420 636f 7272 6573 706f 6e64 696e  and correspondin
│ │ │ +0006eb40: 6720 7468 7265 6520 4575 6c65 7220 616e  g three Euler an
│ │ │ +0006eb50: 676c 6573 0a61 7265 206f 6e6c 7920 6f6e  gles.are only on
│ │ │ +0006eb60: 6520 6f66 2074 6865 2070 6f73 7369 626c  e of the possibl
│ │ │ +0006eb70: 6520 736f 6c75 7469 6f6e 732e 3c2f 6464  e solutions.</dd
│ │ │ +0006eb80: 3e0a 3c64 743e 5265 7475 726e 733a 3c2f  >.<dt>Returns:</
│ │ │ +0006eb90: 6474 3e0a 3c64 643e 6175 746f 6d61 7469  dt>.<dd>automati
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│ │ │ +0006ebb0: 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976  /dd>.</dl>.</div
│ │ │ +0006ebc0: 3e0a 3c2f 7365 6374 696f 6e3e 0a3c 2f6c  >.</section>.</l
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│ │ │ +0006eeb0: 636f 7265 2f4d 6174 2e68 746d 6c22 2074  core/Mat.html" t
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│ │ │ +0006efd0: 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  atrix.</dd>.<dd>
│ │ │ +0006efe0: 3c63 6f64 653e 6d74 7851 3c2f 636f 6465  <code>mtxQ</code
│ │ │ +0006eff0: 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2033 7833 206f  > - Output 3x3 o
│ │ │ +0006f000: 7274 686f 676f 6e61 6c20 6d61 7472 6978  rthogonal matrix
│ │ │ +0006f010: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +0006f020: 3e51 783c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7074  >Qx</code> - Opt
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│ │ │ +0006f050: 2061 726f 756e 6420 782d 6178 6973 2e3c   around x-axis.<
│ │ │ +0006f060: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e51  /dd>.<dd><code>Q
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│ │ │ +0006f090: 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472 6978 2061  otation matrix a
│ │ │ +0006f0a0: 726f 756e 6420 792d 6178 6973 2e0a 0a54  round y-axis...T
│ │ │ +0006f0b0: 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 636f 6d70  he function comp
│ │ │ +0006f0c0: 7574 6573 2061 2052 5120 6465 636f 6d70  utes a RQ decomp
│ │ │ +0006f0d0: 6f73 6974 696f 6e20 7573 696e 6720 7468  osition using th
│ │ │ +0006f0e0: 6520 6769 7665 6e20 726f 7461 7469 6f6e  e given rotation
│ │ │ +0006f0f0: 732e 2054 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  s. This function
│ │ │ +0006f100: 2069 7320 7573 6564 2069 6e0a 2364 6563   is used in.#dec
│ │ │ +0006f110: 6f6d 706f 7365 5072 6f6a 6563 7469 6f6e  omposeProjection
│ │ │ +0006f120: 4d61 7472 6978 2074 6f20 6465 636f 6d70  Matrix to decomp
│ │ │ +0006f130: 6f73 6520 7468 6520 6c65 6674 2033 7833  ose the left 3x3
│ │ │ +0006f140: 2073 7562 6d61 7472 6978 206f 6620 6120   submatrix of a 
│ │ │ +0006f150: 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 206d 6174 7269  projection matri
│ │ │ +0006f160: 7820 696e 746f 2061 2063 616d 6572 610a  x into a camera.
│ │ │ +0006f170: 616e 6420 6120 726f 7461 7469 6f6e 206d  and a rotation m
│ │ │ +0006f180: 6174 7269 782e 0a0a 4974 206f 7074 696f  atrix...It optio
│ │ │ +0006f190: 6e61 6c6c 7920 7265 7475 726e 7320 7468  nally returns th
│ │ │ +0006f1a0: 7265 6520 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174  ree rotation mat
│ │ │ +0006f1b0: 7269 6365 732c 206f 6e65 2066 6f72 2065  rices, one for e
│ │ │ +0006f1c0: 6163 6820 6178 6973 2c20 616e 6420 7468  ach axis, and th
│ │ │ +0006f1d0: 6520 7468 7265 6520 4575 6c65 7220 616e  e three Euler an
│ │ │ +0006f1e0: 676c 6573 2069 6e0a 6465 6772 6565 7320  gles in.degrees 
│ │ │ +0006f1f0: 2861 7320 7468 6520 7265 7475 726e 2076  (as the return v
│ │ │ +0006f200: 616c 7565 2920 7468 6174 2063 6f75 6c64  alue) that could
│ │ │ +0006f210: 2062 6520 7573 6564 2069 6e20 4f70 656e   be used in Open
│ │ │ +0006f220: 474c 2e20 4e6f 7465 2c20 7468 6572 6520  GL. Note, there 
│ │ │ +0006f230: 6973 2061 6c77 6179 7320 6d6f 7265 2074  is always more t
│ │ │ +0006f240: 6861 6e20 6f6e 650a 7365 7175 656e 6365  han one.sequence
│ │ │ +0006f250: 206f 6620 726f 7461 7469 6f6e 7320 6162   of rotations ab
│ │ │ +0006f260: 6f75 7420 7468 6520 7468 7265 6520 7072  out the three pr
│ │ │ +0006f270: 696e 6369 7061 6c20 6178 6573 2074 6861  incipal axes tha
│ │ │ +0006f280: 7420 7265 7375 6c74 7320 696e 2074 6865  t results in the
│ │ │ +0006f290: 2073 616d 6520 6f72 6965 6e74 6174 696f   same orientatio
│ │ │ +0006f2a0: 6e20 6f66 2061 6e0a 6f62 6a65 6374 2c20  n of an.object, 
│ │ │ +0006f2b0: 652e 672e 2073 6565 2043 4954 453a 2053  e.g. see CITE: S
│ │ │ +0006f2c0: 6c61 6261 7567 6820 2e20 5265 7475 726e  labaugh . Return
│ │ │ +0006f2d0: 6564 2074 6872 6565 2072 6f74 6174 696f  ed three rotatio
│ │ │ +0006f2e0: 6e20 6d61 7472 6963 6573 2061 6e64 2063  n matrices and c
│ │ │ +0006f2f0: 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2074 6872  orresponding thr
│ │ │ +0006f300: 6565 2045 756c 6572 2061 6e67 6c65 730a  ee Euler angles.
│ │ │ +0006f310: 6172 6520 6f6e 6c79 206f 6e65 206f 6620  are only one of 
│ │ │ +0006f320: 7468 6520 706f 7373 6962 6c65 2073 6f6c  the possible sol
│ │ │ +0006f330: 7574 696f 6e73 2e3c 2f64 643e 0a3c 6474  utions.</dd>.<dt
│ │ │ +0006f340: 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64 743e 0a3c  >Returns:</dt>.<
│ │ │ +0006f350: 6464 3e61 7574 6f6d 6174 6963 616c 6c79  dd>automatically
│ │ │ +0006f360: 2067 656e 6572 6174 6564 3c2f 6464 3e0a   generated</dd>.
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│ │ │ +000705e0: 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269 7820  rotation matrix 
│ │ │ +000705f0: 616e 6420 6120 6361 6d65 7261 2069 6e74  and a camera int
│ │ │ +00070600: 7269 6e73 6963 206d 6174 7269 782e 3c2f  rinsic matrix.</
│ │ │ +00070610: 6469 763e 0a3c 646c 2063 6c61 7373 3d22  div>.<dl class="
│ │ │ +00070620: 6e6f 7465 7322 3e0a 3c64 743e 5061 7261  notes">.<dt>Para
│ │ │ +00070630: 6d65 7465 7273 3a3c 2f64 743e 0a3c 6464  meters:</dt>.<dd
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│ │ │ +00070650: 783c 2f63 6f64 653e 202d 2033 7834 2069  x</code> - 3x4 i
│ │ │ +00070660: 6e70 7574 2070 726f 6a65 6374 696f 6e20  nput projection 
│ │ │ +00070670: 6d61 7472 6978 2050 2e3c 2f64 643e 0a3c  matrix P.</dd>.<
│ │ │ +00070680: 6464 3e3c 636f 6465 3e63 616d 6572 614d  dd><code>cameraM
│ │ │ +00070690: 6174 7269 783c 2f63 6f64 653e 202d 204f  atrix</code> - O
│ │ │ +000706a0: 7574 7075 7420 3378 3320 6361 6d65 7261  utput 3x3 camera
│ │ │ +000706b0: 2069 6e74 7269 6e73 6963 206d 6174 7269   intrinsic matri
│ │ │ +000706c0: 7820 5c28 5c63 616d 6572 616d 6174 7269  x \(\cameramatri
│ │ │ +000706d0: 787b 417d 5c29 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  x{A}\).</dd>.<dd
│ │ │ +000706e0: 3e3c 636f 6465 3e72 6f74 4d61 7472 6978  ><code>rotMatrix
│ │ │ +000706f0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
│ │ │ +00070700: 2033 7833 2065 7874 6572 6e61 6c20 726f   3x3 external ro
│ │ │ +00070710: 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269 7820 522e  tation matrix R.
│ │ │ +00070720: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +00070730: 7472 616e 7356 6563 743c 2f63 6f64 653e  transVect</code>
│ │ │ +00070740: 202d 204f 7574 7075 7420 3478 3120 7472   - Output 4x1 tr
│ │ │ +00070750: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ +00070760: 2054 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f   T.</dd>.<dd><co
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│ │ │ +00070780: 6f64 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20  ode> - Optional 
│ │ │ +00070790: 3378 3320 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174  3x3 rotation mat
│ │ │ +000707a0: 7269 7820 6172 6f75 6e64 2078 2d61 7869  rix around x-axi
│ │ │ +000707b0: 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  s.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ +000707d0: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 2033  de> - Optional 3
│ │ │ +000707e0: 7833 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472  x3 rotation matr
│ │ │ +000707f0: 6978 2061 726f 756e 6420 792d 6178 6973  ix around y-axis
│ │ │ +00070800: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +00070820: 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20 3378  e> - Optional 3x
│ │ │ +00070830: 3320 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269  3 rotation matri
│ │ │ +00070840: 7820 6172 6f75 6e64 207a 2d61 7869 732e  x around z-axis.
│ │ │ +00070850: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +00070860: 6575 6c65 7241 6e67 6c65 733c 2f63 6f64  eulerAngles</cod
│ │ │ +00070870: 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20 7468  e> - Optional th
│ │ │ +00070880: 7265 652d 656c 656d 656e 7420 7665 6374  ree-element vect
│ │ │ +00070890: 6f72 2063 6f6e 7461 696e 696e 6720 7468  or containing th
│ │ │ +000708a0: 7265 6520 4575 6c65 7220 616e 676c 6573  ree Euler angles
│ │ │ +000708b0: 206f 6620 726f 7461 7469 6f6e 2069 6e0a   of rotation in.
│ │ │ +000708c0: 6465 6772 6565 732e 0a0a 5468 6520 6675  degrees...The fu
│ │ │ +000708d0: 6e63 7469 6f6e 2063 6f6d 7075 7465 7320  nction computes 
│ │ │ +000708e0: 6120 6465 636f 6d70 6f73 6974 696f 6e20  a decomposition 
│ │ │ +000708f0: 6f66 2061 2070 726f 6a65 6374 696f 6e20  of a projection 
│ │ │ +00070900: 6d61 7472 6978 2069 6e74 6f20 6120 6361  matrix into a ca
│ │ │ +00070910: 6c69 6272 6174 696f 6e20 616e 6420 6120  libration and a 
│ │ │ +00070920: 726f 7461 7469 6f6e 0a6d 6174 7269 7820  rotation.matrix 
│ │ │ +00070930: 616e 6420 7468 6520 706f 7369 7469 6f6e  and the position
│ │ │ +00070940: 206f 6620 6120 6361 6d65 7261 2e0a 0a49   of a camera...I
│ │ │ +00070950: 7420 6f70 7469 6f6e 616c 6c79 2072 6574  t optionally ret
│ │ │ +00070960: 7572 6e73 2074 6872 6565 2072 6f74 6174  urns three rotat
│ │ │ +00070970: 696f 6e20 6d61 7472 6963 6573 2c20 6f6e  ion matrices, on
│ │ │ +00070980: 6520 666f 7220 6561 6368 2061 7869 732c  e for each axis,
│ │ │ +00070990: 2061 6e64 2074 6872 6565 2045 756c 6572   and three Euler
│ │ │ +000709a0: 2061 6e67 6c65 7320 7468 6174 2063 6f75   angles that cou
│ │ │ +000709b0: 6c64 0a62 6520 7573 6564 2069 6e20 4f70  ld.be used in Op
│ │ │ +000709c0: 656e 474c 2e20 4e6f 7465 2c20 7468 6572  enGL. Note, ther
│ │ │ +000709d0: 6520 6973 2061 6c77 6179 7320 6d6f 7265  e is always more
│ │ │ +000709e0: 2074 6861 6e20 6f6e 6520 7365 7175 656e   than one sequen
│ │ │ +000709f0: 6365 206f 6620 726f 7461 7469 6f6e 7320  ce of rotations 
│ │ │ +00070a00: 6162 6f75 7420 7468 6520 7468 7265 650a  about the three.
│ │ │ +00070a10: 7072 696e 6369 7061 6c20 6178 6573 2074  principal axes t
│ │ │ +00070a20: 6861 7420 7265 7375 6c74 7320 696e 2074  hat results in t
│ │ │ +00070a30: 6865 2073 616d 6520 6f72 6965 6e74 6174  he same orientat
│ │ │ +00070a40: 696f 6e20 6f66 2061 6e20 6f62 6a65 6374  ion of an object
│ │ │ +00070a50: 2c20 652e 672e 2073 6565 2043 4954 453a  , e.g. see CITE:
│ │ │ +00070a60: 2053 6c61 6261 7567 6820 2e20 5265 7475   Slabaugh . Retu
│ │ │ +00070a70: 726e 6564 0a74 6872 6565 2072 6f74 6174  rned.three rotat
│ │ │ +00070a80: 696f 6e20 6d61 7472 6963 6573 2061 6e64  ion matrices and
│ │ │ +00070a90: 2063 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2074   corresponding t
│ │ │ +00070aa0: 6872 6565 2045 756c 6572 2061 6e67 6c65  hree Euler angle
│ │ │ +00070ab0: 7320 6172 6520 6f6e 6c79 206f 6e65 206f  s are only one o
│ │ │ +00070ac0: 6620 7468 6520 706f 7373 6962 6c65 2073  f the possible s
│ │ │ +00070ad0: 6f6c 7574 696f 6e73 2e0a 0a54 6865 2066  olutions...The f
│ │ │ +00070ae0: 756e 6374 696f 6e20 6973 2062 6173 6564  unction is based
│ │ │ +00070af0: 206f 6e20 2352 5144 6563 6f6d 7033 7833   on #RQDecomp3x3
│ │ │ +00070b00: 202e 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f   .</dd>.</dl>.</
│ │ │ +00070b10: 6469 763e 0a3c 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a  div>.</section>.
│ │ │ +00070b20: 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c 7365 6374  </li>.<li>.<sect
│ │ │ +00070b30: 696f 6e20 636c 6173 733d 2264 6574 6169  ion class="detai
│ │ │ +00070b40: 6c22 2069 643d 2264 6563 6f6d 706f 7365  l" id="decompose
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│ │ │ +000729c0: 7665 6374 6f72 2054 2e0a 6465 6772 6565  vector T..degree
│ │ │ +000729d0: 732e 0a0a 5468 6520 6675 6e63 7469 6f6e  s...The function
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│ │ │ +00072a10: 2069 6e74 6f20 6120 6361 6c69 6272 6174   into a calibrat
│ │ │ +00072a20: 696f 6e20 616e 6420 6120 726f 7461 7469  ion and a rotati
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│ │ │ +00072a50: 6361 6d65 7261 2e0a 0a49 7420 6f70 7469  camera...It opti
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│ │ │ +00072b10: 7468 6520 7468 7265 650a 7072 696e 6369  the three.princi
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│ │ │ +00073900: 2262 6c6f 636b 223e 436f 6d62 696e 6573  "block">Combines
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│ │ │ +000739b0: 653e 202d 2046 6972 7374 2074 7261 6e73  e> - First trans
│ │ │ +000739c0: 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 722e 3c2f  lation vector.</
│ │ │ +000739d0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7276  dd>.<dd><code>rv
│ │ │ +000739e0: 6563 323c 2f63 6f64 653e 202d 2053 6563  ec2</code> - Sec
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│ │ │ +00073a00: 746f 722e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  tor.</dd>.<dd><c
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│ │ │ +00073a30: 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2e3c 2f64  ation vector.</d
│ │ │ +00073a40: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e72 7665  d>.<dd><code>rve
│ │ │ +00073a50: 6333 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470  c3</code> - Outp
│ │ │ +00073a60: 7574 2072 6f74 6174 696f 6e20 7665 6374  ut rotation vect
│ │ │ +00073a70: 6f72 206f 6620 7468 6520 7375 7065 7270  or of the superp
│ │ │ +00073a80: 6f73 6974 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c64  osition.</dd>.<d
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│ │ │ +00073aa0: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 7472  ode> - Output tr
│ │ │ +00073ab0: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ +00073ac0: 206f 6620 7468 6520 7375 7065 7270 6f73   of the superpos
│ │ │ +00073ad0: 6974 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  ition.</dd>.<dd>
│ │ │ +00073ae0: 3c63 6f64 653e 6472 3364 7231 3c2f 636f  <code>dr3dr1</co
│ │ │ +00073af0: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ +00073b00: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ +00073b10: 206f 6620 7276 6563 3320 7769 7468 2072   of rvec3 with r
│ │ │ +00073b20: 6567 6172 6420 746f 2072 7665 6331 3c2f  egard to rvec1</
│ │ │ +00073b30: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
│ │ │ +00073b40: 3364 7431 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dt1</code> - Op
│ │ │ +00073b50: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ +00073b60: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7276 6563  rivative of rvec
│ │ │ +00073b70: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ +00073b80: 2074 7665 6331 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   tvec1</dd>.<dd>
│ │ │ +00073b90: 3c63 6f64 653e 6472 3364 7232 3c2f 636f  <code>dr3dr2</co
│ │ │ +00073ba0: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ +00073bb0: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ +00073bc0: 206f 6620 7276 6563 3320 7769 7468 2072   of rvec3 with r
│ │ │ +00073bd0: 6567 6172 6420 746f 2072 7665 6332 3c2f  egard to rvec2</
│ │ │ +00073be0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
│ │ │ +00073bf0: 3364 7432 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dt2</code> - Op
│ │ │ +00073c00: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ +00073c10: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7276 6563  rivative of rvec
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│ │ │ +00073c30: 2074 7665 6332 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   tvec2</dd>.<dd>
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│ │ │ +00073c50: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
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│ │ │ +00073d00: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
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│ │ │ +00073d90: 2074 7665 6332 0a0a 5468 6520 6675 6e63   tvec2..The func
│ │ │ +00073da0: 7469 6f6e 7320 636f 6d70 7574 653a 0a0a  tions compute:..
│ │ │ +00073db0: 5c28 5c62 6567 696e 7b61 7272 6179 7d7b  \(\begin{array}{
│ │ │ +00073dc0: 6c7d 205c 7465 7874 7474 7b72 7665 6333  l} \texttt{rvec3
│ │ │ +00073dd0: 7d20 3d20 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64  } =  \mathrm{rod
│ │ │ +00073de0: 7269 6775 6573 7d20 5e7b 2d31 7d20 5c6c  rigues} ^{-1} \l
│ │ │ +00073df0: 6566 7420 2820 5c6d 6174 6872 6d7b 726f  eft ( \mathrm{ro
│ │ │ +00073e00: 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465 7874  drigues} ( \text
│ │ │ +00073e10: 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c 6364  tt{rvec2} )  \cd
│ │ │ +00073e20: 6f74 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269  ot \mathrm{rodri
│ │ │ +00073e30: 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b  gues} ( \texttt{
│ │ │ +00073e40: 7276 6563 317d 2029 205c 7269 6768 7420  rvec1} ) \right 
│ │ │ +00073e50: 2920 205c 5c20 5c74 6578 7474 747b 7476  )  \\ \texttt{tv
│ │ │ +00073e60: 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174 6872 6d7b  ec3} =  \mathrm{
│ │ │ +00073e70: 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465  rodrigues} ( \te
│ │ │ +00073e80: 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c  xttt{rvec2} )  \
│ │ │ +00073e90: 6364 6f74 205c 7465 7874 7474 7b74 7665  cdot \texttt{tve
│ │ │ +00073ea0: 6331 7d20 2b20 205c 7465 7874 7474 7b74  c1} +  \texttt{t
│ │ │ +00073eb0: 7665 6332 7d20 5c65 6e64 7b61 7272 6179  vec2} \end{array
│ │ │ +00073ec0: 7d20 2c5c 290a 0a77 6865 7265 205c 285c  } ,\)..where \(\
│ │ │ +00073ed0: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
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│ │ │ -00076010: 6865 206e 756d 6265 7220 6f66 2070 6f69  he number of poi
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│ │ │ -00076040: 6520 616c 736f 2070 6173 7365 6420 6865  e also passed he
│ │ │ -00076050: 7265 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  re.</dd>.<dd><co
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│ │ │ -00076070: 636f 6465 3e20 2d20 4172 7261 7920 6f66  code> - Array of
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│ │ │ -000760c0: 0a77 6865 7265 204e 2069 7320 7468 6520  .where N is the 
│ │ │ -000760d0: 6e75 6d62 6572 206f 6620 706f 696e 7473  number of points
│ │ │ -000760e0: 2e20 7665 6374 6f72 266c 743b 506f 696e  . vector&lt;Poin
│ │ │ -000760f0: 7432 6426 6774 3b20 6361 6e20 6265 2061  t2d&gt; can be a
│ │ │ -00076100: 6c73 6f20 7061 7373 6564 2068 6572 652e  lso passed here.
│ │ │ -00076110: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
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│ │ │ -00076160: 7269 787b 417d 5c29 202e 3c2f 6464 3e0a  rix{A}\) .</dd>.
│ │ │ -00076170: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469 7374 436f  <dd><code>distCo
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│ │ │ -000761a0: 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963  stortion coeffic
│ │ │ -000761b0: 6965 6e74 730a 5c28 5c64 6973 7463 6f65  ients.\(\distcoe
│ │ │ -000761c0: 6666 735c 292e 2049 6620 7468 6520 7665  ffs\). If the ve
│ │ │ -000761d0: 6374 6f72 2069 7320 4e55 4c4c 2f65 6d70  ctor is NULL/emp
│ │ │ -000761e0: 7479 2c20 7468 6520 7a65 726f 2064 6973  ty, the zero dis
│ │ │ -000761f0: 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369  tortion coeffici
│ │ │ -00076200: 656e 7473 2061 7265 0a61 7373 756d 6564  ents are.assumed
│ │ │ -00076210: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ -00076250: 526f 6472 6967 7565 7320 2920 7468 6174  Rodrigues ) that
│ │ │ -00076260: 2c20 746f 6765 7468 6572 2077 6974 6820  , together with 
│ │ │ -00076270: 7476 6563 2c20 6272 696e 6773 2070 6f69  tvec, brings poi
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│ │ │ -00076290: 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  el coordinate sy
│ │ │ -000762a0: 7374 656d 2074 6f20 7468 6520 6361 6d65  stem to the came
│ │ │ -000762b0: 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  ra coordinate sy
│ │ │ -000762c0: 7374 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  stem.</dd>.<dd><
│ │ │ -000762d0: 636f 6465 3e74 7665 633c 2f63 6f64 653e  code>tvec</code>
│ │ │ -000762e0: 202d 204f 7574 7075 7420 7472 616e 736c   - Output transl
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│ │ │ -00076300: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e75 7365  d>.<dd><code>use
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│ │ │ -00076320: 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465  code> - Paramete
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│ │ │ -00076360: 2074 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 7573   the function us
│ │ │ -00076370: 6573 0a74 6865 2070 726f 7669 6465 6420  es.the provided 
│ │ │ -00076380: 7276 6563 2061 6e64 2074 7665 6320 7661  rvec and tvec va
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│ │ │ -000763b0: 6620 7468 6520 726f 7461 7469 6f6e 2061  f the rotation a
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│ │ │ -000763d0: 6563 746f 7273 2c20 7265 7370 6563 7469  ectors, respecti
│ │ │ -000763e0: 7665 6c79 2c20 616e 6420 6675 7274 6865  vely, and furthe
│ │ │ -000763f0: 7220 6f70 7469 6d69 7a65 7320 7468 656d  r optimizes them
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│ │ │ -00076440: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e72  /dd>.<dd><code>r
│ │ │ -00076450: 6570 726f 6a65 6374 696f 6e45 7272 6f72  eprojectionError
│ │ │ -00076460: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 6c69 6572  </code> - Inlier
│ │ │ -00076470: 2074 6872 6573 686f 6c64 2076 616c 7565   threshold value
│ │ │ -00076480: 2075 7365 6420 6279 2074 6865 2052 414e   used by the RAN
│ │ │ -00076490: 5341 4320 7072 6f63 6564 7572 652e 2054  SAC procedure. T
│ │ │ -000764a0: 6865 2070 6172 616d 6574 6572 2076 616c  he parameter val
│ │ │ -000764b0: 7565 0a69 7320 7468 6520 6d61 7869 6d75  ue.is the maximu
│ │ │ -000764c0: 6d20 616c 6c6f 7765 6420 6469 7374 616e  m allowed distan
│ │ │ -000764d0: 6365 2062 6574 7765 656e 2074 6865 206f  ce between the o
│ │ │ -000764e0: 6273 6572 7665 6420 616e 6420 636f 6d70  bserved and comp
│ │ │ -000764f0: 7574 6564 2070 6f69 6e74 2070 726f 6a65  uted point proje
│ │ │ -00076500: 6374 696f 6e73 2074 6f20 636f 6e73 6964  ctions to consid
│ │ │ -00076510: 6572 2069 740a 616e 2069 6e6c 6965 722e  er it.an inlier.
│ │ │ -00076520: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -00076530: 636f 6e66 6964 656e 6365 3c2f 636f 6465  confidence</code
│ │ │ -00076540: 3e20 2d20 5468 6520 7072 6f62 6162 696c  > - The probabil
│ │ │ -00076550: 6974 7920 7468 6174 2074 6865 2061 6c67  ity that the alg
│ │ │ -00076560: 6f72 6974 686d 2070 726f 6475 6365 7320  orithm produces 
│ │ │ -00076570: 6120 7573 6566 756c 2072 6573 756c 742e  a useful result.
│ │ │ -00076580: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -00076590: 696e 6c69 6572 733c 2f63 6f64 653e 202d  inliers</code> -
│ │ │ -000765a0: 204f 7574 7075 7420 7665 6374 6f72 2074   Output vector t
│ │ │ -000765b0: 6861 7420 636f 6e74 6169 6e73 2069 6e64  hat contains ind
│ │ │ -000765c0: 6963 6573 206f 6620 696e 6c69 6572 7320  ices of inliers 
│ │ │ -000765d0: 696e 206f 626a 6563 7450 6f69 6e74 7320  in objectPoints 
│ │ │ -000765e0: 616e 6420 696d 6167 6550 6f69 6e74 7320  and imagePoints 
│ │ │ -000765f0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -00076600: 3e66 6c61 6773 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  >flags</code> - 
│ │ │ -00076610: 4d65 7468 6f64 2066 6f72 2073 6f6c 7669  Method for solvi
│ │ │ -00076620: 6e67 2061 2050 6e50 2070 726f 626c 656d  ng a PnP problem
│ │ │ -00076630: 2028 7365 6520 5245 463a 2073 6f6c 7665   (see REF: solve
│ │ │ -00076640: 506e 5020 292e 0a0a 5468 6520 6675 6e63  PnP )...The func
│ │ │ -00076650: 7469 6f6e 2065 7374 696d 6174 6573 2061  tion estimates a
│ │ │ -00076660: 6e20 6f62 6a65 6374 2070 6f73 6520 6769  n object pose gi
│ │ │ -00076670: 7665 6e20 6120 7365 7420 6f66 206f 626a  ven a set of obj
│ │ │ -00076680: 6563 7420 706f 696e 7473 2c20 7468 6569  ect points, thei
│ │ │ -00076690: 7220 636f 7272 6573 706f 6e64 696e 6720  r corresponding 
│ │ │ -000766a0: 696d 6167 650a 7072 6f6a 6563 7469 6f6e  image.projection
│ │ │ -000766b0: 732c 2061 7320 7765 6c6c 2061 7320 7468  s, as well as th
│ │ │ -000766c0: 6520 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73  e camera intrins
│ │ │ -000766d0: 6963 206d 6174 7269 7820 616e 6420 7468  ic matrix and th
│ │ │ -000766e0: 6520 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65  e distortion coe
│ │ │ -000766f0: 6666 6963 6965 6e74 732e 2054 6869 7320  fficients. This 
│ │ │ -00076700: 6675 6e63 7469 6f6e 2066 696e 6473 2073  function finds s
│ │ │ -00076710: 7563 680a 6120 706f 7365 2074 6861 7420  uch.a pose that 
│ │ │ -00076720: 6d69 6e69 6d69 7a65 7320 7265 7072 6f6a  minimizes reproj
│ │ │ -00076730: 6563 7469 6f6e 2065 7272 6f72 2c20 7468  ection error, th
│ │ │ -00076740: 6174 2069 732c 2074 6865 2073 756d 206f  at is, the sum o
│ │ │ -00076750: 6620 7371 7561 7265 6420 6469 7374 616e  f squared distan
│ │ │ -00076760: 6365 7320 6265 7477 6565 6e20 7468 6520  ces between the 
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│ │ │ -0007f650: 526f 6472 6967 7565 7320 2920 7468 6174  Rodrigues ) that
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│ │ │ -0007f6c0: 7374 656d 2e20 496e 7075 7420 7661 6c75  stem. Input valu
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│ │ │ -0007f6e0: 6e20 696e 6974 6961 6c20 736f 6c75 7469  n initial soluti
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│ │ │ -0007f740: 7265 2075 7365 6420 6173 2061 6e20 696e  re used as an in
│ │ │ -0007f750: 6974 6961 6c20 736f 6c75 7469 6f6e 2e0a  itial solution..
│ │ │ -0007f760: 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 7265  .The function re
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│ │ │ -0007f780: 2070 6f73 6520 6769 7665 6e20 6174 206c   pose given at l
│ │ │ -0007f790: 6561 7374 2033 206f 626a 6563 7420 706f  east 3 object po
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│ │ │ -0007f7c0: 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 732c 2061 6e20  projections, an 
│ │ │ -0007f7d0: 696e 6974 6961 6c20 736f 6c75 7469 6f6e  initial solution
│ │ │ -0007f7e0: 2066 6f72 2074 6865 2072 6f74 6174 696f   for the rotatio
│ │ │ -0007f7f0: 6e20 616e 6420 7472 616e 736c 6174 696f  n and translatio
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│ │ │ -000826f0: 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 2020 3c6c      </li>.    <l
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│ │ │ -00082a50: 6f65 6666 735c 292e 2049 6620 7468 6520  oeffs\). If the 
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│ │ │ -00082e90: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e  </code> - Option
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│ │ │ -00082eb0: 726f 6a65 6374 696f 6e20 6572 726f 722c  rojection error,
│ │ │ -00082ec0: 2074 6861 7420 6973 2074 6865 2052 4d53   that is the RMS
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│ │ │ -00082f00: 7d20 5c6c 6566 7420 2820 5c68 6174 7b79  } \left ( \hat{y
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│ │ │ -00082f20: 2029 5e32 7d7b 4e7d 7d20 5c29 2920 6265   )^2}{N}} \)) be
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│ │ │ -00082f70: 7769 7468 2074 6865 2065 7374 696d 6174  with the estimat
│ │ │ -00082f80: 6564 2070 6f73 652e 0a0a 4d6f 7265 2069  ed pose...More i
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│ │ │ -00082fa0: 7363 7269 6265 6420 696e 2052 4546 3a20  scribed in REF: 
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│ │ │ -00083020: 6361 6e20 6265 2066 6f75 6e64 2061 740a  can be found at.
│ │ │ -00083030: 2020 2020 2020 2020 6f70 656e 6376 5f73          opencv_s
│ │ │ -00083040: 6f75 7263 655f 636f 6465 2f73 616d 706c  ource_code/sampl
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│ │ │ -000843f0: 3e0a 2020 2070 6f69 6e74 2033 3a20 5b2d  >.   point 3: [-
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│ │ │ -00084420: 2f20 322c 2030 5d0a 2020 2020 3c2f 6c69  / 2, 0].    </li
│ │ │ -00084430: 3e0a 2020 3c2f 756c 3e0a 2020 3c6c 693e  >.  </ul>.  <li>
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│ │ │ -00084450: 6865 7220 666c 6167 732c 206e 756d 6265  her flags, numbe
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│ │ │ -00084470: 7320 6d75 7374 2062 6520 2667 743b 3d20  s must be &gt;= 
│ │ │ -00084480: 3420 616e 6420 6f62 6a65 6374 2070 6f69  4 and object poi
│ │ │ -00084490: 6e74 7320 6361 6e20 6265 2069 6e20 616e  nts can be in an
│ │ │ -000844a0: 7920 636f 6e66 6967 7572 6174 696f 6e2e  y configuration.
│ │ │ -000844b0: 0a4f 6e6c 7920 3120 736f 6c75 7469 6f6e  .Only 1 solution
│ │ │ -000844c0: 2069 7320 7265 7475 726e 6564 2e0a 2020   is returned..  
│ │ │ -000844d0: 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c 3e3c 2f64 6976  </li>.</ul></div
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│ │ │ -000844f0: 6573 223e 0a3c 6474 3e50 6172 616d 6574  es">.<dt>Paramet
│ │ │ -00084500: 6572 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e 3c63  ers:</dt>.<dd><c
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│ │ │ -00084520: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172 7261 7920  </code> - Array 
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│ │ │ -00084540: 2069 6e20 7468 6520 6f62 6a65 6374 2063   in the object c
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│ │ │ -00084560: 204e 7833 2031 2d63 6861 6e6e 656c 206f   Nx3 1-channel o
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│ │ │ -00084590: 7468 6520 6e75 6d62 6572 206f 6620 706f  the number of po
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│ │ │ -000845b0: 506f 696e 7433 6426 6774 3b20 6361 6e20  Point3d&gt; can 
│ │ │ -000845c0: 6265 2061 6c73 6f20 7061 7373 6564 2068  be also passed h
│ │ │ -000845d0: 6572 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  ere.</dd>.<dd><c
│ │ │ -000845e0: 6f64 653e 696d 6167 6550 6f69 6e74 733c  ode>imagePoints<
│ │ │ -000845f0: 2f63 6f64 653e 202d 2041 7272 6179 206f  /code> - Array o
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│ │ │ -00084610: 696d 6167 6520 706f 696e 7473 2c20 4e78  image points, Nx
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│ │ │ -00084640: 2c0a 7768 6572 6520 4e20 6973 2074 6865  ,.where N is the
│ │ │ -00084650: 206e 756d 6265 7220 6f66 2070 6f69 6e74   number of point
│ │ │ -00084660: 732e 2076 6563 746f 7226 6c74 3b50 6f69  s. vector&lt;Poi
│ │ │ -00084670: 6e74 3264 2667 743b 2063 616e 2062 6520  nt2d&gt; can be 
│ │ │ -00084680: 616c 736f 2070 6173 7365 6420 6865 7265  also passed here
│ │ │ -00084690: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ -000846b0: 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574 2063 616d  ode> - Input cam
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│ │ │ -000846d0: 7472 6978 205c 285c 6361 6d65 7261 6d61  trix \(\camerama
│ │ │ -000846e0: 7472 6978 7b41 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e  trix{A}\) .</dd>
│ │ │ -000846f0: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443  .<dd><code>distC
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│ │ │ -00084720: 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669  istortion coeffi
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│ │ │ -00084740: 6566 6673 5c29 2e20 4966 2074 6865 2076  effs\). If the v
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│ │ │ -00084760: 7074 792c 2074 6865 207a 6572 6f20 6469  pty, the zero di
│ │ │ -00084770: 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963  stortion coeffic
│ │ │ -00084780: 6965 6e74 7320 6172 650a 6173 7375 6d65  ients are.assume
│ │ │ -00084790: 642e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  d.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ -000847e0: 7269 6775 6573 2029 2074 6861 742c 2074  rigues ) that, t
│ │ │ -000847f0: 6f67 6574 6865 7220 7769 7468 2074 7665  ogether with tve
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│ │ │ -00084820: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374   coordinate syst
│ │ │ -00084830: 656d 2074 6f20 7468 6520 6361 6d65 7261  em to the camera
│ │ │ -00084840: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374   coordinate syst
│ │ │ -00084850: 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  em.</dd>.<dd><co
│ │ │ -00084860: 6465 3e74 7665 6373 3c2f 636f 6465 3e20  de>tvecs</code> 
│ │ │ -00084870: 2d20 5665 6374 6f72 206f 6620 6f75 7470  - Vector of outp
│ │ │ -00084880: 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  ut translation v
│ │ │ -00084890: 6563 746f 7273 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  ectors.</dd>.<dd
│ │ │ -000848a0: 3e3c 636f 6465 3e75 7365 4578 7472 696e  ><code>useExtrin
│ │ │ -000848b0: 7369 6347 7565 7373 3c2f 636f 6465 3e20  sicGuess</code> 
│ │ │ -000848c0: 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573 6564  - Parameter used
│ │ │ -000848d0: 2066 6f72 2023 534f 4c56 4550 4e50 5f49   for #SOLVEPNP_I
│ │ │ -000848e0: 5445 5241 5449 5645 2e20 4966 2074 7275  TERATIVE. If tru
│ │ │ -000848f0: 6520 2831 292c 2074 6865 2066 756e 6374  e (1), the funct
│ │ │ -00084900: 696f 6e20 7573 6573 0a74 6865 2070 726f  ion uses.the pro
│ │ │ -00084910: 7669 6465 6420 7276 6563 2061 6e64 2074  vided rvec and t
│ │ │ -00084920: 7665 6320 7661 6c75 6573 2061 7320 696e  vec values as in
│ │ │ -00084930: 6974 6961 6c20 6170 7072 6f78 696d 6174  itial approximat
│ │ │ -00084940: 696f 6e73 206f 6620 7468 6520 726f 7461  ions of the rota
│ │ │ -00084950: 7469 6f6e 2061 6e64 2074 7261 6e73 6c61  tion and transla
│ │ │ -00084960: 7469 6f6e 0a76 6563 746f 7273 2c20 7265  tion.vectors, re
│ │ │ -00084970: 7370 6563 7469 7665 6c79 2c20 616e 6420  spectively, and 
│ │ │ -00084980: 6675 7274 6865 7220 6f70 7469 6d69 7a65  further optimize
│ │ │ -00084990: 7320 7468 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  s them.</dd>.<dd
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│ │ │ -000849b0: 6465 3e20 2d20 4d65 7468 6f64 2066 6f72  de> - Method for
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│ │ │ -000849d0: 726f 626c 656d 3a20 7365 6520 5245 463a  roblem: see REF:
│ │ │ -000849e0: 2063 616c 6962 3364 5f73 6f6c 7665 506e   calib3d_solvePn
│ │ │ -000849f0: 505f 666c 6167 733c 2f64 643e 0a3c 6464  P_flags</dd>.<dd
│ │ │ -00084a00: 3e3c 636f 6465 3e72 7665 633c 2f63 6f64  ><code>rvec</cod
│ │ │ -00084a10: 653e 202d 2052 6f74 6174 696f 6e20 7665  e> - Rotation ve
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│ │ │ -00084a30: 7469 616c 697a 6520 616e 2069 7465 7261  tialize an itera
│ │ │ -00084a40: 7469 7665 2050 6e50 2072 6566 696e 656d  tive PnP refinem
│ │ │ -00084a50: 656e 7420 616c 676f 7269 7468 6d2c 2077  ent algorithm, w
│ │ │ -00084a60: 6865 6e20 666c 6167 2069 7320 5245 463a  hen flag is REF:
│ │ │ -00084a70: 2053 4f4c 5645 504e 505f 4954 4552 4154   SOLVEPNP_ITERAT
│ │ │ -00084a80: 4956 450a 616e 6420 7573 6545 7874 7269  IVE.and useExtri
│ │ │ -00084a90: 6e73 6963 4775 6573 7320 6973 2073 6574  nsicGuess is set
│ │ │ -00084aa0: 2074 6f20 7472 7565 2e3c 2f64 643e 0a3c   to true.</dd>.<
│ │ │ -00084ab0: 6464 3e3c 636f 6465 3e74 7665 633c 2f63  dd><code>tvec</c
│ │ │ -00084ac0: 6f64 653e 202d 2054 7261 6e73 6c61 7469  ode> - Translati
│ │ │ -00084ad0: 6f6e 2076 6563 746f 7220 7573 6564 2074  on vector used t
│ │ │ -00084ae0: 6f20 696e 6974 6961 6c69 7a65 2061 6e20  o initialize an 
│ │ │ -00084af0: 6974 6572 6174 6976 6520 506e 5020 7265  iterative PnP re
│ │ │ -00084b00: 6669 6e65 6d65 6e74 2061 6c67 6f72 6974  finement algorit
│ │ │ -00084b10: 686d 2c20 7768 656e 2066 6c61 6720 6973  hm, when flag is
│ │ │ -00084b20: 2052 4546 3a20 534f 4c56 4550 4e50 5f49   REF: SOLVEPNP_I
│ │ │ -00084b30: 5445 5241 5449 5645 0a61 6e64 2075 7365  TERATIVE.and use
│ │ │ -00084b40: 4578 7472 696e 7369 6347 7565 7373 2069  ExtrinsicGuess i
│ │ │ -00084b50: 7320 7365 7420 746f 2074 7275 652e 0a28  s set to true..(
│ │ │ -00084b60: 5c28 205c 7465 7874 7b52 4d53 457d 203d  \( \text{RMSE} =
│ │ │ -00084b70: 205c 7371 7274 7b5c 6672 6163 7b5c 7375   \sqrt{\frac{\su
│ │ │ -00084b80: 6d5f 7b69 7d5e 7b4e 7d20 5c6c 6566 7420  m_{i}^{N} \left 
│ │ │ -00084b90: 2820 5c68 6174 7b79 5f69 7d20 2d20 795f  ( \hat{y_i} - y_
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│ │ │ -000867a0: 706f 7365 2e0a 0a4d 6f72 6520 696e 666f  pose...More info
│ │ │ -000867b0: 726d 6174 696f 6e20 6973 2064 6573 6372  rmation is descr
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│ │ │ -0008b2c0: 205c 285c 6361 6d65 7261 6d61 7472 6978   \(\cameramatrix
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│ │ │ -0008b350: 2074 6865 207a 6572 6f20 6469 7374 6f72   the zero distor
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│ │ │ -0008b3c0: 7365 6520 5245 463a 2052 6f64 7269 6775  see REF: Rodrigu
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│ │ │ -0008b3e0: 6865 7220 7769 7468 2074 7665 6373 2c20  her with tvecs, 
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│ │ │ -0008b420: 6f20 7468 6520 6361 6d65 7261 2063 6f6f  o the camera coo
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│ │ │ -0008b440: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ -0008b450: 7665 6373 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5665  vecs</code> - Ve
│ │ │ -0008b460: 6374 6f72 206f 6620 6f75 7470 7574 2074  ctor of output t
│ │ │ -0008b470: 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f  ranslation vecto
│ │ │ -0008b480: 7273 2e0a 7468 6520 7072 6f76 6964 6564  rs..the provided
│ │ │ -0008b490: 2072 7665 6320 616e 6420 7476 6563 2076   rvec and tvec v
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│ │ │ -0008e5a0: 4172 7261 7920 6f66 2074 6865 2073 6563  Array of the sec
│ │ │ -0008e5b0: 6f6e 6420 696d 6167 6520 706f 696e 7473  ond image points
│ │ │ -0008e5c0: 206f 6620 7468 6520 7361 6d65 2073 697a   of the same siz
│ │ │ -0008e5d0: 6520 616e 6420 666f 726d 6174 2061 7320  e and format as 
│ │ │ -0008e5e0: 706f 696e 7473 3120 2e3c 2f64 643e 0a3c  points1 .</dd>.<
│ │ │ -0008e5f0: 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6574 686f 643c  dd><code>method<
│ │ │ -0008e600: 2f63 6f64 653e 202d 204d 6574 686f 6420  /code> - Method 
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│ │ │ -0008e620: 6675 6e64 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472  fundamental matr
│ │ │ -0008e630: 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a  ix..<ul>.  <li>.
│ │ │ -0008e640: 2020 2052 4546 3a20 464d 5f37 504f 494e     REF: FM_7POIN
│ │ │ -0008e650: 5420 666f 7220 6120 372d 706f 696e 7420  T for a 7-point 
│ │ │ -0008e660: 616c 676f 7269 7468 6d2e 205c 284e 203d  algorithm. \(N =
│ │ │ -0008e670: 2037 5c29 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c   7\).  </li>.  <
│ │ │ -0008e680: 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20 464d 5f38  li>.   REF: FM_8
│ │ │ -0008e690: 504f 494e 5420 666f 7220 616e 2038 2d70  POINT for an 8-p
│ │ │ -0008e6a0: 6f69 6e74 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e20  oint algorithm. 
│ │ │ -0008e6b0: 5c28 4e20 5c67 6520 385c 290a 2020 3c2f  \(N \ge 8\).  </
│ │ │ -0008e6c0: 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245  li>.  <li>.   RE
│ │ │ -0008e6d0: 463a 2046 4d5f 5241 4e53 4143 2066 6f72  F: FM_RANSAC for
│ │ │ -0008e6e0: 2074 6865 2052 414e 5341 4320 616c 676f   the RANSAC algo
│ │ │ -0008e6f0: 7269 7468 6d2e 205c 284e 205c 6765 2038  rithm. \(N \ge 8
│ │ │ -0008e700: 5c29 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c 6c69  \).  </li>.  <li
│ │ │ -0008e710: 3e0a 2020 2052 4546 3a20 464d 5f4c 4d45  >.   REF: FM_LME
│ │ │ -0008e720: 4453 2066 6f72 2074 6865 204c 4d65 6453  DS for the LMedS
│ │ │ -0008e730: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e20 5c28 4e20   algorithm. \(N 
│ │ │ -0008e740: 5c67 6520 385c 290a 2020 3c2f 6c69 3e0a  \ge 8\).  </li>.
│ │ │ -0008e750: 3c2f 756c 3e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  </ul></dd>.<dd><
│ │ │ -0008e760: 636f 6465 3e72 616e 7361 6352 6570 726f  code>ransacRepro
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│ │ │ -0008e790: 6564 206f 6e6c 7920 666f 7220 5241 4e53  ed only for RANS
│ │ │ -0008e7a0: 4143 2e20 4974 2069 7320 7468 6520 6d61  AC. It is the ma
│ │ │ -0008e7b0: 7869 6d75 6d20 6469 7374 616e 6365 2066  ximum distance f
│ │ │ -0008e7c0: 726f 6d20 6120 706f 696e 7420 746f 2061  rom a point to a
│ │ │ -0008e7d0: 6e20 6570 6970 6f6c 6172 0a6c 696e 6520  n epipolar.line 
│ │ │ -0008e7e0: 696e 2070 6978 656c 732c 2062 6579 6f6e  in pixels, beyon
│ │ │ -0008e7f0: 6420 7768 6963 6820 7468 6520 706f 696e  d which the poin
│ │ │ -0008e800: 7420 6973 2063 6f6e 7369 6465 7265 6420  t is considered 
│ │ │ -0008e810: 616e 206f 7574 6c69 6572 2061 6e64 2069  an outlier and i
│ │ │ -0008e820: 7320 6e6f 7420 7573 6564 2066 6f72 2063  s not used for c
│ │ │ -0008e830: 6f6d 7075 7469 6e67 2074 6865 0a66 696e  omputing the.fin
│ │ │ -0008e840: 616c 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d  al fundamental m
│ │ │ -0008e850: 6174 7269 782e 2049 7420 6361 6e20 6265  atrix. It can be
│ │ │ -0008e860: 2073 6574 2074 6f20 736f 6d65 7468 696e   set to somethin
│ │ │ -0008e870: 6720 6c69 6b65 2031 2d33 2c20 6465 7065  g like 1-3, depe
│ │ │ -0008e880: 6e64 696e 6720 6f6e 2074 6865 2061 6363  nding on the acc
│ │ │ -0008e890: 7572 6163 7920 6f66 2074 6865 0a70 6f69  uracy of the.poi
│ │ │ -0008e8a0: 6e74 206c 6f63 616c 697a 6174 696f 6e2c  nt localization,
│ │ │ -0008e8b0: 2069 6d61 6765 2072 6573 6f6c 7574 696f   image resolutio
│ │ │ -0008e8c0: 6e2c 2061 6e64 2074 6865 2069 6d61 6765  n, and the image
│ │ │ -0008e8d0: 206e 6f69 7365 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464   noise.</dd>.<dd
│ │ │ -0008e8e0: 3e3c 636f 6465 3e63 6f6e 6669 6465 6e63  ><code>confidenc
│ │ │ -0008e8f0: 653c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d  e</code> - Param
│ │ │ -0008e900: 6574 6572 2075 7365 6420 666f 7220 7468  eter used for th
│ │ │ -0008e910: 6520 5241 4e53 4143 2061 6e64 204c 4d65  e RANSAC and LMe
│ │ │ -0008e920: 6453 206d 6574 686f 6473 206f 6e6c 792e  dS methods only.
│ │ │ -0008e930: 2049 7420 7370 6563 6966 6965 7320 6120   It specifies a 
│ │ │ -0008e940: 6465 7369 7261 626c 6520 6c65 7665 6c0a  desirable level.
│ │ │ -0008e950: 6f66 2063 6f6e 6669 6465 6e63 6520 2870  of confidence (p
│ │ │ -0008e960: 726f 6261 6269 6c69 7479 2920 7468 6174  robability) that
│ │ │ -0008e970: 2074 6865 2065 7374 696d 6174 6564 206d   the estimated m
│ │ │ -0008e980: 6174 7269 7820 6973 2063 6f72 7265 6374  atrix is correct
│ │ │ -0008e990: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -0008e9a0: 3e6d 6178 4974 6572 733c 2f63 6f64 653e  >maxIters</code>
│ │ │ -0008e9b0: 202d 2054 6865 206d 6178 696d 756d 206e   - The maximum n
│ │ │ -0008e9c0: 756d 6265 7220 6f66 2072 6f62 7573 7420  umber of robust 
│ │ │ -0008e9d0: 6d65 7468 6f64 2069 7465 7261 7469 6f6e  method iteration
│ │ │ -0008e9e0: 732e 0a0a 5468 6520 6570 6970 6f6c 6172  s...The epipolar
│ │ │ -0008e9f0: 2067 656f 6d65 7472 7920 6973 2064 6573   geometry is des
│ │ │ -0008ea00: 6372 6962 6564 2062 7920 7468 6520 666f  cribed by the fo
│ │ │ -0008ea10: 6c6c 6f77 696e 6720 6571 7561 7469 6f6e  llowing equation
│ │ │ -0008ea20: 3a0a 0a5c 285b 705f 323b 2031 5d5e 5420  :..\([p_2; 1]^T 
│ │ │ -0008ea30: 4620 5b70 5f31 3b20 315d 203d 2030 5c29  F [p_1; 1] = 0\)
│ │ │ -0008ea40: 0a0a 7768 6572 6520 5c28 465c 2920 6973  ..where \(F\) is
│ │ │ -0008ea50: 2061 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d   a fundamental m
│ │ │ -0008ea60: 6174 7269 782c 205c 2870 5f31 5c29 2061  atrix, \(p_1\) a
│ │ │ -0008ea70: 6e64 205c 2870 5f32 5c29 2061 7265 2063  nd \(p_2\) are c
│ │ │ -0008ea80: 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2070 6f69  orresponding poi
│ │ │ -0008ea90: 6e74 7320 696e 2074 6865 2066 6972 7374  nts in the first
│ │ │ -0008eaa0: 2061 6e64 2074 6865 0a73 6563 6f6e 6420   and the.second 
│ │ │ -0008eab0: 696d 6167 6573 2c20 7265 7370 6563 7469  images, respecti
│ │ │ -0008eac0: 7665 6c79 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374  vely...The funct
│ │ │ -0008ead0: 696f 6e20 6361 6c63 756c 6174 6573 2074  ion calculates t
│ │ │ -0008eae0: 6865 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d  he fundamental m
│ │ │ -0008eaf0: 6174 7269 7820 7573 696e 6720 6f6e 6520  atrix using one 
│ │ │ -0008eb00: 6f66 2066 6f75 7220 6d65 7468 6f64 7320  of four methods 
│ │ │ -0008eb10: 6c69 7374 6564 2061 626f 7665 2061 6e64  listed above and
│ │ │ -0008eb20: 2072 6574 7572 6e73 0a74 6865 2066 6f75   returns.the fou
│ │ │ -0008eb30: 6e64 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d  nd fundamental m
│ │ │ -0008eb40: 6174 7269 782e 204e 6f72 6d61 6c6c 7920  atrix. Normally 
│ │ │ -0008eb50: 6a75 7374 206f 6e65 206d 6174 7269 7820  just one matrix 
│ │ │ -0008eb60: 6973 2066 6f75 6e64 2e20 4275 7420 696e  is found. But in
│ │ │ -0008eb70: 2063 6173 6520 6f66 2074 6865 2037 2d70   case of the 7-p
│ │ │ -0008eb80: 6f69 6e74 0a61 6c67 6f72 6974 686d 2c20  oint.algorithm, 
│ │ │ -0008eb90: 7468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 206d 6179  the function may
│ │ │ -0008eba0: 2072 6574 7572 6e20 7570 2074 6f20 3320   return up to 3 
│ │ │ -0008ebb0: 736f 6c75 7469 6f6e 7320 2820 5c28 3920  solutions ( \(9 
│ │ │ -0008ebc0: 5c74 696d 6573 2033 5c29 206d 6174 7269  \times 3\) matri
│ │ │ -0008ebd0: 7820 7468 6174 2073 746f 7265 7320 616c  x that stores al
│ │ │ -0008ebe0: 6c20 330a 6d61 7472 6963 6573 2073 6571  l 3.matrices seq
│ │ │ -0008ebf0: 7565 6e74 6961 6c6c 7929 2e0a 0a54 6865  uentially)...The
│ │ │ -0008ec00: 2063 616c 6375 6c61 7465 6420 6675 6e64   calculated fund
│ │ │ -0008ec10: 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 206d  amental matrix m
│ │ │ -0008ec20: 6179 2062 6520 7061 7373 6564 2066 7572  ay be passed fur
│ │ │ -0008ec30: 7468 6572 2074 6f20 2363 6f6d 7075 7465  ther to #compute
│ │ │ -0008ec40: 436f 7272 6573 706f 6e64 4570 696c 696e  CorrespondEpilin
│ │ │ -0008ec50: 6573 2074 6861 7420 6669 6e64 7320 7468  es that finds th
│ │ │ -0008ec60: 650a 6570 6970 6f6c 6172 206c 696e 6573  e.epipolar lines
│ │ │ -0008ec70: 2063 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2074   corresponding t
│ │ │ -0008ec80: 6f20 7468 6520 7370 6563 6966 6965 6420  o the specified 
│ │ │ -0008ec90: 706f 696e 7473 2e20 4974 2063 616e 2061  points. It can a
│ │ │ -0008eca0: 6c73 6f20 6265 2070 6173 7365 6420 746f  lso be passed to
│ │ │ -0008ecb0: 0a23 7374 6572 656f 5265 6374 6966 7955  .#stereoRectifyU
│ │ │ -0008ecc0: 6e63 616c 6962 7261 7465 6420 746f 2063  ncalibrated to c
│ │ │ -0008ecd0: 6f6d 7075 7465 2074 6865 2072 6563 7469  ompute the recti
│ │ │ -0008ece0: 6669 6361 7469 6f6e 2074 7261 6e73 666f  fication transfo
│ │ │ -0008ecf0: 726d 6174 696f 6e2e 203a 0a3c 636f 6465  rmation. :.<code
│ │ │ -0008ed00: 3e0a 2020 2020 2f2f 2045 7861 6d70 6c65  >.    // Example
│ │ │ -0008ed10: 2e20 4573 7469 6d61 7469 6f6e 206f 6620  . Estimation of 
│ │ │ -0008ed20: 6675 6e64 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472  fundamental matr
│ │ │ -0008ed30: 6978 2075 7369 6e67 2074 6865 2052 414e  ix using the RAN
│ │ │ -0008ed40: 5341 4320 616c 676f 7269 7468 6d0a 2020  SAC algorithm.  
│ │ │ -0008ed50: 2020 696e 7420 706f 696e 745f 636f 756e    int point_coun
│ │ │ -0008ed60: 7420 3d20 3130 303b 0a20 2020 2076 6563  t = 100;.    vec
│ │ │ -0008ed70: 746f 7226 6c74 3b50 6f69 6e74 3266 2667  tor&lt;Point2f&g
│ │ │ -0008ed80: 743b 2070 6f69 6e74 7331 2870 6f69 6e74  t; points1(point
│ │ │ -0008ed90: 5f63 6f75 6e74 293b 0a20 2020 2076 6563  _count);.    vec
│ │ │ -0008eda0: 746f 7226 6c74 3b50 6f69 6e74 3266 2667  tor&lt;Point2f&g
│ │ │ -0008edb0: 743b 2070 6f69 6e74 7332 2870 6f69 6e74  t; points2(point
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│ │ │ -00090650: 696d 6167 6520 706f 696e 7473 206f 6620  image points of 
│ │ │ -00090660: 7468 6520 7361 6d65 2073 697a 6520 616e  the same size an
│ │ │ -00090670: 6420 666f 726d 6174 2061 7320 706f 696e  d format as poin
│ │ │ -00090680: 7473 312e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  ts1.</dd>.<dd><c
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│ │ │ -000906a0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4361 6d65 7261  </code> - Camera
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│ │ │ -000906c0: 7820 5c28 5c63 616d 6572 616d 6174 7269  x \(\cameramatri
│ │ │ -000906d0: 787b 417d 5c29 202e 0a4e 6f74 6520 7468  x{A}\) ..Note th
│ │ │ -000906e0: 6174 2074 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  at this function
│ │ │ -000906f0: 2061 7373 756d 6573 2074 6861 7420 706f   assumes that po
│ │ │ -00090700: 696e 7473 3120 616e 6420 706f 696e 7473  ints1 and points
│ │ │ -00090710: 3220 6172 6520 6665 6174 7572 6520 706f  2 are feature po
│ │ │ -00090720: 696e 7473 2066 726f 6d20 6361 6d65 7261  ints from camera
│ │ │ -00090730: 7320 7769 7468 2074 6865 0a73 616d 6520  s with the.same 
│ │ │ -00090740: 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963  camera intrinsic
│ │ │ -00090750: 206d 6174 7269 782e 2049 6620 7468 6973   matrix. If this
│ │ │ -00090760: 2061 7373 756d 7074 696f 6e20 646f 6573   assumption does
│ │ │ -00090770: 206e 6f74 2068 6f6c 6420 666f 7220 796f   not hold for yo
│ │ │ -00090780: 7572 2075 7365 2063 6173 652c 2075 7365  ur use case, use
│ │ │ -00090790: 2061 6e6f 7468 6572 0a66 756e 6374 696f   another.functio
│ │ │ -000907a0: 6e20 6f76 6572 6c6f 6164 206f 7220 2375  n overload or #u
│ │ │ -000907b0: 6e64 6973 746f 7274 506f 696e 7473 2077  ndistortPoints w
│ │ │ -000907c0: 6974 6820 3c63 6f64 653e 5020 3d20 6376  ith <code>P = cv
│ │ │ -000907d0: 3a3a 4e6f 4172 7261 7928 293c 2f63 6f64  ::NoArray()</cod
│ │ │ -000907e0: 653e 2066 6f72 2062 6f74 6820 6361 6d65  e> for both came
│ │ │ -000907f0: 7261 7320 746f 2074 7261 6e73 666f 726d  ras to transform
│ │ │ -00090800: 2069 6d61 6765 0a70 6f69 6e74 7320 746f   image.points to
│ │ │ -00090810: 206e 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 696d 6167   normalized imag
│ │ │ -00090820: 6520 636f 6f72 6469 6e61 7465 732c 2077  e coordinates, w
│ │ │ -00090830: 6869 6368 2061 7265 2076 616c 6964 2066  hich are valid f
│ │ │ -00090840: 6f72 2074 6865 2069 6465 6e74 6974 7920  or the identity 
│ │ │ -00090850: 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963  camera intrinsic
│ │ │ -00090860: 206d 6174 7269 782e 0a57 6865 6e20 7061   matrix..When pa
│ │ │ -00090870: 7373 696e 6720 7468 6573 6520 636f 6f72  ssing these coor
│ │ │ -00090880: 6469 6e61 7465 732c 2070 6173 7320 7468  dinates, pass th
│ │ │ -00090890: 6520 6964 656e 7469 7479 206d 6174 7269  e identity matri
│ │ │ -000908a0: 7820 666f 7220 7468 6973 2070 6172 616d  x for this param
│ │ │ -000908b0: 6574 6572 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  eter.</dd>.<dd><
│ │ │ -000908c0: 636f 6465 3e6d 6574 686f 643c 2f63 6f64  code>method</cod
│ │ │ -000908d0: 653e 202d 204d 6574 686f 6420 666f 7220  e> - Method for 
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│ │ │ -000908f0: 656e 7469 616c 206d 6174 7269 782e 0a3c  ential matrix..<
│ │ │ -00090900: 756c 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245  ul>.  <li>.   RE
│ │ │ -00090910: 463a 2052 414e 5341 4320 666f 7220 7468  F: RANSAC for th
│ │ │ -00090920: 6520 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974  e RANSAC algorit
│ │ │ -00090930: 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c  hm..  </li>.  <l
│ │ │ -00090940: 693e 0a20 2020 5245 463a 204c 4d45 4453  i>.   REF: LMEDS
│ │ │ -00090950: 2066 6f72 2074 6865 204c 4d65 6453 2061   for the LMedS a
│ │ │ -00090960: 6c67 6f72 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69  lgorithm..  </li
│ │ │ -00090970: 3e0a 3c2f 756c 3e3c 2f64 643e 0a3c 6464  >.</ul></dd>.<dd
│ │ │ -00090980: 3e3c 636f 6465 3e70 726f 623c 2f63 6f64  ><code>prob</cod
│ │ │ -00090990: 653e 202d 2050 6172 616d 6574 6572 2075  e> - Parameter u
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│ │ │ -000909c0: 6f64 7320 6f6e 6c79 2e20 4974 2073 7065  ods only. It spe
│ │ │ -000909d0: 6369 6669 6573 2061 2064 6573 6972 6162  cifies a desirab
│ │ │ -000909e0: 6c65 206c 6576 656c 206f 660a 636f 6e66  le level of.conf
│ │ │ -000909f0: 6964 656e 6365 2028 7072 6f62 6162 696c  idence (probabil
│ │ │ -00090a00: 6974 7929 2074 6861 7420 7468 6520 6573  ity) that the es
│ │ │ -00090a10: 7469 6d61 7465 6420 6d61 7472 6978 2069  timated matrix i
│ │ │ -00090a20: 7320 636f 7272 6563 742e 3c2f 6464 3e0a  s correct.</dd>.
│ │ │ -00090a30: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7468 7265 7368  <dd><code>thresh
│ │ │ -00090a40: 6f6c 643c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172  old</code> - Par
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│ │ │ -00090a60: 5241 4e53 4143 2e20 4974 2069 7320 7468  RANSAC. It is th
│ │ │ -00090a70: 6520 6d61 7869 6d75 6d20 6469 7374 616e  e maximum distan
│ │ │ -00090a80: 6365 2066 726f 6d20 6120 706f 696e 7420  ce from a point 
│ │ │ -00090a90: 746f 2061 6e20 6570 6970 6f6c 6172 0a6c  to an epipolar.l
│ │ │ -00090aa0: 696e 6520 696e 2070 6978 656c 732c 2062  ine in pixels, b
│ │ │ -00090ab0: 6579 6f6e 6420 7768 6963 6820 7468 6520  eyond which the 
│ │ │ -00090ac0: 706f 696e 7420 6973 2063 6f6e 7369 6465  point is conside
│ │ │ -00090ad0: 7265 6420 616e 206f 7574 6c69 6572 2061  red an outlier a
│ │ │ -00090ae0: 6e64 2069 7320 6e6f 7420 7573 6564 2066  nd is not used f
│ │ │ -00090af0: 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2074 6865  or computing the
│ │ │ -00090b00: 0a66 696e 616c 2066 756e 6461 6d65 6e74  .final fundament
│ │ │ -00090b10: 616c 206d 6174 7269 782e 2049 7420 6361  al matrix. It ca
│ │ │ -00090b20: 6e20 6265 2073 6574 2074 6f20 736f 6d65  n be set to some
│ │ │ -00090b30: 7468 696e 6720 6c69 6b65 2031 2d33 2c20  thing like 1-3, 
│ │ │ -00090b40: 6465 7065 6e64 696e 6720 6f6e 2074 6865  depending on the
│ │ │ -00090b50: 2061 6363 7572 6163 7920 6f66 2074 6865   accuracy of the
│ │ │ -00090b60: 0a70 6f69 6e74 206c 6f63 616c 697a 6174  .point localizat
│ │ │ -00090b70: 696f 6e2c 2069 6d61 6765 2072 6573 6f6c  ion, image resol
│ │ │ -00090b80: 7574 696f 6e2c 2061 6e64 2074 6865 2069  ution, and the i
│ │ │ -00090b90: 6d61 6765 206e 6f69 7365 2e3c 2f64 643e  mage noise.</dd>
│ │ │ -00090ba0: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6178 4974  .<dd><code>maxIt
│ │ │ -00090bb0: 6572 733c 2f63 6f64 653e 202d 2054 6865  ers</code> - The
│ │ │ -00090bc0: 206d 6178 696d 756d 206e 756d 6265 7220   maximum number 
│ │ │ -00090bd0: 6f66 2072 6f62 7573 7420 6d65 7468 6f64  of robust method
│ │ │ -00090be0: 2069 7465 7261 7469 6f6e 732e 0a0a 5468   iterations...Th
│ │ │ -00090bf0: 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6573 7469  is function esti
│ │ │ -00090c00: 6d61 7465 7320 6573 7365 6e74 6961 6c20  mates essential 
│ │ │ -00090c10: 6d61 7472 6978 2062 6173 6564 206f 6e20  matrix based on 
│ │ │ -00090c20: 7468 6520 6669 7665 2d70 6f69 6e74 2061  the five-point a
│ │ │ -00090c30: 6c67 6f72 6974 686d 2073 6f6c 7665 7220  lgorithm solver 
│ │ │ -00090c40: 696e 2043 4954 453a 204e 6973 7465 7230  in CITE: Nister0
│ │ │ -00090c50: 3320 2e0a 4349 5445 3a20 5374 6577 656e  3 ..CITE: Stewen
│ │ │ -00090c60: 6975 7343 4653 2069 7320 616c 736f 2061  iusCFS is also a
│ │ │ -00090c70: 2072 656c 6174 6564 2e20 5468 6520 6570   related. The ep
│ │ │ -00090c80: 6970 6f6c 6172 2067 656f 6d65 7472 7920  ipolar geometry 
│ │ │ -00090c90: 6973 2064 6573 6372 6962 6564 2062 7920  is described by 
│ │ │ -00090ca0: 7468 6520 666f 6c6c 6f77 696e 6720 6571  the following eq
│ │ │ -00090cb0: 7561 7469 6f6e 3a0a 0a5c 285b 705f 323b  uation:..\([p_2;
│ │ │ -00090cc0: 2031 5d5e 5420 4b5e 7b2d 547d 2045 204b   1]^T K^{-T} E K
│ │ │ -00090cd0: 5e7b 2d31 7d20 5b70 5f31 3b20 315d 203d  ^{-1} [p_1; 1] =
│ │ │ -00090ce0: 2030 5c29 0a0a 7768 6572 6520 5c28 455c   0\)..where \(E\
│ │ │ -00090cf0: 2920 6973 2061 6e20 6573 7365 6e74 6961  ) is an essentia
│ │ │ -00090d00: 6c20 6d61 7472 6978 2c20 5c28 705f 315c  l matrix, \(p_1\
│ │ │ -00090d10: 2920 616e 6420 5c28 705f 325c 2920 6172  ) and \(p_2\) ar
│ │ │ -00090d20: 6520 636f 7272 6573 706f 6e64 696e 6720  e corresponding 
│ │ │ -00090d30: 706f 696e 7473 2069 6e20 7468 6520 6669  points in the fi
│ │ │ -00090d40: 7273 7420 616e 6420 7468 650a 7365 636f  rst and the.seco
│ │ │ -00090d50: 6e64 2069 6d61 6765 732c 2072 6573 7065  nd images, respe
│ │ │ -00090d60: 6374 6976 656c 792e 2054 6865 2072 6573  ctively. The res
│ │ │ -00090d70: 756c 7420 6f66 2074 6869 7320 6675 6e63  ult of this func
│ │ │ -00090d80: 7469 6f6e 206d 6179 2062 6520 7061 7373  tion may be pass
│ │ │ -00090d90: 6564 2066 7572 7468 6572 2074 6f0a 2364  ed further to.#d
│ │ │ -00090da0: 6563 6f6d 706f 7365 4573 7365 6e74 6961  ecomposeEssentia
│ │ │ -00090db0: 6c4d 6174 206f 7220 2372 6563 6f76 6572  lMat or #recover
│ │ │ -00090dc0: 506f 7365 2074 6f20 7265 636f 7665 7220  Pose to recover 
│ │ │ -00090dd0: 7468 6520 7265 6c61 7469 7665 2070 6f73  the relative pos
│ │ │ -00090de0: 6520 6265 7477 6565 6e20 6361 6d65 7261  e between camera
│ │ │ -00090df0: 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  s.</dd>.<dd><cod
│ │ │ -00090e00: 653e 6d61 736b 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  e>mask</code> - 
│ │ │ -00090e10: 4f75 7470 7574 2061 7272 6179 206f 6620  Output array of 
│ │ │ -00090e20: 4e20 656c 656d 656e 7473 2c20 6576 6572  N elements, ever
│ │ │ -00090e30: 7920 656c 656d 656e 7420 6f66 2077 6869  y element of whi
│ │ │ -00090e40: 6368 2069 7320 7365 7420 746f 2030 2066  ch is set to 0 f
│ │ │ -00090e50: 6f72 206f 7574 6c69 6572 7320 616e 6420  or outliers and 
│ │ │ -00090e60: 746f 2031 0a66 6f72 2074 6865 206f 7468  to 1.for the oth
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│ │ │ -00091ef0: 6976 2063 6c61 7373 3d22 626c 6f63 6b22  iv class="block"
│ │ │ -00091f00: 3e43 616c 6375 6c61 7465 7320 616e 2065  >Calculates an e
│ │ │ -00091f10: 7373 656e 7469 616c 206d 6174 7269 7820  ssential matrix 
│ │ │ -00091f20: 6672 6f6d 2074 6865 2063 6f72 7265 7370  from the corresp
│ │ │ -00091f30: 6f6e 6469 6e67 2070 6f69 6e74 7320 696e  onding points in
│ │ │ -00091f40: 2074 776f 2069 6d61 6765 732e 3c2f 6469   two images.</di
│ │ │ -00091f50: 763e 0a3c 646c 2063 6c61 7373 3d22 6e6f  v>.<dl class="no
│ │ │ -00091f60: 7465 7322 3e0a 3c64 743e 5061 7261 6d65  tes">.<dt>Parame
│ │ │ -00091f70: 7465 7273 3a3c 2f64 743e 0a3c 6464 3e3c  ters:</dt>.<dd><
│ │ │ -00091f80: 636f 6465 3e70 6f69 6e74 7331 3c2f 636f  code>points1</co
│ │ │ -00091f90: 6465 3e20 2d20 4172 7261 7920 6f66 204e  de> - Array of N
│ │ │ -00091fa0: 2028 4e20 2667 743b 3d20 3529 2032 4420   (N &gt;= 5) 2D 
│ │ │ -00091fb0: 706f 696e 7473 2066 726f 6d20 7468 6520  points from the 
│ │ │ -00091fc0: 6669 7273 7420 696d 6167 652e 2054 6865  first image. The
│ │ │ -00091fd0: 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264 696e 6174   point coordinat
│ │ │ -00091fe0: 6573 2073 686f 756c 640a 6265 2066 6c6f  es should.be flo
│ │ │ -00091ff0: 6174 696e 672d 706f 696e 7420 2873 696e  ating-point (sin
│ │ │ -00092000: 676c 6520 6f72 2064 6f75 626c 6520 7072  gle or double pr
│ │ │ -00092010: 6563 6973 696f 6e29 2e3c 2f64 643e 0a3c  ecision).</dd>.<
│ │ │ -00092020: 6464 3e3c 636f 6465 3e70 6f69 6e74 7332  dd><code>points2
│ │ │ -00092030: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172 7261 7920  </code> - Array 
│ │ │ -00092040: 6f66 2074 6865 2073 6563 6f6e 6420 696d  of the second im
│ │ │ -00092050: 6167 6520 706f 696e 7473 206f 6620 7468  age points of th
│ │ │ -00092060: 6520 7361 6d65 2073 697a 6520 616e 6420  e same size and 
│ │ │ -00092070: 666f 726d 6174 2061 7320 706f 696e 7473  format as points
│ │ │ -00092080: 312e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  1.</dd>.<dd><cod
│ │ │ -00092090: 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472 6978 3c2f  e>cameraMatrix</
│ │ │ -000920a0: 636f 6465 3e20 2d20 4361 6d65 7261 2069  code> - Camera i
│ │ │ -000920b0: 6e74 7269 6e73 6963 206d 6174 7269 7820  ntrinsic matrix 
│ │ │ -000920c0: 5c28 5c63 616d 6572 616d 6174 7269 787b  \(\cameramatrix{
│ │ │ -000920d0: 417d 5c29 202e 0a4e 6f74 6520 7468 6174  A}\) ..Note that
│ │ │ -000920e0: 2074 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e 2061   this function a
│ │ │ -000920f0: 7373 756d 6573 2074 6861 7420 706f 696e  ssumes that poin
│ │ │ -00092100: 7473 3120 616e 6420 706f 696e 7473 3220  ts1 and points2 
│ │ │ -00092110: 6172 6520 6665 6174 7572 6520 706f 696e  are feature poin
│ │ │ -00092120: 7473 2066 726f 6d20 6361 6d65 7261 7320  ts from cameras 
│ │ │ -00092130: 7769 7468 2074 6865 0a73 616d 6520 6361  with the.same ca
│ │ │ -00092140: 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963 206d  mera intrinsic m
│ │ │ -00092150: 6174 7269 782e 2049 6620 7468 6973 2061  atrix. If this a
│ │ │ -00092160: 7373 756d 7074 696f 6e20 646f 6573 206e  ssumption does n
│ │ │ -00092170: 6f74 2068 6f6c 6420 666f 7220 796f 7572  ot hold for your
│ │ │ -00092180: 2075 7365 2063 6173 652c 2075 7365 2061   use case, use a
│ │ │ -00092190: 6e6f 7468 6572 0a66 756e 6374 696f 6e20  nother.function 
│ │ │ -000921a0: 6f76 6572 6c6f 6164 206f 7220 2375 6e64  overload or #und
│ │ │ -000921b0: 6973 746f 7274 506f 696e 7473 2077 6974  istortPoints wit
│ │ │ -000921c0: 6820 3c63 6f64 653e 5020 3d20 6376 3a3a  h <code>P = cv::
│ │ │ -000921d0: 4e6f 4172 7261 7928 293c 2f63 6f64 653e  NoArray()</code>
│ │ │ -000921e0: 2066 6f72 2062 6f74 6820 6361 6d65 7261   for both camera
│ │ │ -000921f0: 7320 746f 2074 7261 6e73 666f 726d 2069  s to transform i
│ │ │ -00092200: 6d61 6765 0a70 6f69 6e74 7320 746f 206e  mage.points to n
│ │ │ -00092210: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 696d 6167 6520  ormalized image 
│ │ │ -00092220: 636f 6f72 6469 6e61 7465 732c 2077 6869  coordinates, whi
│ │ │ -00092230: 6368 2061 7265 2076 616c 6964 2066 6f72  ch are valid for
│ │ │ -00092240: 2074 6865 2069 6465 6e74 6974 7920 6361   the identity ca
│ │ │ -00092250: 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963 206d  mera intrinsic m
│ │ │ -00092260: 6174 7269 782e 0a57 6865 6e20 7061 7373  atrix..When pass
│ │ │ -00092270: 696e 6720 7468 6573 6520 636f 6f72 6469  ing these coordi
│ │ │ -00092280: 6e61 7465 732c 2070 6173 7320 7468 6520  nates, pass the 
│ │ │ -00092290: 6964 656e 7469 7479 206d 6174 7269 7820  identity matrix 
│ │ │ -000922a0: 666f 7220 7468 6973 2070 6172 616d 6574  for this paramet
│ │ │ -000922b0: 6572 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  er.</dd>.<dd><co
│ │ │ -000922c0: 6465 3e6d 6574 686f 643c 2f63 6f64 653e  de>method</code>
│ │ │ -000922d0: 202d 204d 6574 686f 6420 666f 7220 636f   - Method for co
│ │ │ -000922e0: 6d70 7574 696e 6720 616e 2065 7373 656e  mputing an essen
│ │ │ -000922f0: 7469 616c 206d 6174 7269 782e 0a3c 756c  tial matrix..<ul
│ │ │ -00092300: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a  >.  <li>.   REF:
│ │ │ -00092310: 2052 414e 5341 4320 666f 7220 7468 6520   RANSAC for the 
│ │ │ -00092320: 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974 686d  RANSAC algorithm
│ │ │ -00092330: 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e  ..  </li>.  <li>
│ │ │ -00092340: 0a20 2020 5245 463a 204c 4d45 4453 2066  .   REF: LMEDS f
│ │ │ -00092350: 6f72 2074 6865 204c 4d65 6453 2061 6c67  or the LMedS alg
│ │ │ -00092360: 6f72 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a  orithm..  </li>.
│ │ │ -00092370: 3c2f 756c 3e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  </ul></dd>.<dd><
│ │ │ -00092380: 636f 6465 3e70 726f 623c 2f63 6f64 653e  code>prob</code>
│ │ │ -00092390: 202d 2050 6172 616d 6574 6572 2075 7365   - Parameter use
│ │ │ -000923a0: 6420 666f 7220 7468 6520 5241 4e53 4143  d for the RANSAC
│ │ │ -000923b0: 206f 7220 4c4d 6564 5320 6d65 7468 6f64   or LMedS method
│ │ │ -000923c0: 7320 6f6e 6c79 2e20 4974 2073 7065 6369  s only. It speci
│ │ │ -000923d0: 6669 6573 2061 2064 6573 6972 6162 6c65  fies a desirable
│ │ │ -000923e0: 206c 6576 656c 206f 660a 636f 6e66 6964   level of.confid
│ │ │ -000923f0: 656e 6365 2028 7072 6f62 6162 696c 6974  ence (probabilit
│ │ │ -00092400: 7929 2074 6861 7420 7468 6520 6573 7469  y) that the esti
│ │ │ -00092410: 6d61 7465 6420 6d61 7472 6978 2069 7320  mated matrix is 
│ │ │ -00092420: 636f 7272 6563 742e 3c2f 6464 3e0a 3c64  correct.</dd>.<d
│ │ │ -00092430: 643e 3c63 6f64 653e 7468 7265 7368 6f6c  d><code>threshol
│ │ │ -00092440: 643c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d  d</code> - Param
│ │ │ -00092450: 6574 6572 2075 7365 6420 666f 7220 5241  eter used for RA
│ │ │ -00092460: 4e53 4143 2e20 4974 2069 7320 7468 6520  NSAC. It is the 
│ │ │ -00092470: 6d61 7869 6d75 6d20 6469 7374 616e 6365  maximum distance
│ │ │ -00092480: 2066 726f 6d20 6120 706f 696e 7420 746f   from a point to
│ │ │ -00092490: 2061 6e20 6570 6970 6f6c 6172 0a6c 696e   an epipolar.lin
│ │ │ -000924a0: 6520 696e 2070 6978 656c 732c 2062 6579  e in pixels, bey
│ │ │ -000924b0: 6f6e 6420 7768 6963 6820 7468 6520 706f  ond which the po
│ │ │ -000924c0: 696e 7420 6973 2063 6f6e 7369 6465 7265  int is considere
│ │ │ -000924d0: 6420 616e 206f 7574 6c69 6572 2061 6e64  d an outlier and
│ │ │ -000924e0: 2069 7320 6e6f 7420 7573 6564 2066 6f72   is not used for
│ │ │ -000924f0: 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2074 6865 0a66   computing the.f
│ │ │ -00092500: 696e 616c 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c  inal fundamental
│ │ │ -00092510: 206d 6174 7269 782e 2049 7420 6361 6e20   matrix. It can 
│ │ │ -00092520: 6265 2073 6574 2074 6f20 736f 6d65 7468  be set to someth
│ │ │ -00092530: 696e 6720 6c69 6b65 2031 2d33 2c20 6465  ing like 1-3, de
│ │ │ -00092540: 7065 6e64 696e 6720 6f6e 2074 6865 2061  pending on the a
│ │ │ -00092550: 6363 7572 6163 7920 6f66 2074 6865 0a70  ccuracy of the.p
│ │ │ -00092560: 6f69 6e74 206c 6f63 616c 697a 6174 696f  oint localizatio
│ │ │ -00092570: 6e2c 2069 6d61 6765 2072 6573 6f6c 7574  n, image resolut
│ │ │ -00092580: 696f 6e2c 2061 6e64 2074 6865 2069 6d61  ion, and the ima
│ │ │ -00092590: 6765 206e 6f69 7365 2e0a 666f 7220 7468  ge noise..for th
│ │ │ -000925a0: 6520 6f74 6865 7220 706f 696e 7473 2e20  e other points. 
│ │ │ -000925b0: 5468 6520 6172 7261 7920 6973 2063 6f6d  The array is com
│ │ │ -000925c0: 7075 7465 6420 6f6e 6c79 2069 6e20 7468  puted only in th
│ │ │ -000925d0: 6520 5241 4e53 4143 2061 6e64 204c 4d65  e RANSAC and LMe
│ │ │ -000925e0: 6453 206d 6574 686f 6473 2e0a 0a54 6869  dS methods...Thi
│ │ │ -000925f0: 7320 6675 6e63 7469 6f6e 2065 7374 696d  s function estim
│ │ │ -00092600: 6174 6573 2065 7373 656e 7469 616c 206d  ates essential m
│ │ │ -00092610: 6174 7269 7820 6261 7365 6420 6f6e 2074  atrix based on t
│ │ │ -00092620: 6865 2066 6976 652d 706f 696e 7420 616c  he five-point al
│ │ │ -00092630: 676f 7269 7468 6d20 736f 6c76 6572 2069  gorithm solver i
│ │ │ -00092640: 6e20 4349 5445 3a20 4e69 7374 6572 3033  n CITE: Nister03
│ │ │ -00092650: 202e 0a43 4954 453a 2053 7465 7765 6e69   ..CITE: Steweni
│ │ │ -00092660: 7573 4346 5320 6973 2061 6c73 6f20 6120  usCFS is also a 
│ │ │ -00092670: 7265 6c61 7465 642e 2054 6865 2065 7069  related. The epi
│ │ │ -00092680: 706f 6c61 7220 6765 6f6d 6574 7279 2069  polar geometry i
│ │ │ -00092690: 7320 6465 7363 7269 6265 6420 6279 2074  s described by t
│ │ │ -000926a0: 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67 2065 7175  he following equ
│ │ │ -000926b0: 6174 696f 6e3a 0a0a 5c28 5b70 5f32 3b20  ation:..\([p_2; 
│ │ │ -000926c0: 315d 5e54 204b 5e7b 2d54 7d20 4520 4b5e  1]^T K^{-T} E K^
│ │ │ -000926d0: 7b2d 317d 205b 705f 313b 2031 5d20 3d20  {-1} [p_1; 1] = 
│ │ │ -000926e0: 305c 290a 0a77 6865 7265 205c 2845 5c29  0\)..where \(E\)
│ │ │ -000926f0: 2069 7320 616e 2065 7373 656e 7469 616c   is an essential
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│ │ │ +00074760: 626c 6f63 6b22 3e43 6f6d 6269 6e65 7320  block">Combines 
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│ │ │ +000748b0: 333c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075  3</code> - Outpu
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│ │ │ +000748d0: 7220 6f66 2074 6865 2073 7570 6572 706f  r of the superpo
│ │ │ +000748e0: 7369 7469 6f6e 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  sition.</dd>.<dd
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│ │ │ +00074930: 7469 6f6e 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  tion.</dd>.<dd><
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│ │ │ +00074980: 6761 7264 2074 6f20 7276 6563 313c 2f64  gard to rvec1</d
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│ │ │ +000749c0: 6976 6174 6976 6520 6f66 2072 7665 6333  ivative of rvec3
│ │ │ +000749d0: 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074 6f20   with regard to 
│ │ │ +000749e0: 7476 6563 313c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  tvec1</dd>.<dd><
│ │ │ +000749f0: 636f 6465 3e64 7233 6472 323c 2f63 6f64  code>dr3dr2</cod
│ │ │ +00074a00: 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20 6f75  e> - Optional ou
│ │ │ +00074a10: 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976 6520  tput derivative 
│ │ │ +00074a20: 6f66 2072 7665 6333 2077 6974 6820 7265  of rvec3 with re
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│ │ │ +00074a90: 7476 6563 323c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  tvec2</dd>.<dd><
│ │ │ +00074aa0: 636f 6465 3e64 7433 6472 313c 2f63 6f64  code>dt3dr1</cod
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│ │ │ +00074b30: 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074 6f20   with regard to 
│ │ │ +00074b40: 7476 6563 313c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  tvec1</dd>.<dd><
│ │ │ +00074b50: 636f 6465 3e64 7433 6472 323c 2f63 6f64  code>dt3dr2</cod
│ │ │ +00074b60: 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20 6f75  e> - Optional ou
│ │ │ +00074b70: 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976 6520  tput derivative 
│ │ │ +00074b80: 6f66 2074 7665 6333 2077 6974 6820 7265  of tvec3 with re
│ │ │ +00074b90: 6761 7264 2074 6f20 7276 6563 320a 0a54  gard to rvec2..T
│ │ │ +00074ba0: 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2063 6f6d  he functions com
│ │ │ +00074bb0: 7075 7465 3a0a 0a5c 285c 6265 6769 6e7b  pute:..\(\begin{
│ │ │ +00074bc0: 6172 7261 797d 7b6c 7d20 5c74 6578 7474  array}{l} \textt
│ │ │ +00074bd0: 747b 7276 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174  t{rvec3} =  \mat
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│ │ │ +00074bf0: 7b2d 317d 205c 6c65 6674 2028 205c 6d61  {-1} \left ( \ma
│ │ │ +00074c00: 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d20  thrm{rodrigues} 
│ │ │ +00074c10: 2820 5c74 6578 7474 747b 7276 6563 327d  ( \texttt{rvec2}
│ │ │ +00074c20: 2029 2020 5c63 646f 7420 5c6d 6174 6872   )  \cdot \mathr
│ │ │ +00074c30: 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c  m{rodrigues} ( \
│ │ │ +00074c40: 7465 7874 7474 7b72 7665 6331 7d20 2920  texttt{rvec1} ) 
│ │ │ +00074c50: 5c72 6967 6874 2029 2020 5c5c 205c 7465  \right )  \\ \te
│ │ │ +00074c60: 7874 7474 7b74 7665 6333 7d20 3d20 205c  xttt{tvec3} =  \
│ │ │ +00074c70: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ +00074c80: 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b 7276 6563  } ( \texttt{rvec
│ │ │ +00074c90: 327d 2029 2020 5c63 646f 7420 5c74 6578  2} )  \cdot \tex
│ │ │ +00074ca0: 7474 747b 7476 6563 317d 202b 2020 5c74  ttt{tvec1} +  \t
│ │ │ +00074cb0: 6578 7474 747b 7476 6563 327d 205c 656e  exttt{tvec2} \en
│ │ │ +00074cc0: 647b 6172 7261 797d 202c 5c29 0a0a 7768  d{array} ,\)..wh
│ │ │ +00074cd0: 6572 6520 5c28 5c6d 6174 6872 6d7b 726f  ere \(\mathrm{ro
│ │ │ +00074ce0: 6472 6967 7565 737d 5c29 2064 656e 6f74  drigues}\) denot
│ │ │ +00074cf0: 6573 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 7665  es a rotation ve
│ │ │ +00074d00: 6374 6f72 2074 6f20 6120 726f 7461 7469  ctor to a rotati
│ │ │ +00074d10: 6f6e 206d 6174 7269 7820 7472 616e 7366  on matrix transf
│ │ │ +00074d20: 6f72 6d61 7469 6f6e 2c20 616e 640a 5c28  ormation, and.\(
│ │ │ +00074d30: 5c6d 6174 6872 6d7b 726f 6472 6967 7565  \mathrm{rodrigue
│ │ │ +00074d40: 737d 5e7b 2d31 7d5c 2920 6465 6e6f 7465  s}^{-1}\) denote
│ │ │ +00074d50: 7320 7468 6520 696e 7665 7273 6520 7472  s the inverse tr
│ │ │ +00074d60: 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2e20 5365  ansformation. Se
│ │ │ +00074d70: 6520 2352 6f64 7269 6775 6573 2066 6f72  e #Rodrigues for
│ │ │ +00074d80: 2064 6574 6169 6c73 2e0a 0a41 6c73 6f2c   details...Also,
│ │ │ +00074d90: 2074 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2063   the functions c
│ │ │ +00074da0: 616e 2063 6f6d 7075 7465 2074 6865 2064  an compute the d
│ │ │ +00074db0: 6572 6976 6174 6976 6573 206f 6620 7468  erivatives of th
│ │ │ +00074dc0: 6520 6f75 7470 7574 2076 6563 746f 7273  e output vectors
│ │ │ +00074dd0: 2077 6974 6820 7265 6761 7264 7320 746f   with regards to
│ │ │ +00074de0: 2074 6865 2069 6e70 7574 0a76 6563 746f   the input.vecto
│ │ │ +00074df0: 7273 2028 7365 6520 236d 6174 4d75 6c44  rs (see #matMulD
│ │ │ +00074e00: 6572 6976 2029 2e20 5468 6520 6675 6e63  eriv ). The func
│ │ │ +00074e10: 7469 6f6e 7320 6172 6520 7573 6564 2069  tions are used i
│ │ │ +00074e20: 6e73 6964 6520 2373 7465 7265 6f43 616c  nside #stereoCal
│ │ │ +00074e30: 6962 7261 7465 2062 7574 2063 616e 2061  ibrate but can a
│ │ │ +00074e40: 6c73 6f20 6265 2075 7365 6420 696e 0a79  lso be used in.y
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│ │ │ +00075680: 6f73 6974 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c64  osition.</dd>.<d
│ │ │ +00075690: 643e 3c63 6f64 653e 7476 6563 333c 2f63  d><code>tvec3</c
│ │ │ +000756a0: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 7472  ode> - Output tr
│ │ │ +000756b0: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ +000756c0: 206f 6620 7468 6520 7375 7065 7270 6f73   of the superpos
│ │ │ +000756d0: 6974 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  ition.</dd>.<dd>
│ │ │ +000756e0: 3c63 6f64 653e 6472 3364 7231 3c2f 636f  <code>dr3dr1</co
│ │ │ +000756f0: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ +00075700: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ +00075710: 206f 6620 7276 6563 3320 7769 7468 2072   of rvec3 with r
│ │ │ +00075720: 6567 6172 6420 746f 2072 7665 6331 3c2f  egard to rvec1</
│ │ │ +00075730: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
│ │ │ +00075740: 3364 7431 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dt1</code> - Op
│ │ │ +00075750: 7469 6f6e 616c 206f 7574 7075 7420 6465  tional output de
│ │ │ +00075760: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7276 6563  rivative of rvec
│ │ │ +00075770: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ +00075780: 2074 7665 6331 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   tvec1</dd>.<dd>
│ │ │ +00075790: 3c63 6f64 653e 6472 3364 7232 3c2f 636f  <code>dr3dr2</co
│ │ │ +000757a0: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
│ │ │ +000757b0: 7574 7075 7420 6465 7269 7661 7469 7665  utput derivative
│ │ │ +000757c0: 206f 6620 7276 6563 3320 7769 7468 2072   of rvec3 with r
│ │ │ +000757d0: 6567 6172 6420 746f 2072 7665 6332 3c2f  egard to rvec2</
│ │ │ +000757e0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
│ │ │ +000757f0: 3364 7432 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dt2</code> - Op
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│ │ │ +00075810: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7276 6563  rivative of rvec
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│ │ │ +00075840: 3c63 6f64 653e 6474 3364 7231 3c2f 636f  <code>dt3dr1</co
│ │ │ +00075850: 6465 3e20 2d20 4f70 7469 6f6e 616c 206f  de> - Optional o
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│ │ │ +00075890: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6474  dd>.<dd><code>dt
│ │ │ +000758a0: 3364 7431 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f70  3dt1</code> - Op
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│ │ │ +000758c0: 7269 7661 7469 7665 206f 6620 7476 6563  rivative of tvec
│ │ │ +000758d0: 3320 7769 7468 2072 6567 6172 6420 746f  3 with regard to
│ │ │ +000758e0: 2074 7665 6331 0a0a 5468 6520 6675 6e63   tvec1..The func
│ │ │ +000758f0: 7469 6f6e 7320 636f 6d70 7574 653a 0a0a  tions compute:..
│ │ │ +00075900: 5c28 5c62 6567 696e 7b61 7272 6179 7d7b  \(\begin{array}{
│ │ │ +00075910: 6c7d 205c 7465 7874 7474 7b72 7665 6333  l} \texttt{rvec3
│ │ │ +00075920: 7d20 3d20 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64  } =  \mathrm{rod
│ │ │ +00075930: 7269 6775 6573 7d20 5e7b 2d31 7d20 5c6c  rigues} ^{-1} \l
│ │ │ +00075940: 6566 7420 2820 5c6d 6174 6872 6d7b 726f  eft ( \mathrm{ro
│ │ │ +00075950: 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465 7874  drigues} ( \text
│ │ │ +00075960: 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c 6364  tt{rvec2} )  \cd
│ │ │ +00075970: 6f74 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269  ot \mathrm{rodri
│ │ │ +00075980: 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b  gues} ( \texttt{
│ │ │ +00075990: 7276 6563 317d 2029 205c 7269 6768 7420  rvec1} ) \right 
│ │ │ +000759a0: 2920 205c 5c20 5c74 6578 7474 747b 7476  )  \\ \texttt{tv
│ │ │ +000759b0: 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174 6872 6d7b  ec3} =  \mathrm{
│ │ │ +000759c0: 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465  rodrigues} ( \te
│ │ │ +000759d0: 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c  xttt{rvec2} )  \
│ │ │ +000759e0: 6364 6f74 205c 7465 7874 7474 7b74 7665  cdot \texttt{tve
│ │ │ +000759f0: 6331 7d20 2b20 205c 7465 7874 7474 7b74  c1} +  \texttt{t
│ │ │ +00075a00: 7665 6332 7d20 5c65 6e64 7b61 7272 6179  vec2} \end{array
│ │ │ +00075a10: 7d20 2c5c 290a 0a77 6865 7265 205c 285c  } ,\)..where \(\
│ │ │ +00075a20: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ +00075a30: 7d5c 2920 6465 6e6f 7465 7320 6120 726f  }\) denotes a ro
│ │ │ +00075a40: 7461 7469 6f6e 2076 6563 746f 7220 746f  tation vector to
│ │ │ +00075a50: 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472   a rotation matr
│ │ │ +00075a60: 6978 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  ix transformatio
│ │ │ +00075a70: 6e2c 2061 6e64 0a5c 285c 6d61 7468 726d  n, and.\(\mathrm
│ │ │ +00075a80: 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d5e 7b2d 317d  {rodrigues}^{-1}
│ │ │ +00075a90: 5c29 2064 656e 6f74 6573 2074 6865 2069  \) denotes the i
│ │ │ +00075aa0: 6e76 6572 7365 2074 7261 6e73 666f 726d  nverse transform
│ │ │ +00075ab0: 6174 696f 6e2e 2053 6565 2023 526f 6472  ation. See #Rodr
│ │ │ +00075ac0: 6967 7565 7320 666f 7220 6465 7461 696c  igues for detail
│ │ │ +00075ad0: 732e 0a0a 416c 736f 2c20 7468 6520 6675  s...Also, the fu
│ │ │ +00075ae0: 6e63 7469 6f6e 7320 6361 6e20 636f 6d70  nctions can comp
│ │ │ +00075af0: 7574 6520 7468 6520 6465 7269 7661 7469  ute the derivati
│ │ │ +00075b00: 7665 7320 6f66 2074 6865 206f 7574 7075  ves of the outpu
│ │ │ +00075b10: 7420 7665 6374 6f72 7320 7769 7468 2072  t vectors with r
│ │ │ +00075b20: 6567 6172 6473 2074 6f20 7468 6520 696e  egards to the in
│ │ │ +00075b30: 7075 740a 7665 6374 6f72 7320 2873 6565  put.vectors (see
│ │ │ +00075b40: 2023 6d61 744d 756c 4465 7269 7620 292e   #matMulDeriv ).
│ │ │ +00075b50: 2054 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2061   The functions a
│ │ │ +00075b60: 7265 2075 7365 6420 696e 7369 6465 2023  re used inside #
│ │ │ +00075b70: 7374 6572 656f 4361 6c69 6272 6174 6520  stereoCalibrate 
│ │ │ +00075b80: 6275 7420 6361 6e20 616c 736f 2062 6520  but can also be 
│ │ │ +00075b90: 7573 6564 2069 6e0a 796f 7572 206f 776e  used in.your own
│ │ │ +00075ba0: 2063 6f64 6520 7768 6572 6520 4c65 7665   code where Leve
│ │ │ +00075bb0: 6e62 6572 672d 4d61 7271 7561 7264 7420  nberg-Marquardt 
│ │ │ +00075bc0: 6f72 2061 6e6f 7468 6572 2067 7261 6469  or another gradi
│ │ │ +00075bd0: 656e 742d 6261 7365 6420 736f 6c76 6572  ent-based solver
│ │ │ +00075be0: 2069 7320 7573 6564 2074 6f20 6f70 7469   is used to opti
│ │ │ +00075bf0: 6d69 7a65 2061 0a66 756e 6374 696f 6e20  mize a.function 
│ │ │ +00075c00: 7468 6174 2063 6f6e 7461 696e 7320 6120  that contains a 
│ │ │ +00075c10: 6d61 7472 6978 206d 756c 7469 706c 6963  matrix multiplic
│ │ │ +00075c20: 6174 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c  ation.</dd>.</dl
│ │ │ +00075c30: 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c 2f73 6563 7469  >.</div>.</secti
│ │ │ +00075c40: 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c  on>.</li>.<li>.<
│ │ │ +00075c50: 7365 6374 696f 6e20 636c 6173 733d 2264  section class="d
│ │ │ +00075c60: 6574 6169 6c22 2069 643d 2263 6f6d 706f  etail" id="compo
│ │ │ +00075c70: 7365 5254 286f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  seRT(org.opencv.
│ │ │ +00075c80: 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065  core.Mat,org.ope
│ │ │ +00075c90: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267  ncv.core.Mat,org
│ │ │ +00075ca0: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ +00075cb0: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
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│ │ │ +00075d00: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
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│ │ │ +00075d20: 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065  core.Mat,org.ope
│ │ │ +00075d30: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267  ncv.core.Mat,org
│ │ │ +00075d40: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ +00075d50: 2922 3e0a 3c68 333e 636f 6d70 6f73 6552  )">.<h3>composeR
│ │ │ +00075d60: 543c 2f68 333e 0a3c 6469 7620 636c 6173  T</h3>.<div clas
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│ │ │ +00075d80: 726f 6c6c 223e 0a3c 6469 7620 636c 6173  roll">.<div clas
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│ │ │ +00075da0: 7572 6522 3e3c 7370 616e 2063 6c61 7373  ure"><span class
│ │ │ +00075db0: 3d22 6d6f 6469 6669 6572 7322 3e70 7562  ="modifiers">pub
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│ │ │ +00075de0: 7373 3d22 7265 7475 726e 2d74 7970 6522  ss="return-type"
│ │ │ +00075df0: 3e76 6f69 643c 2f73 7061 6e3e 266e 6273  >void</span>&nbs
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│ │ │ +00075e10: 6c65 6d65 6e74 2d6e 616d 6522 3e63 6f6d  lement-name">com
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│ │ │ +00075e50: 7265 663d 222e 2e2f 636f 7265 2f4d 6174  ref="../core/Mat
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│ │ │ +00075e70: 6173 7320 696e 206f 7267 2e6f 7065 6e63  ass in org.openc
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│ │ │ +00076fe0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
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│ │ │ +00077090: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6472  dd>.<dd><code>dr
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│ │ │ +000771c0: 7d20 2920 205c 6364 6f74 205c 6d61 7468  } )  \cdot \math
│ │ │ +000771d0: 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d20 2820  rm{rodrigues} ( 
│ │ │ +000771e0: 5c74 6578 7474 747b 7276 6563 317d 2029  \texttt{rvec1} )
│ │ │ +000771f0: 205c 7269 6768 7420 2920 205c 5c20 5c74   \right )  \\ \t
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│ │ │ +00077230: 6332 7d20 2920 205c 6364 6f74 205c 7465  c2} )  \cdot \te
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│ │ │ +00077250: 7465 7874 7474 7b74 7665 6332 7d20 5c65  texttt{tvec2} \e
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│ │ │ +00077270: 6865 7265 205c 285c 6d61 7468 726d 7b72  here \(\mathrm{r
│ │ │ +00077280: 6f64 7269 6775 6573 7d5c 2920 6465 6e6f  odrigues}\) deno
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│ │ │ +000772d0: 285c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775  (\mathrm{rodrigu
│ │ │ +000772e0: 6573 7d5e 7b2d 317d 5c29 2064 656e 6f74  es}^{-1}\) denot
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│ │ │ +00077310: 6565 2023 526f 6472 6967 7565 7320 666f  ee #Rodrigues fo
│ │ │ +00077320: 7220 6465 7461 696c 732e 0a0a 416c 736f  r details...Also
│ │ │ +00077330: 2c20 7468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 7320  , the functions 
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│ │ │ +00077a70: 6f72 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  or.</dd>.<dd><co
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│ │ │ +00077b30: 6f66 2074 6865 2073 7570 6572 706f 7369  of the superposi
│ │ │ +00077b40: 7469 6f6e 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  tion.</dd>.<dd><
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│ │ │ +00077be0: 2077 6974 6820 7265 6761 7264 2074 6f20   with regard to 
│ │ │ +00077bf0: 7476 6563 313c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  tvec1</dd>.<dd><
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│ │ │ +00077c10: 653e 202d 204f 7074 696f 6e61 6c20 6f75  e> - Optional ou
│ │ │ +00077c20: 7470 7574 2064 6572 6976 6174 6976 6520  tput derivative 
│ │ │ +00077c30: 6f66 2072 7665 6333 2077 6974 6820 7265  of rvec3 with re
│ │ │ +00077c40: 6761 7264 2074 6f20 7276 6563 320a 0a54  gard to rvec2..T
│ │ │ +00077c50: 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2063 6f6d  he functions com
│ │ │ +00077c60: 7075 7465 3a0a 0a5c 285c 6265 6769 6e7b  pute:..\(\begin{
│ │ │ +00077c70: 6172 7261 797d 7b6c 7d20 5c74 6578 7474  array}{l} \textt
│ │ │ +00077c80: 747b 7276 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174  t{rvec3} =  \mat
│ │ │ +00077c90: 6872 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d 205e  hrm{rodrigues} ^
│ │ │ +00077ca0: 7b2d 317d 205c 6c65 6674 2028 205c 6d61  {-1} \left ( \ma
│ │ │ +00077cb0: 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d20  thrm{rodrigues} 
│ │ │ +00077cc0: 2820 5c74 6578 7474 747b 7276 6563 327d  ( \texttt{rvec2}
│ │ │ +00077cd0: 2029 2020 5c63 646f 7420 5c6d 6174 6872   )  \cdot \mathr
│ │ │ +00077ce0: 6d7b 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c  m{rodrigues} ( \
│ │ │ +00077cf0: 7465 7874 7474 7b72 7665 6331 7d20 2920  texttt{rvec1} ) 
│ │ │ +00077d00: 5c72 6967 6874 2029 2020 5c5c 205c 7465  \right )  \\ \te
│ │ │ +00077d10: 7874 7474 7b74 7665 6333 7d20 3d20 205c  xttt{tvec3} =  \
│ │ │ +00077d20: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ +00077d30: 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b 7276 6563  } ( \texttt{rvec
│ │ │ +00077d40: 327d 2029 2020 5c63 646f 7420 5c74 6578  2} )  \cdot \tex
│ │ │ +00077d50: 7474 747b 7476 6563 317d 202b 2020 5c74  ttt{tvec1} +  \t
│ │ │ +00077d60: 6578 7474 747b 7476 6563 327d 205c 656e  exttt{tvec2} \en
│ │ │ +00077d70: 647b 6172 7261 797d 202c 5c29 0a0a 7768  d{array} ,\)..wh
│ │ │ +00077d80: 6572 6520 5c28 5c6d 6174 6872 6d7b 726f  ere \(\mathrm{ro
│ │ │ +00077d90: 6472 6967 7565 737d 5c29 2064 656e 6f74  drigues}\) denot
│ │ │ +00077da0: 6573 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 7665  es a rotation ve
│ │ │ +00077db0: 6374 6f72 2074 6f20 6120 726f 7461 7469  ctor to a rotati
│ │ │ +00077dc0: 6f6e 206d 6174 7269 7820 7472 616e 7366  on matrix transf
│ │ │ +00077dd0: 6f72 6d61 7469 6f6e 2c20 616e 640a 5c28  ormation, and.\(
│ │ │ +00077de0: 5c6d 6174 6872 6d7b 726f 6472 6967 7565  \mathrm{rodrigue
│ │ │ +00077df0: 737d 5e7b 2d31 7d5c 2920 6465 6e6f 7465  s}^{-1}\) denote
│ │ │ +00077e00: 7320 7468 6520 696e 7665 7273 6520 7472  s the inverse tr
│ │ │ +00077e10: 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2e20 5365  ansformation. Se
│ │ │ +00077e20: 6520 2352 6f64 7269 6775 6573 2066 6f72  e #Rodrigues for
│ │ │ +00077e30: 2064 6574 6169 6c73 2e0a 0a41 6c73 6f2c   details...Also,
│ │ │ +00077e40: 2074 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2063   the functions c
│ │ │ +00077e50: 616e 2063 6f6d 7075 7465 2074 6865 2064  an compute the d
│ │ │ +00077e60: 6572 6976 6174 6976 6573 206f 6620 7468  erivatives of th
│ │ │ +00077e70: 6520 6f75 7470 7574 2076 6563 746f 7273  e output vectors
│ │ │ +00077e80: 2077 6974 6820 7265 6761 7264 7320 746f   with regards to
│ │ │ +00077e90: 2074 6865 2069 6e70 7574 0a76 6563 746f   the input.vecto
│ │ │ +00077ea0: 7273 2028 7365 6520 236d 6174 4d75 6c44  rs (see #matMulD
│ │ │ +00077eb0: 6572 6976 2029 2e20 5468 6520 6675 6e63  eriv ). The func
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│ │ │ +00077ed0: 6e73 6964 6520 2373 7465 7265 6f43 616c  nside #stereoCal
│ │ │ +00077ee0: 6962 7261 7465 2062 7574 2063 616e 2061  ibrate but can a
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│ │ │ +00079200: 2e20 5365 6520 2352 6f64 7269 6775 6573  . See #Rodrigues
│ │ │ +00079210: 2066 6f72 2064 6574 6169 6c73 2e0a 0a41   for details...A
│ │ │ +00079220: 6c73 6f2c 2074 6865 2066 756e 6374 696f  lso, the functio
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│ │ │ +00079800: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7276  dd>.<dd><code>rv
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│ │ │ +00079870: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e72 7665  d>.<dd><code>rve
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│ │ │ +000798f0: 206f 6620 7468 6520 7375 7065 7270 6f73   of the superpos
│ │ │ +00079900: 6974 696f 6e2e 0a0a 5468 6520 6675 6e63  ition...The func
│ │ │ +00079910: 7469 6f6e 7320 636f 6d70 7574 653a 0a0a  tions compute:..
│ │ │ +00079920: 5c28 5c62 6567 696e 7b61 7272 6179 7d7b  \(\begin{array}{
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│ │ │ +00079950: 7269 6775 6573 7d20 5e7b 2d31 7d20 5c6c  rigues} ^{-1} \l
│ │ │ +00079960: 6566 7420 2820 5c6d 6174 6872 6d7b 726f  eft ( \mathrm{ro
│ │ │ +00079970: 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465 7874  drigues} ( \text
│ │ │ +00079980: 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c 6364  tt{rvec2} )  \cd
│ │ │ +00079990: 6f74 205c 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269  ot \mathrm{rodri
│ │ │ +000799a0: 6775 6573 7d20 2820 5c74 6578 7474 747b  gues} ( \texttt{
│ │ │ +000799b0: 7276 6563 317d 2029 205c 7269 6768 7420  rvec1} ) \right 
│ │ │ +000799c0: 2920 205c 5c20 5c74 6578 7474 747b 7476  )  \\ \texttt{tv
│ │ │ +000799d0: 6563 337d 203d 2020 5c6d 6174 6872 6d7b  ec3} =  \mathrm{
│ │ │ +000799e0: 726f 6472 6967 7565 737d 2028 205c 7465  rodrigues} ( \te
│ │ │ +000799f0: 7874 7474 7b72 7665 6332 7d20 2920 205c  xttt{rvec2} )  \
│ │ │ +00079a00: 6364 6f74 205c 7465 7874 7474 7b74 7665  cdot \texttt{tve
│ │ │ +00079a10: 6331 7d20 2b20 205c 7465 7874 7474 7b74  c1} +  \texttt{t
│ │ │ +00079a20: 7665 6332 7d20 5c65 6e64 7b61 7272 6179  vec2} \end{array
│ │ │ +00079a30: 7d20 2c5c 290a 0a77 6865 7265 205c 285c  } ,\)..where \(\
│ │ │ +00079a40: 6d61 7468 726d 7b72 6f64 7269 6775 6573  mathrm{rodrigues
│ │ │ +00079a50: 7d5c 2920 6465 6e6f 7465 7320 6120 726f  }\) denotes a ro
│ │ │ +00079a60: 7461 7469 6f6e 2076 6563 746f 7220 746f  tation vector to
│ │ │ +00079a70: 2061 2072 6f74 6174 696f 6e20 6d61 7472   a rotation matr
│ │ │ +00079a80: 6978 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  ix transformatio
│ │ │ +00079a90: 6e2c 2061 6e64 0a5c 285c 6d61 7468 726d  n, and.\(\mathrm
│ │ │ +00079aa0: 7b72 6f64 7269 6775 6573 7d5e 7b2d 317d  {rodrigues}^{-1}
│ │ │ +00079ab0: 5c29 2064 656e 6f74 6573 2074 6865 2069  \) denotes the i
│ │ │ +00079ac0: 6e76 6572 7365 2074 7261 6e73 666f 726d  nverse transform
│ │ │ +00079ad0: 6174 696f 6e2e 2053 6565 2023 526f 6472  ation. See #Rodr
│ │ │ +00079ae0: 6967 7565 7320 666f 7220 6465 7461 696c  igues for detail
│ │ │ +00079af0: 732e 0a0a 416c 736f 2c20 7468 6520 6675  s...Also, the fu
│ │ │ +00079b00: 6e63 7469 6f6e 7320 6361 6e20 636f 6d70  nctions can comp
│ │ │ +00079b10: 7574 6520 7468 6520 6465 7269 7661 7469  ute the derivati
│ │ │ +00079b20: 7665 7320 6f66 2074 6865 206f 7574 7075  ves of the outpu
│ │ │ +00079b30: 7420 7665 6374 6f72 7320 7769 7468 2072  t vectors with r
│ │ │ +00079b40: 6567 6172 6473 2074 6f20 7468 6520 696e  egards to the in
│ │ │ +00079b50: 7075 740a 7665 6374 6f72 7320 2873 6565  put.vectors (see
│ │ │ +00079b60: 2023 6d61 744d 756c 4465 7269 7620 292e   #matMulDeriv ).
│ │ │ +00079b70: 2054 6865 2066 756e 6374 696f 6e73 2061   The functions a
│ │ │ +00079b80: 7265 2075 7365 6420 696e 7369 6465 2023  re used inside #
│ │ │ +00079b90: 7374 6572 656f 4361 6c69 6272 6174 6520  stereoCalibrate 
│ │ │ +00079ba0: 6275 7420 6361 6e20 616c 736f 2062 6520  but can also be 
│ │ │ +00079bb0: 7573 6564 2069 6e0a 796f 7572 206f 776e  used in.your own
│ │ │ +00079bc0: 2063 6f64 6520 7768 6572 6520 4c65 7665   code where Leve
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│ │ │ +00079be0: 6f72 2061 6e6f 7468 6572 2067 7261 6469  or another gradi
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│ │ │ +00079d50: 6a65 6374 506f 696e 7473 3c2f 6833 3e0a  jectPoints</h3>.
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│ │ │ +00079fe0: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 6522 3e4d  g.opencv.core">M
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│ │ │ +0007a130: 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2063 6f6d 7075  e function compu
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│ │ │ +0007a160: 6e74 7320 746f 2074 6865 2069 6d61 6765  nts to the image
│ │ │ +0007a170: 2070 6c61 6e65 2c20 6769 7665 6e20 696e   plane, given in
│ │ │ +0007a180: 7472 696e 7369 6320 616e 640a 6578 7472  trinsic and.extr
│ │ │ +0007a190: 696e 7369 6320 6361 6d65 7261 2070 6172  insic camera par
│ │ │ +0007a1a0: 616d 6574 6572 732e 204f 7074 696f 6e61  ameters. Optiona
│ │ │ +0007a1b0: 6c6c 792c 2074 6865 2066 756e 6374 696f  lly, the functio
│ │ │ +0007a1c0: 6e20 636f 6d70 7574 6573 204a 6163 6f62  n computes Jacob
│ │ │ +0007a1d0: 6961 6e73 202d 6d61 7472 6963 6573 206f  ians -matrices o
│ │ │ +0007a1e0: 6620 7061 7274 6961 6c0a 6465 7269 7661  f partial.deriva
│ │ │ +0007a1f0: 7469 7665 7320 6f66 2069 6d61 6765 2070  tives of image p
│ │ │ +0007a200: 6f69 6e74 7320 636f 6f72 6469 6e61 7465  oints coordinate
│ │ │ +0007a210: 7320 2861 7320 6675 6e63 7469 6f6e 7320  s (as functions 
│ │ │ +0007a220: 6f66 2061 6c6c 2074 6865 2069 6e70 7574  of all the input
│ │ │ +0007a230: 2070 6172 616d 6574 6572 7329 2077 6974   parameters) wit
│ │ │ +0007a240: 6820 7265 7370 6563 7420 746f 0a74 6865  h respect to.the
│ │ │ +0007a250: 2070 6172 7469 6375 6c61 7220 7061 7261   particular para
│ │ │ +0007a260: 6d65 7465 7273 2c20 696e 7472 696e 7369  meters, intrinsi
│ │ │ +0007a270: 6320 616e 642f 6f72 2065 7874 7269 6e73  c and/or extrins
│ │ │ +0007a280: 6963 2e20 5468 6520 4a61 636f 6269 616e  ic. The Jacobian
│ │ │ +0007a290: 7320 6172 6520 7573 6564 2064 7572 696e  s are used durin
│ │ │ +0007a2a0: 6720 7468 6520 676c 6f62 616c 0a6f 7074  g the global.opt
│ │ │ +0007a2b0: 696d 697a 6174 696f 6e20 696e 2052 4546  imization in REF
│ │ │ +0007a2c0: 3a20 6361 6c69 6272 6174 6543 616d 6572  : calibrateCamer
│ │ │ +0007a2d0: 612c 2052 4546 3a20 736f 6c76 6550 6e50  a, REF: solvePnP
│ │ │ +0007a2e0: 2c20 616e 6420 5245 463a 2073 7465 7265  , and REF: stere
│ │ │ +0007a2f0: 6f43 616c 6962 7261 7465 2e20 5468 6520  oCalibrate. The 
│ │ │ +0007a300: 6675 6e63 7469 6f6e 2069 7473 656c 660a  function itself.
│ │ │ +0007a310: 6361 6e20 616c 736f 2062 6520 7573 6564  can also be used
│ │ │ +0007a320: 2074 6f20 636f 6d70 7574 6520 6120 7265   to compute a re
│ │ │ +0007a330: 2d70 726f 6a65 6374 696f 6e20 6572 726f  -projection erro
│ │ │ +0007a340: 722c 2067 6976 656e 2074 6865 2063 7572  r, given the cur
│ │ │ +0007a350: 7265 6e74 2069 6e74 7269 6e73 6963 2061  rent intrinsic a
│ │ │ +0007a360: 6e64 2065 7874 7269 6e73 6963 0a70 6172  nd extrinsic.par
│ │ │ +0007a370: 616d 6574 6572 732e 0a0a 3c62 3e4e 6f74  ameters...<b>Not
│ │ │ +0007a380: 653a 3c2f 623e 203c 623e 436f 6f72 6469  e:</b> <b>Coordi
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│ │ │ +0007a3a0: 3e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 203c  >.<ul>.  <li>. <
│ │ │ +0007a3b0: 623e 496e 7075 7420 283c 636f 6465 3e6f  b>Input (<code>o
│ │ │ +0007a3c0: 626a 6563 7450 6f69 6e74 733c 2f63 6f64  bjectPoints</cod
│ │ │ +0007a3d0: 653e 293c 2f62 3e3a 2033 4420 706f 696e  e>)</b>: 3D poin
│ │ │ +0007a3e0: 7473 2069 6e20 7468 6520 3c62 3e77 6f72  ts in the <b>wor
│ │ │ +0007a3f0: 6c64 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 6672  ld coordinate fr
│ │ │ +0007a400: 616d 653c 2f62 3e2e 0a20 203c 2f6c 693e  ame</b>..  </li>
│ │ │ +0007a410: 0a20 203c 6c69 3e0a 203c 623e 4f75 7470  .  <li>. <b>Outp
│ │ │ +0007a420: 7574 2028 3c63 6f64 653e 696d 6167 6550  ut (<code>imageP
│ │ │ +0007a430: 6f69 6e74 733c 2f63 6f64 653e 293c 2f62  oints</code>)</b
│ │ │ +0007a440: 3e3a 2032 4420 7072 6f6a 6563 7469 6f6e  >: 2D projection
│ │ │ +0007a450: 7320 696e 203c 623e 7069 7865 6c20 636f  s in <b>pixel co
│ │ │ +0007a460: 6f72 6469 6e61 7465 733c 2f62 3e20 6f66  ordinates</b> of
│ │ │ +0007a470: 2074 6865 2069 6d61 6765 2070 6c61 6e65   the image plane
│ │ │ +0007a480: 2c20 7769 7468 2064 6973 746f 7274 696f  , with distortio
│ │ │ +0007a490: 6e20 6170 706c 6965 642e 0a20 2054 6865  n applied..  The
│ │ │ +0007a4a0: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 205c 2828   coordinates \((
│ │ │ +0007a4b0: 752c 2076 295c 2920 6172 6520 6d65 6173  u, v)\) are meas
│ │ │ +0007a4c0: 7572 6564 2069 6e20 7069 7865 6c73 2066  ured in pixels f
│ │ │ +0007a4d0: 726f 6d20 7468 6520 746f 702d 6c65 6674  rom the top-left
│ │ │ +0007a4e0: 2063 6f72 6e65 7220 6f66 2074 6865 2069   corner of the i
│ │ │ +0007a4f0: 6d61 6765 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f  mage..  </li>.</
│ │ │ +0007a500: 756c 3e0a 0a54 6865 2074 7261 6e73 666f  ul>..The transfo
│ │ │ +0007a510: 726d 6174 696f 6e20 6368 6169 6e20 6973  rmation chain is
│ │ │ +0007a520: 3a20 576f 726c 6420 636f 6f72 6469 6e61  : World coordina
│ │ │ +0007a530: 7465 7320 e286 9220 4361 6d65 7261 2063  tes ... Camera c
│ │ │ +0007a540: 6f6f 7264 696e 6174 6573 2028 7669 6120  oordinates (via 
│ │ │ +0007a550: 7276 6563 2f74 7665 6329 20e2 8692 204e  rvec/tvec) ... N
│ │ │ +0007a560: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 6361 6d65 7261  ormalized camera
│ │ │ +0007a570: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 0ae2 8692   coordinates....
│ │ │ +0007a580: 2044 6973 746f 7274 696f 6e20 6170 706c   Distortion appl
│ │ │ +0007a590: 6965 6420 e286 9220 5069 7865 6c20 636f  ied ... Pixel co
│ │ │ +0007a5a0: 6f72 6469 6e61 7465 7320 2876 6961 2063  ordinates (via c
│ │ │ +0007a5b0: 616d 6572 614d 6174 7269 7829 2e3c 2f64  ameraMatrix).</d
│ │ │ +0007a5c0: 6976 3e0a 3c64 6c20 636c 6173 733d 226e  iv>.<dl class="n
│ │ │ +0007a5d0: 6f74 6573 223e 0a3c 6474 3e50 6172 616d  otes">.<dt>Param
│ │ │ +0007a5e0: 6574 6572 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e  eters:</dt>.<dd>
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│ │ │ +0007a600: 7473 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172 7261  ts</code> - Arra
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│ │ │ +0007a620: 7473 2065 7870 7265 7373 6564 2077 7274  ts expressed wrt
│ │ │ +0007a630: 2e20 7468 6520 776f 726c 6420 636f 6f72  . the world coor
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│ │ │ +0007a660: 6c20 6f72 2031 784e 2f4e 7831 2033 2d63  l or 1xN/Nx1 3-c
│ │ │ +0007a670: 6861 6e6e 656c 2028 6f72 2076 6563 746f  hannel (or vecto
│ │ │ +0007a680: 7226 6c74 3b50 6f69 6e74 3366 2667 743b  r&lt;Point3f&gt;
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│ │ │ +0007fa50: 5c64 6973 7463 6f65 6666 735c 292e 2049  \distcoeffs\). I
│ │ │ +0007fa60: 6620 7468 6520 7665 6374 6f72 2069 7320  f the vector is 
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│ │ │ +00080050: 2e29 2077 6865 7265 2044 2e73 6861 7065  .) where D.shape
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│ │ │ +00080070: 6572 2074 6f20 7573 6520 6120 7375 6273  er to use a subs
│ │ │ +00080080: 6574 206f 660a 2020 2020 2020 2020 6974  et of.        it
│ │ │ +00080090: 2061 732c 2065 2e67 2e2c 2069 6d61 6765   as, e.g., image
│ │ │ +000800a0: 506f 696e 7473 2c20 6f6e 6520 6d75 7374  Points, one must
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│ │ │ +000800e0: 7473 203d 0a20 2020 2020 2020 206e 702e  ts =.        np.
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│ │ │ +00080110: 7065 2828 4e2c 312c 3229 290a 2020 2020  pe((N,1,2)).    
│ │ │ +00080120: 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c2f 756c 3e0a 2020  </li>.  </ul>.  
│ │ │ +00080130: 3c6c 693e 0a20 2020 2020 2054 6865 206d  <li>.      The m
│ │ │ +00080140: 696e 696d 756d 206e 756d 6265 7220 6f66  inimum number of
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│ │ │ +00080170: 2e20 496e 2074 6865 2063 6173 6520 6f66  . In the case of
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│ │ │ +00081240: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63  /dd>.<dd><code>c
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│ │ │ +00081290: 6978 7b41 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c  ix{A}\) .</dd>.<
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│ │ │ +000812f0: 6673 5c29 2e20 4966 2074 6865 2076 6563  fs\). If the vec
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│ │ │ +00081310: 792c 2074 6865 207a 6572 6f20 6469 7374  y, the zero dist
│ │ │ +00081320: 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965  ortion coefficie
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│ │ │ +00081390: 2074 6f67 6574 6865 7220 7769 7468 2074   together with t
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│ │ │ +000813c0: 6c20 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973  l coordinate sys
│ │ │ +000813d0: 7465 6d20 746f 2074 6865 2063 616d 6572  tem to the camer
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│ │ │ +000813f0: 7465 6d2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  tem.</dd>.<dd><c
│ │ │ +00081400: 6f64 653e 7476 6563 3c2f 636f 6465 3e20  ode>tvec</code> 
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│ │ │ +00081430: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7573 6545  >.<dd><code>useE
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│ │ │ +00081450: 6f64 653e 202d 2050 6172 616d 6574 6572  ode> - Parameter
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│ │ │ +000814d0: 7869 6d61 7469 6f6e 7320 6f66 2074 6865  ximations of the
│ │ │ +000814e0: 2072 6f74 6174 696f 6e20 616e 6420 7472   rotation and tr
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│ │ │ +00081510: 2061 6e64 2066 7572 7468 6572 206f 7074   and further opt
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│ │ │ +00081540: 626f 7574 2050 6572 7370 6563 7469 7665  bout Perspective
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│ │ │ +000815e0: 616e 2062 6520 666f 756e 6420 6174 0a20  an be found at. 
│ │ │ +000815f0: 2020 2020 2020 206f 7065 6e63 765f 736f         opencv_so
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│ │ │ +00081620: 722e 7079 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c  r.py.  </li>.  <
│ │ │ +00081630: 6c69 3e0a 2020 2020 2020 4966 2079 6f75  li>.      If you
│ │ │ +00081640: 2061 7265 2075 7369 6e67 2050 7974 686f   are using Pytho
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│ │ │ +00081660: 693e 0a20 2020 2020 2020 2020 4e75 6d70  i>.         Nump
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│ │ │ +000816d0: 2062 7920 7468 6520 6173 7365 7274 696f   by the assertio
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│ │ │ +000816f0: 3a63 6865 636b 5665 6374 6f72 2829 2061  :checkVector() a
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│ │ │ +000817b0: 2020 2020 2020 2074 6f20 6974 7320 6361         to its ca
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│ │ │ +000817d0: 6f72 7450 6f69 6e74 7320 2861 726f 756e  ortPoints (aroun
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│ │ │ +000818b0: 2061 2073 7562 7365 7420 6f66 0a20 2020   a subset of.   
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│ │ │ +000818d0: 2c20 696d 6167 6550 6f69 6e74 732c 206f  , imagePoints, o
│ │ │ +000818e0: 6e65 206d 7573 7420 6566 6665 6374 6976  ne must effectiv
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│ │ │ +00081910: 6167 6550 6f69 6e74 7320 3d0a 2020 2020  agePoints =.    
│ │ │ +00081920: 2020 2020 6e70 2e61 7363 6f6e 7469 6775      np.ascontigu
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│ │ │ +00081940: 292e 7265 7368 6170 6528 284e 2c31 2c32  ).reshape((N,1,2
│ │ │ +00081950: 2929 0a20 2020 203c 2f6c 693e 0a20 203c  )).    </li>.  <
│ │ │ +00081960: 2f75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2020  /ul>.  <li>.    
│ │ │ +00081970: 2020 5468 6520 6d69 6e69 6d75 6d20 6e75    The minimum nu
│ │ │ +00081980: 6d62 6572 206f 6620 706f 696e 7473 2069  mber of points i
│ │ │ +00081990: 7320 3420 696e 2074 6865 2067 656e 6572  s 4 in the gener
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│ │ │ +00082c00: 6d2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  m.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ +00082c80: 7461 7469 6f6e 2061 6e64 2074 7261 6e73  tation and trans
│ │ │ +00082c90: 6c61 7469 6f6e 0a76 6563 746f 7273 2c20  lation.vectors, 
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│ │ │ +00082cc0: 7a65 7320 7468 656d 2e0a 0a4d 6f72 6520  zes them...More 
│ │ │ +00082cd0: 696e 666f 726d 6174 696f 6e20 6162 6f75  information abou
│ │ │ +00082ce0: 7420 5065 7273 7065 6374 6976 652d 6e2d  t Perspective-n-
│ │ │ +00082cf0: 506f 696e 7473 2069 7320 6465 7363 7269  Points is descri
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│ │ │ +00082d20: 3e4e 6f74 653a 3c2f 623e 0a3c 756c 3e0a  >Note:</b>.<ul>.
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│ │ │ +00082d90: 2020 2020 6f70 656e 6376 5f73 6f75 7263      opencv_sourc
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│ │ │ +00082de0: 6520 7573 696e 6720 5079 7468 6f6e 3a0a  e using Python:.
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│ │ │ +000830e0: 6573 6861 7065 2828 4e2c 312c 3229 290a  eshape((N,1,2)).
│ │ │ +000830f0: 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c2f 756c      </li>.  </ul
│ │ │ +00083100: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 2020 2054  >.  <li>.      T
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│ │ │ +00083120: 7220 6f66 2070 6f69 6e74 7320 6973 2034  r of points is 4
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│ │ │ +000831a0: 7573 6520 6578 6163 746c 7920 3420 706f  use exactly 4 po
│ │ │ +000831b0: 696e 7473 2028 7468 6520 6669 7273 7420  ints (the first 
│ │ │ +000831c0: 3320 706f 696e 7473 2061 7265 2075 7365  3 points are use
│ │ │ +000831d0: 6420 746f 2065 7374 696d 6174 6520 616c  d to estimate al
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│ │ │ +00084230: 643e 3c63 6f64 653e 6974 6572 6174 696f  d><code>iteratio
│ │ │ +00084240: 6e73 436f 756e 743c 2f63 6f64 653e 202d  nsCount</code> -
│ │ │ +00084250: 204e 756d 6265 7220 6f66 2069 7465 7261   Number of itera
│ │ │ +00084260: 7469 6f6e 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  tions.</dd>.<dd>
│ │ │ +00084270: 3c63 6f64 653e 7265 7072 6f6a 6563 7469  <code>reprojecti
│ │ │ +00084280: 6f6e 4572 726f 723c 2f63 6f64 653e 202d  onError</code> -
│ │ │ +00084290: 2049 6e6c 6965 7220 7468 7265 7368 6f6c   Inlier threshol
│ │ │ +000842a0: 6420 7661 6c75 6520 7573 6564 2062 7920  d value used by 
│ │ │ +000842b0: 7468 6520 5241 4e53 4143 2070 726f 6365  the RANSAC proce
│ │ │ +000842c0: 6475 7265 2e20 5468 6520 7061 7261 6d65  dure. The parame
│ │ │ +000842d0: 7465 7220 7661 6c75 650a 6973 2074 6865  ter value.is the
│ │ │ +000842e0: 206d 6178 696d 756d 2061 6c6c 6f77 6564   maximum allowed
│ │ │ +000842f0: 2064 6973 7461 6e63 6520 6265 7477 6565   distance betwee
│ │ │ +00084300: 6e20 7468 6520 6f62 7365 7276 6564 2061  n the observed a
│ │ │ +00084310: 6e64 2063 6f6d 7075 7465 6420 706f 696e  nd computed poin
│ │ │ +00084320: 7420 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320 746f  t projections to
│ │ │ +00084330: 2063 6f6e 7369 6465 7220 6974 0a61 6e20   consider it.an 
│ │ │ +00084340: 696e 6c69 6572 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  inlier.</dd>.<dd
│ │ │ +00084350: 3e3c 636f 6465 3e63 6f6e 6669 6465 6e63  ><code>confidenc
│ │ │ +00084360: 653c 2f63 6f64 653e 202d 2054 6865 2070  e</code> - The p
│ │ │ +00084370: 726f 6261 6269 6c69 7479 2074 6861 7420  robability that 
│ │ │ +00084380: 7468 6520 616c 676f 7269 7468 6d20 7072  the algorithm pr
│ │ │ +00084390: 6f64 7563 6573 2061 2075 7365 6675 6c20  oduces a useful 
│ │ │ +000843a0: 7265 7375 6c74 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  result.</dd>.<dd
│ │ │ +000843b0: 3e3c 636f 6465 3e69 6e6c 6965 7273 3c2f  ><code>inliers</
│ │ │ +000843c0: 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2076  code> - Output v
│ │ │ +000843d0: 6563 746f 7220 7468 6174 2063 6f6e 7461  ector that conta
│ │ │ +000843e0: 696e 7320 696e 6469 6365 7320 6f66 2069  ins indices of i
│ │ │ +000843f0: 6e6c 6965 7273 2069 6e20 6f62 6a65 6374  nliers in object
│ │ │ +00084400: 506f 696e 7473 2061 6e64 2069 6d61 6765  Points and image
│ │ │ +00084410: 506f 696e 7473 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64  Points .</dd>.<d
│ │ │ +00084420: 643e 3c63 6f64 653e 666c 6167 733c 2f63  d><code>flags</c
│ │ │ +00084430: 6f64 653e 202d 204d 6574 686f 6420 666f  ode> - Method fo
│ │ │ +00084440: 7220 736f 6c76 696e 6720 6120 506e 5020  r solving a PnP 
│ │ │ +00084450: 7072 6f62 6c65 6d20 2873 6565 2052 4546  problem (see REF
│ │ │ +00084460: 3a20 736f 6c76 6550 6e50 2029 2e0a 0a54  : solvePnP )...T
│ │ │ +00084470: 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 6573 7469  he function esti
│ │ │ +00084480: 6d61 7465 7320 616e 206f 626a 6563 7420  mates an object 
│ │ │ +00084490: 706f 7365 2067 6976 656e 2061 2073 6574  pose given a set
│ │ │ +000844a0: 206f 6620 6f62 6a65 6374 2070 6f69 6e74   of object point
│ │ │ +000844b0: 732c 2074 6865 6972 2063 6f72 7265 7370  s, their corresp
│ │ │ +000844c0: 6f6e 6469 6e67 2069 6d61 6765 0a70 726f  onding image.pro
│ │ │ +000844d0: 6a65 6374 696f 6e73 2c20 6173 2077 656c  jections, as wel
│ │ │ +000844e0: 6c20 6173 2074 6865 2063 616d 6572 6120  l as the camera 
│ │ │ +000844f0: 696e 7472 696e 7369 6320 6d61 7472 6978  intrinsic matrix
│ │ │ +00084500: 2061 6e64 2074 6865 2064 6973 746f 7274   and the distort
│ │ │ +00084510: 696f 6e20 636f 6566 6669 6369 656e 7473  ion coefficients
│ │ │ +00084520: 2e20 5468 6973 2066 756e 6374 696f 6e20  . This function 
│ │ │ +00084530: 6669 6e64 7320 7375 6368 0a61 2070 6f73  finds such.a pos
│ │ │ +00084540: 6520 7468 6174 206d 696e 696d 697a 6573  e that minimizes
│ │ │ +00084550: 2072 6570 726f 6a65 6374 696f 6e20 6572   reprojection er
│ │ │ +00084560: 726f 722c 2074 6861 7420 6973 2c20 7468  ror, that is, th
│ │ │ +00084570: 6520 7375 6d20 6f66 2073 7175 6172 6564  e sum of squared
│ │ │ +00084580: 2064 6973 7461 6e63 6573 2062 6574 7765   distances betwe
│ │ │ +00084590: 656e 2074 6865 206f 6273 6572 7665 640a  en the observed.
│ │ │ +000845a0: 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320 696d 6167  projections imag
│ │ │ +000845b0: 6550 6f69 6e74 7320 616e 6420 7468 6520  ePoints and the 
│ │ │ +000845c0: 7072 6f6a 6563 7465 6420 2875 7369 6e67  projected (using
│ │ │ +000845d0: 2052 4546 3a20 7072 6f6a 6563 7450 6f69   REF: projectPoi
│ │ │ +000845e0: 6e74 7320 2920 6f62 6a65 6374 506f 696e  nts ) objectPoin
│ │ │ +000845f0: 7473 2e20 5468 6520 7573 6520 6f66 2052  ts. The use of R
│ │ │ +00084600: 414e 5341 430a 6d61 6b65 7320 7468 6520  ANSAC.makes the 
│ │ │ +00084610: 6675 6e63 7469 6f6e 2072 6573 6973 7461  function resista
│ │ │ +00084620: 6e74 2074 6f20 6f75 746c 6965 7273 2e0a  nt to outliers..
│ │ │ +00084630: 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62 3e0a 3c75  .<b>Note:</b>.<u
│ │ │ +00084640: 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2020 2020  l>.  <li>.      
│ │ │ +00084650: 416e 2065 7861 6d70 6c65 206f 6620 686f  An example of ho
│ │ │ +00084660: 7720 746f 2075 7365 2073 6f6c 7665 506e  w to use solvePn
│ │ │ +00084670: 5052 616e 7361 6320 666f 7220 6f62 6a65  PRansac for obje
│ │ │ +00084680: 6374 2064 6574 6563 7469 6f6e 2063 616e  ct detection can
│ │ │ +00084690: 2062 6520 666f 756e 6420 6174 0a20 2020   be found at.   
│ │ │ +000846a0: 2020 2020 2052 4546 3a20 7475 746f 7269       REF: tutori
│ │ │ +000846b0: 616c 5f72 6561 6c5f 7469 6d65 5f70 6f73  al_real_time_pos
│ │ │ +000846c0: 650a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e  e.  </li>.  <li>
│ │ │ +000846d0: 0a20 2020 2020 2054 6865 2064 6566 6175  .      The defau
│ │ │ +000846e0: 6c74 206d 6574 686f 6420 7573 6564 2074  lt method used t
│ │ │ +000846f0: 6f20 6573 7469 6d61 7465 2074 6865 2063  o estimate the c
│ │ │ +00084700: 616d 6572 6120 706f 7365 2066 6f72 2074  amera pose for t
│ │ │ +00084710: 6865 204d 696e 696d 616c 2053 616d 706c  he Minimal Sampl
│ │ │ +00084720: 6520 5365 7473 2073 7465 700a 2020 2020  e Sets step.    
│ │ │ +00084730: 2020 2069 7320 2353 4f4c 5645 504e 505f     is #SOLVEPNP_
│ │ │ +00084740: 4550 4e50 2e20 4578 6365 7074 696f 6e73  EPNP. Exceptions
│ │ │ +00084750: 2061 7265 3a0a 2020 3c75 6c3e 0a20 2020   are:.  <ul>.   
│ │ │ +00084760: 203c 6c69 3e0a 2020 2020 2020 2020 2020   <li>.          
│ │ │ +00084770: 6966 2079 6f75 2063 686f 6f73 6520 2353  if you choose #S
│ │ │ +00084780: 4f4c 5645 504e 505f 5033 5020 6f72 2023  OLVEPNP_P3P or #
│ │ │ +00084790: 534f 4c56 4550 4e50 5f41 5033 502c 2074  SOLVEPNP_AP3P, t
│ │ │ +000847a0: 6865 7365 206d 6574 686f 6473 2077 696c  hese methods wil
│ │ │ +000847b0: 6c20 6265 2075 7365 642e 0a20 2020 203c  l be used..    <
│ │ │ +000847c0: 2f6c 693e 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020  /li>.    <li>.  
│ │ │ +000847d0: 2020 2020 2020 2020 6966 2074 6865 206e          if the n
│ │ │ +000847e0: 756d 6265 7220 6f66 2069 6e70 7574 2070  umber of input p
│ │ │ +000847f0: 6f69 6e74 7320 6973 2065 7175 616c 2074  oints is equal t
│ │ │ +00084800: 6f20 342c 2023 534f 4c56 4550 4e50 5f50  o 4, #SOLVEPNP_P
│ │ │ +00084810: 3350 2069 7320 7573 6564 2e0a 2020 2020  3P is used..    
│ │ │ +00084820: 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c2f 756c 3e0a 2020  </li>.  </ul>.  
│ │ │ +00084830: 3c6c 693e 0a20 2020 2020 2054 6865 206d  <li>.      The m
│ │ │ +00084840: 6574 686f 6420 7573 6564 2074 6f20 6573  ethod used to es
│ │ │ +00084850: 7469 6d61 7465 2074 6865 2063 616d 6572  timate the camer
│ │ │ +00084860: 6120 706f 7365 2075 7369 6e67 2061 6c6c  a pose using all
│ │ │ +00084870: 2074 6865 2069 6e6c 6965 7273 2069 7320   the inliers is 
│ │ │ +00084880: 6465 6669 6e65 6420 6279 2074 6865 0a20  defined by the. 
│ │ │ +00084890: 2020 2020 2020 666c 6167 7320 7061 7261        flags para
│ │ │ +000848a0: 6d65 7465 7273 2075 6e6c 6573 7320 6974  meters unless it
│ │ │ +000848b0: 2069 7320 6571 7561 6c20 746f 2023 534f   is equal to #SO
│ │ │ +000848c0: 4c56 4550 4e50 5f50 3350 206f 7220 2353  LVEPNP_P3P or #S
│ │ │ +000848d0: 4f4c 5645 504e 505f 4150 3350 2e20 496e  OLVEPNP_AP3P. In
│ │ │ +000848e0: 2074 6869 7320 6361 7365 2c0a 2020 2020   this case,.    
│ │ │ +000848f0: 2020 2074 6865 206d 6574 686f 6420 2353     the method #S
│ │ │ +00084900: 4f4c 5645 504e 505f 4550 4e50 2077 696c  OLVEPNP_EPNP wil
│ │ │ +00084910: 6c20 6265 2075 7365 6420 696e 7374 6561  l be used instea
│ │ │ +00084920: 642e 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e  d..  </li>.</ul>
│ │ │ +00084930: 3c2f 6464 3e0a 3c64 743e 5265 7475 726e  </dd>.<dt>Return
│ │ │ +00084940: 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e 6175 746f  s:</dt>.<dd>auto
│ │ │ +00084950: 6d61 7469 6361 6c6c 7920 6765 6e65 7261  matically genera
│ │ │ +00084960: 7465 643c 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c  ted</dd>.</dl>.<
│ │ │ +00084970: 2f64 6976 3e0a 3c2f 7365 6374 696f 6e3e  /div>.</section>
│ │ │ +00084980: 0a3c 2f6c 693e 0a3c 6c69 3e0a 3c73 6563  .</li>.<li>.<sec
│ │ │ +00084990: 7469 6f6e 2063 6c61 7373 3d22 6465 7461  tion class="deta
│ │ │ +000849a0: 696c 2220 6964 3d22 736f 6c76 6550 6e50  il" id="solvePnP
│ │ │ +000849b0: 5261 6e73 6163 286f 7267 2e6f 7065 6e63  Ransac(org.openc
│ │ │ +000849c0: 762e 636f 7265 2e4d 6174 4f66 506f 696e  v.core.MatOfPoin
│ │ │ +000849d0: 7433 662c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63  t3f,org.opencv.c
│ │ │ +000849e0: 6f72 652e 4d61 744f 6650 6f69 6e74 3266  ore.MatOfPoint2f
│ │ │ +000849f0: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
│ │ │ +00084a00: 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  .Mat,org.opencv.
│ │ │ +00084a10: 636f 7265 2e4d 6174 4f66 446f 7562 6c65  core.MatOfDouble
│ │ │ +00084a20: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
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│ │ │ +00085270: 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2072  code> - Output r
│ │ │ +00085280: 6f74 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2028  otation vector (
│ │ │ +00085290: 7365 6520 5245 463a 2052 6f64 7269 6775  see REF: Rodrigu
│ │ │ +000852a0: 6573 2029 2074 6861 742c 2074 6f67 6574  es ) that, toget
│ │ │ +000852b0: 6865 7220 7769 7468 2074 7665 632c 2062  her with tvec, b
│ │ │ +000852c0: 7269 6e67 7320 706f 696e 7473 2066 726f  rings points fro
│ │ │ +000852d0: 6d0a 7468 6520 6d6f 6465 6c20 636f 6f72  m.the model coor
│ │ │ +000852e0: 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d20 746f  dinate system to
│ │ │ +000852f0: 2074 6865 2063 616d 6572 6120 636f 6f72   the camera coor
│ │ │ +00085300: 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d2e 3c2f  dinate system.</
│ │ │ +00085310: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7476  dd>.<dd><code>tv
│ │ │ +00085320: 6563 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470  ec</code> - Outp
│ │ │ +00085330: 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  ut translation v
│ │ │ +00085340: 6563 746f 722e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  ector.</dd>.<dd>
│ │ │ +00085350: 3c63 6f64 653e 7573 6545 7874 7269 6e73  <code>useExtrins
│ │ │ +00085360: 6963 4775 6573 733c 2f63 6f64 653e 202d  icGuess</code> -
│ │ │ +00085370: 2050 6172 616d 6574 6572 2075 7365 6420   Parameter used 
│ │ │ +00085380: 666f 7220 5245 463a 2053 4f4c 5645 504e  for REF: SOLVEPN
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│ │ │ +000853c0: 7072 6f76 6964 6564 2072 7665 6320 616e  provided rvec an
│ │ │ +000853d0: 6420 7476 6563 2076 616c 7565 7320 6173  d tvec values as
│ │ │ +000853e0: 2069 6e69 7469 616c 2061 7070 726f 7869   initial approxi
│ │ │ +000853f0: 6d61 7469 6f6e 7320 6f66 2074 6865 2072  mations of the r
│ │ │ +00085400: 6f74 6174 696f 6e20 616e 6420 7472 616e  otation and tran
│ │ │ +00085410: 736c 6174 696f 6e0a 7665 6374 6f72 732c  slation.vectors,
│ │ │ +00085420: 2072 6573 7065 6374 6976 656c 792c 2061   respectively, a
│ │ │ +00085430: 6e64 2066 7572 7468 6572 206f 7074 696d  nd further optim
│ │ │ +00085440: 697a 6573 2074 6865 6d2e 3c2f 6464 3e0a  izes them.</dd>.
│ │ │ +00085450: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6974 6572 6174  <dd><code>iterat
│ │ │ +00085460: 696f 6e73 436f 756e 743c 2f63 6f64 653e  ionsCount</code>
│ │ │ +00085470: 202d 204e 756d 6265 7220 6f66 2069 7465   - Number of ite
│ │ │ +00085480: 7261 7469 6f6e 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64  rations.</dd>.<d
│ │ │ +00085490: 643e 3c63 6f64 653e 7265 7072 6f6a 6563  d><code>reprojec
│ │ │ +000854a0: 7469 6f6e 4572 726f 723c 2f63 6f64 653e  tionError</code>
│ │ │ +000854b0: 202d 2049 6e6c 6965 7220 7468 7265 7368   - Inlier thresh
│ │ │ +000854c0: 6f6c 6420 7661 6c75 6520 7573 6564 2062  old value used b
│ │ │ +000854d0: 7920 7468 6520 5241 4e53 4143 2070 726f  y the RANSAC pro
│ │ │ +000854e0: 6365 6475 7265 2e20 5468 6520 7061 7261  cedure. The para
│ │ │ +000854f0: 6d65 7465 7220 7661 6c75 650a 6973 2074  meter value.is t
│ │ │ +00085500: 6865 206d 6178 696d 756d 2061 6c6c 6f77  he maximum allow
│ │ │ +00085510: 6564 2064 6973 7461 6e63 6520 6265 7477  ed distance betw
│ │ │ +00085520: 6565 6e20 7468 6520 6f62 7365 7276 6564  een the observed
│ │ │ +00085530: 2061 6e64 2063 6f6d 7075 7465 6420 706f   and computed po
│ │ │ +00085540: 696e 7420 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320  int projections 
│ │ │ +00085550: 746f 2063 6f6e 7369 6465 7220 6974 0a61  to consider it.a
│ │ │ +00085560: 6e20 696e 6c69 6572 2e3c 2f64 643e 0a3c  n inlier.</dd>.<
│ │ │ +00085570: 6464 3e3c 636f 6465 3e63 6f6e 6669 6465  dd><code>confide
│ │ │ +00085580: 6e63 653c 2f63 6f64 653e 202d 2054 6865  nce</code> - The
│ │ │ +00085590: 2070 726f 6261 6269 6c69 7479 2074 6861   probability tha
│ │ │ +000855a0: 7420 7468 6520 616c 676f 7269 7468 6d20  t the algorithm 
│ │ │ +000855b0: 7072 6f64 7563 6573 2061 2075 7365 6675  produces a usefu
│ │ │ +000855c0: 6c20 7265 7375 6c74 2e3c 2f64 643e 0a3c  l result.</dd>.<
│ │ │ +000855d0: 6464 3e3c 636f 6465 3e69 6e6c 6965 7273  dd><code>inliers
│ │ │ +000855e0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
│ │ │ +000855f0: 2076 6563 746f 7220 7468 6174 2063 6f6e   vector that con
│ │ │ +00085600: 7461 696e 7320 696e 6469 6365 7320 6f66  tains indices of
│ │ │ +00085610: 2069 6e6c 6965 7273 2069 6e20 6f62 6a65   inliers in obje
│ │ │ +00085620: 6374 506f 696e 7473 2061 6e64 2069 6d61  ctPoints and ima
│ │ │ +00085630: 6765 506f 696e 7473 202e 0a0a 5468 6520  gePoints ...The 
│ │ │ +00085640: 6675 6e63 7469 6f6e 2065 7374 696d 6174  function estimat
│ │ │ +00085650: 6573 2061 6e20 6f62 6a65 6374 2070 6f73  es an object pos
│ │ │ +00085660: 6520 6769 7665 6e20 6120 7365 7420 6f66  e given a set of
│ │ │ +00085670: 206f 626a 6563 7420 706f 696e 7473 2c20   object points, 
│ │ │ +00085680: 7468 6569 7220 636f 7272 6573 706f 6e64  their correspond
│ │ │ +00085690: 696e 6720 696d 6167 650a 7072 6f6a 6563  ing image.projec
│ │ │ +000856a0: 7469 6f6e 732c 2061 7320 7765 6c6c 2061  tions, as well a
│ │ │ +000856b0: 7320 7468 6520 6361 6d65 7261 2069 6e74  s the camera int
│ │ │ +000856c0: 7269 6e73 6963 206d 6174 7269 7820 616e  rinsic matrix an
│ │ │ +000856d0: 6420 7468 6520 6469 7374 6f72 7469 6f6e  d the distortion
│ │ │ +000856e0: 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74 732e 2054   coefficients. T
│ │ │ +000856f0: 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e 2066 696e  his function fin
│ │ │ +00085700: 6473 2073 7563 680a 6120 706f 7365 2074  ds such.a pose t
│ │ │ +00085710: 6861 7420 6d69 6e69 6d69 7a65 7320 7265  hat minimizes re
│ │ │ +00085720: 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 2065 7272 6f72  projection error
│ │ │ +00085730: 2c20 7468 6174 2069 732c 2074 6865 2073  , that is, the s
│ │ │ +00085740: 756d 206f 6620 7371 7561 7265 6420 6469  um of squared di
│ │ │ +00085750: 7374 616e 6365 7320 6265 7477 6565 6e20  stances between 
│ │ │ +00085760: 7468 6520 6f62 7365 7276 6564 0a70 726f  the observed.pro
│ │ │ +00085770: 6a65 6374 696f 6e73 2069 6d61 6765 506f  jections imagePo
│ │ │ +00085780: 696e 7473 2061 6e64 2074 6865 2070 726f  ints and the pro
│ │ │ +00085790: 6a65 6374 6564 2028 7573 696e 6720 5245  jected (using RE
│ │ │ +000857a0: 463a 2070 726f 6a65 6374 506f 696e 7473  F: projectPoints
│ │ │ +000857b0: 2029 206f 626a 6563 7450 6f69 6e74 732e   ) objectPoints.
│ │ │ +000857c0: 2054 6865 2075 7365 206f 6620 5241 4e53   The use of RANS
│ │ │ +000857d0: 4143 0a6d 616b 6573 2074 6865 2066 756e  AC.makes the fun
│ │ │ +000857e0: 6374 696f 6e20 7265 7369 7374 616e 7420  ction resistant 
│ │ │ +000857f0: 746f 206f 7574 6c69 6572 732e 0a0a 3c62  to outliers...<b
│ │ │ +00085800: 3e4e 6f74 653a 3c2f 623e 0a3c 756c 3e0a  >Note:</b>.<ul>.
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│ │ │ +00085830: 6f20 7573 6520 736f 6c76 6550 6e50 5261  o use solvePnPRa
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│ │ │ +00085860: 2066 6f75 6e64 2061 740a 2020 2020 2020   found at.      
│ │ │ +00085870: 2020 5245 463a 2074 7574 6f72 6961 6c5f    REF: tutorial_
│ │ │ +00085880: 7265 616c 5f74 696d 655f 706f 7365 0a20  real_time_pose. 
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│ │ │ +000862c0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63  /dd>.<dd><code>c
│ │ │ +000862d0: 616d 6572 614d 6174 7269 783c 2f63 6f64  ameraMatrix</cod
│ │ │ +000862e0: 653e 202d 2049 6e70 7574 2063 616d 6572  e> - Input camer
│ │ │ +000862f0: 6120 696e 7472 696e 7369 6320 6d61 7472  a intrinsic matr
│ │ │ +00086300: 6978 205c 285c 6361 6d65 7261 6d61 7472  ix \(\cameramatr
│ │ │ +00086310: 6978 7b41 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c  ix{A}\) .</dd>.<
│ │ │ +00086320: 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65  dd><code>distCoe
│ │ │ +00086330: 6666 733c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70  ffs</code> - Inp
│ │ │ +00086340: 7574 2076 6563 746f 7220 6f66 2064 6973  ut vector of dis
│ │ │ +00086350: 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369  tortion coeffici
│ │ │ +00086360: 656e 7473 0a5c 285c 6469 7374 636f 6566  ents.\(\distcoef
│ │ │ +00086370: 6673 5c29 2e20 4966 2074 6865 2076 6563  fs\). If the vec
│ │ │ +00086380: 746f 7220 6973 204e 554c 4c2f 656d 7074  tor is NULL/empt
│ │ │ +00086390: 792c 2074 6865 207a 6572 6f20 6469 7374  y, the zero dist
│ │ │ +000863a0: 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965  ortion coefficie
│ │ │ +000863b0: 6e74 7320 6172 650a 6173 7375 6d65 642e  nts are.assumed.
│ │ │ +000863c0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000863d0: 7276 6563 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75  rvec</code> - Ou
│ │ │ +000863e0: 7470 7574 2072 6f74 6174 696f 6e20 7665  tput rotation ve
│ │ │ +000863f0: 6374 6f72 2028 7365 6520 5245 463a 2052  ctor (see REF: R
│ │ │ +00086400: 6f64 7269 6775 6573 2029 2074 6861 742c  odrigues ) that,
│ │ │ +00086410: 2074 6f67 6574 6865 7220 7769 7468 2074   together with t
│ │ │ +00086420: 7665 632c 2062 7269 6e67 7320 706f 696e  vec, brings poin
│ │ │ +00086430: 7473 2066 726f 6d0a 7468 6520 6d6f 6465  ts from.the mode
│ │ │ +00086440: 6c20 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973  l coordinate sys
│ │ │ +00086450: 7465 6d20 746f 2074 6865 2063 616d 6572  tem to the camer
│ │ │ +00086460: 6120 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973  a coordinate sys
│ │ │ +00086470: 7465 6d2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  tem.</dd>.<dd><c
│ │ │ +00086480: 6f64 653e 7476 6563 3c2f 636f 6465 3e20  ode>tvec</code> 
│ │ │ +00086490: 2d20 4f75 7470 7574 2074 7261 6e73 6c61  - Output transla
│ │ │ +000864a0: 7469 6f6e 2076 6563 746f 722e 3c2f 6464  tion vector.</dd
│ │ │ +000864b0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7573 6545  >.<dd><code>useE
│ │ │ +000864c0: 7874 7269 6e73 6963 4775 6573 733c 2f63  xtrinsicGuess</c
│ │ │ +000864d0: 6f64 653e 202d 2050 6172 616d 6574 6572  ode> - Parameter
│ │ │ +000864e0: 2075 7365 6420 666f 7220 5245 463a 2053   used for REF: S
│ │ │ +000864f0: 4f4c 5645 504e 505f 4954 4552 4154 4956  OLVEPNP_ITERATIV
│ │ │ +00086500: 452e 2049 6620 7472 7565 2028 3129 2c20  E. If true (1), 
│ │ │ +00086510: 7468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2075 7365  the function use
│ │ │ +00086520: 730a 7468 6520 7072 6f76 6964 6564 2072  s.the provided r
│ │ │ +00086530: 7665 6320 616e 6420 7476 6563 2076 616c  vec and tvec val
│ │ │ +00086540: 7565 7320 6173 2069 6e69 7469 616c 2061  ues as initial a
│ │ │ +00086550: 7070 726f 7869 6d61 7469 6f6e 7320 6f66  pproximations of
│ │ │ +00086560: 2074 6865 2072 6f74 6174 696f 6e20 616e   the rotation an
│ │ │ +00086570: 6420 7472 616e 736c 6174 696f 6e0a 7665  d translation.ve
│ │ │ +00086580: 6374 6f72 732c 2072 6573 7065 6374 6976  ctors, respectiv
│ │ │ +00086590: 656c 792c 2061 6e64 2066 7572 7468 6572  ely, and further
│ │ │ +000865a0: 206f 7074 696d 697a 6573 2074 6865 6d2e   optimizes them.
│ │ │ +000865b0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000865c0: 6974 6572 6174 696f 6e73 436f 756e 743c  iterationsCount<
│ │ │ +000865d0: 2f63 6f64 653e 202d 204e 756d 6265 7220  /code> - Number 
│ │ │ +000865e0: 6f66 2069 7465 7261 7469 6f6e 732e 3c2f  of iterations.</
│ │ │ +000865f0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7265  dd>.<dd><code>re
│ │ │ +00086600: 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 4572 726f 723c  projectionError<
│ │ │ +00086610: 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e6c 6965 7220  /code> - Inlier 
│ │ │ +00086620: 7468 7265 7368 6f6c 6420 7661 6c75 6520  threshold value 
│ │ │ +00086630: 7573 6564 2062 7920 7468 6520 5241 4e53  used by the RANS
│ │ │ +00086640: 4143 2070 726f 6365 6475 7265 2e20 5468  AC procedure. Th
│ │ │ +00086650: 6520 7061 7261 6d65 7465 7220 7661 6c75  e parameter valu
│ │ │ +00086660: 650a 6973 2074 6865 206d 6178 696d 756d  e.is the maximum
│ │ │ +00086670: 2061 6c6c 6f77 6564 2064 6973 7461 6e63   allowed distanc
│ │ │ +00086680: 6520 6265 7477 6565 6e20 7468 6520 6f62  e between the ob
│ │ │ +00086690: 7365 7276 6564 2061 6e64 2063 6f6d 7075  served and compu
│ │ │ +000866a0: 7465 6420 706f 696e 7420 7072 6f6a 6563  ted point projec
│ │ │ +000866b0: 7469 6f6e 7320 746f 2063 6f6e 7369 6465  tions to conside
│ │ │ +000866c0: 7220 6974 0a61 6e20 696e 6c69 6572 2e3c  r it.an inlier.<
│ │ │ +000866d0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63  /dd>.<dd><code>c
│ │ │ +000866e0: 6f6e 6669 6465 6e63 653c 2f63 6f64 653e  onfidence</code>
│ │ │ +000866f0: 202d 2054 6865 2070 726f 6261 6269 6c69   - The probabili
│ │ │ +00086700: 7479 2074 6861 7420 7468 6520 616c 676f  ty that the algo
│ │ │ +00086710: 7269 7468 6d20 7072 6f64 7563 6573 2061  rithm produces a
│ │ │ +00086720: 2075 7365 6675 6c20 7265 7375 6c74 2e0a   useful result..
│ │ │ +00086730: 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 6573  .The function es
│ │ │ +00086740: 7469 6d61 7465 7320 616e 206f 626a 6563  timates an objec
│ │ │ +00086750: 7420 706f 7365 2067 6976 656e 2061 2073  t pose given a s
│ │ │ +00086760: 6574 206f 6620 6f62 6a65 6374 2070 6f69  et of object poi
│ │ │ +00086770: 6e74 732c 2074 6865 6972 2063 6f72 7265  nts, their corre
│ │ │ +00086780: 7370 6f6e 6469 6e67 2069 6d61 6765 0a70  sponding image.p
│ │ │ +00086790: 726f 6a65 6374 696f 6e73 2c20 6173 2077  rojections, as w
│ │ │ +000867a0: 656c 6c20 6173 2074 6865 2063 616d 6572  ell as the camer
│ │ │ +000867b0: 6120 696e 7472 696e 7369 6320 6d61 7472  a intrinsic matr
│ │ │ +000867c0: 6978 2061 6e64 2074 6865 2064 6973 746f  ix and the disto
│ │ │ +000867d0: 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369 656e  rtion coefficien
│ │ │ +000867e0: 7473 2e20 5468 6973 2066 756e 6374 696f  ts. This functio
│ │ │ +000867f0: 6e20 6669 6e64 7320 7375 6368 0a61 2070  n finds such.a p
│ │ │ +00086800: 6f73 6520 7468 6174 206d 696e 696d 697a  ose that minimiz
│ │ │ +00086810: 6573 2072 6570 726f 6a65 6374 696f 6e20  es reprojection 
│ │ │ +00086820: 6572 726f 722c 2074 6861 7420 6973 2c20  error, that is, 
│ │ │ +00086830: 7468 6520 7375 6d20 6f66 2073 7175 6172  the sum of squar
│ │ │ +00086840: 6564 2064 6973 7461 6e63 6573 2062 6574  ed distances bet
│ │ │ +00086850: 7765 656e 2074 6865 206f 6273 6572 7665  ween the observe
│ │ │ +00086860: 640a 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320 696d  d.projections im
│ │ │ +00086870: 6167 6550 6f69 6e74 7320 616e 6420 7468  agePoints and th
│ │ │ +00086880: 6520 7072 6f6a 6563 7465 6420 2875 7369  e projected (usi
│ │ │ +00086890: 6e67 2052 4546 3a20 7072 6f6a 6563 7450  ng REF: projectP
│ │ │ +000868a0: 6f69 6e74 7320 2920 6f62 6a65 6374 506f  oints ) objectPo
│ │ │ +000868b0: 696e 7473 2e20 5468 6520 7573 6520 6f66  ints. The use of
│ │ │ +000868c0: 2052 414e 5341 430a 6d61 6b65 7320 7468   RANSAC.makes th
│ │ │ +000868d0: 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2072 6573 6973  e function resis
│ │ │ +000868e0: 7461 6e74 2074 6f20 6f75 746c 6965 7273  tant to outliers
│ │ │ +000868f0: 2e0a 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62 3e0a  ...<b>Note:</b>.
│ │ │ +00086900: 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2020  <ul>.  <li>.    
│ │ │ +00086910: 2020 416e 2065 7861 6d70 6c65 206f 6620    An example of 
│ │ │ +00086920: 686f 7720 746f 2075 7365 2073 6f6c 7665  how to use solve
│ │ │ +00086930: 506e 5052 616e 7361 6320 666f 7220 6f62  PnPRansac for ob
│ │ │ +00086940: 6a65 6374 2064 6574 6563 7469 6f6e 2063  ject detection c
│ │ │ +00086950: 616e 2062 6520 666f 756e 6420 6174 0a20  an be found at. 
│ │ │ +00086960: 2020 2020 2020 2052 4546 3a20 7475 746f         REF: tuto
│ │ │ +00086970: 7269 616c 5f72 6561 6c5f 7469 6d65 5f70  rial_real_time_p
│ │ │ +00086980: 6f73 650a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c  ose.  </li>.  <l
│ │ │ +00086990: 693e 0a20 2020 2020 2054 6865 2064 6566  i>.      The def
│ │ │ +000869a0: 6175 6c74 206d 6574 686f 6420 7573 6564  ault method used
│ │ │ +000869b0: 2074 6f20 6573 7469 6d61 7465 2074 6865   to estimate the
│ │ │ +000869c0: 2063 616d 6572 6120 706f 7365 2066 6f72   camera pose for
│ │ │ +000869d0: 2074 6865 204d 696e 696d 616c 2053 616d   the Minimal Sam
│ │ │ +000869e0: 706c 6520 5365 7473 2073 7465 700a 2020  ple Sets step.  
│ │ │ +000869f0: 2020 2020 2069 7320 2353 4f4c 5645 504e       is #SOLVEPN
│ │ │ +00086a00: 505f 4550 4e50 2e20 4578 6365 7074 696f  P_EPNP. Exceptio
│ │ │ +00086a10: 6e73 2061 7265 3a0a 2020 3c75 6c3e 0a20  ns are:.  <ul>. 
│ │ │ +00086a20: 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2020 2020 2020     <li>.        
│ │ │ +00086a30: 2020 6966 2079 6f75 2063 686f 6f73 6520    if you choose 
│ │ │ +00086a40: 2353 4f4c 5645 504e 505f 5033 5020 6f72  #SOLVEPNP_P3P or
│ │ │ +00086a50: 2023 534f 4c56 4550 4e50 5f41 5033 502c   #SOLVEPNP_AP3P,
│ │ │ +00086a60: 2074 6865 7365 206d 6574 686f 6473 2077   these methods w
│ │ │ +00086a70: 696c 6c20 6265 2075 7365 642e 0a20 2020  ill be used..   
│ │ │ +00086a80: 203c 2f6c 693e 0a20 2020 203c 6c69 3e0a   </li>.    <li>.
│ │ │ +00086a90: 2020 2020 2020 2020 2020 6966 2074 6865            if the
│ │ │ +00086aa0: 206e 756d 6265 7220 6f66 2069 6e70 7574   number of input
│ │ │ +00086ab0: 2070 6f69 6e74 7320 6973 2065 7175 616c   points is equal
│ │ │ +00086ac0: 2074 6f20 342c 2023 534f 4c56 4550 4e50   to 4, #SOLVEPNP
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│ │ │ +00086ae0: 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c2f 756c 3e0a    </li>.  </ul>.
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│ │ │ +000873f0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469  dd>.<dd><code>di
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│ │ │ +00088360: 6e67 2069 6d61 6765 2070 6f69 6e74 732c  ng image points,
│ │ │ +00088370: 204e 7832 2031 2d63 6861 6e6e 656c 206f   Nx2 1-channel o
│ │ │ +00088380: 7220 3178 4e2f 4e78 3120 322d 6368 616e  r 1xN/Nx1 2-chan
│ │ │ +00088390: 6e65 6c2c 0a77 6865 7265 204e 2069 7320  nel,.where N is 
│ │ │ +000883a0: 7468 6520 6e75 6d62 6572 206f 6620 706f  the number of po
│ │ │ +000883b0: 696e 7473 2e20 7665 6374 6f72 266c 743b  ints. vector&lt;
│ │ │ +000883c0: 506f 696e 7432 6426 6774 3b20 6361 6e20  Point2d&gt; can 
│ │ │ +000883d0: 6265 2061 6c73 6f20 7061 7373 6564 2068  be also passed h
│ │ │ +000883e0: 6572 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  ere.</dd>.<dd><c
│ │ │ +000883f0: 6f64 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472 6978  ode>cameraMatrix
│ │ │ +00088400: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 7420  </code> - Input 
│ │ │ +00088410: 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963  camera intrinsic
│ │ │ +00088420: 206d 6174 7269 7820 5c28 5c63 616d 6572   matrix \(\camer
│ │ │ +00088430: 616d 6174 7269 787b 417d 5c29 202e 3c2f  amatrix{A}\) .</
│ │ │ +00088440: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469  dd>.<dd><code>di
│ │ │ +00088450: 7374 436f 6566 6673 3c2f 636f 6465 3e20  stCoeffs</code> 
│ │ │ +00088460: 2d20 496e 7075 7420 7665 6374 6f72 206f  - Input vector o
│ │ │ +00088470: 6620 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65  f distortion coe
│ │ │ +00088480: 6666 6963 6965 6e74 730a 5c28 5c64 6973  fficients.\(\dis
│ │ │ +00088490: 7463 6f65 6666 735c 292e 2049 6620 7468  tcoeffs\). If th
│ │ │ +000884a0: 6520 7665 6374 6f72 2069 7320 4e55 4c4c  e vector is NULL
│ │ │ +000884b0: 2f65 6d70 7479 2c20 7468 6520 7a65 726f  /empty, the zero
│ │ │ +000884c0: 2064 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566   distortion coef
│ │ │ +000884d0: 6669 6369 656e 7473 2061 7265 0a61 7373  ficients are.ass
│ │ │ +000884e0: 756d 6564 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  umed.</dd>.<dd><
│ │ │ +000884f0: 636f 6465 3e72 7665 633c 2f63 6f64 653e  code>rvec</code>
│ │ │ +00088500: 202d 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469   - Output rotati
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│ │ │ +00088520: 4546 3a20 526f 6472 6967 7565 7320 2920  EF: Rodrigues ) 
│ │ │ +00088530: 7468 6174 2c20 746f 6765 7468 6572 2077  that, together w
│ │ │ +00088540: 6974 6820 7476 6563 2c20 6272 696e 6773  ith tvec, brings
│ │ │ +00088550: 2070 6f69 6e74 7320 6672 6f6d 0a74 6865   points from.the
│ │ │ +00088560: 206d 6f64 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174   model coordinat
│ │ │ +00088570: 6520 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520  e system to the 
│ │ │ +00088580: 6361 6d65 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174  camera coordinat
│ │ │ +00088590: 6520 7379 7374 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c  e system.</dd>.<
│ │ │ +000885a0: 6464 3e3c 636f 6465 3e74 7665 633c 2f63  dd><code>tvec</c
│ │ │ +000885b0: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 7472  ode> - Output tr
│ │ │ +000885c0: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ +000885d0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +000885f0: 7373 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261  ss</code> - Para
│ │ │ +00088600: 6d65 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2052  meter used for R
│ │ │ +00088610: 4546 3a20 534f 4c56 4550 4e50 5f49 5445  EF: SOLVEPNP_ITE
│ │ │ +00088620: 5241 5449 5645 2e20 4966 2074 7275 6520  RATIVE. If true 
│ │ │ +00088630: 2831 292c 2074 6865 2066 756e 6374 696f  (1), the functio
│ │ │ +00088640: 6e20 7573 6573 0a74 6865 2070 726f 7669  n uses.the provi
│ │ │ +00088650: 6465 6420 7276 6563 2061 6e64 2074 7665  ded rvec and tve
│ │ │ +00088660: 6320 7661 6c75 6573 2061 7320 696e 6974  c values as init
│ │ │ +00088670: 6961 6c20 6170 7072 6f78 696d 6174 696f  ial approximatio
│ │ │ +00088680: 6e73 206f 6620 7468 6520 726f 7461 7469  ns of the rotati
│ │ │ +00088690: 6f6e 2061 6e64 2074 7261 6e73 6c61 7469  on and translati
│ │ │ +000886a0: 6f6e 0a76 6563 746f 7273 2c20 7265 7370  on.vectors, resp
│ │ │ +000886b0: 6563 7469 7665 6c79 2c20 616e 6420 6675  ectively, and fu
│ │ │ +000886c0: 7274 6865 7220 6f70 7469 6d69 7a65 7320  rther optimizes 
│ │ │ +000886d0: 7468 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  them.</dd>.<dd><
│ │ │ +000886e0: 636f 6465 3e69 7465 7261 7469 6f6e 7343  code>iterationsC
│ │ │ +000886f0: 6f75 6e74 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4e75  ount</code> - Nu
│ │ │ +00088700: 6d62 6572 206f 6620 6974 6572 6174 696f  mber of iteratio
│ │ │ +00088710: 6e73 2e0a 6973 2074 6865 206d 6178 696d  ns..is the maxim
│ │ │ +00088720: 756d 2061 6c6c 6f77 6564 2064 6973 7461  um allowed dista
│ │ │ +00088730: 6e63 6520 6265 7477 6565 6e20 7468 6520  nce between the 
│ │ │ +00088740: 6f62 7365 7276 6564 2061 6e64 2063 6f6d  observed and com
│ │ │ +00088750: 7075 7465 6420 706f 696e 7420 7072 6f6a  puted point proj
│ │ │ +00088760: 6563 7469 6f6e 7320 746f 2063 6f6e 7369  ections to consi
│ │ │ +00088770: 6465 7220 6974 0a61 6e20 696e 6c69 6572  der it.an inlier
│ │ │ +00088780: 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e20  ...The function 
│ │ │ +00088790: 6573 7469 6d61 7465 7320 616e 206f 626a  estimates an obj
│ │ │ +000887a0: 6563 7420 706f 7365 2067 6976 656e 2061  ect pose given a
│ │ │ +000887b0: 2073 6574 206f 6620 6f62 6a65 6374 2070   set of object p
│ │ │ +000887c0: 6f69 6e74 732c 2074 6865 6972 2063 6f72  oints, their cor
│ │ │ +000887d0: 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2069 6d61 6765  responding image
│ │ │ +000887e0: 0a70 726f 6a65 6374 696f 6e73 2c20 6173  .projections, as
│ │ │ +000887f0: 2077 656c 6c20 6173 2074 6865 2063 616d   well as the cam
│ │ │ +00088800: 6572 6120 696e 7472 696e 7369 6320 6d61  era intrinsic ma
│ │ │ +00088810: 7472 6978 2061 6e64 2074 6865 2064 6973  trix and the dis
│ │ │ +00088820: 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369  tortion coeffici
│ │ │ +00088830: 656e 7473 2e20 5468 6973 2066 756e 6374  ents. This funct
│ │ │ +00088840: 696f 6e20 6669 6e64 7320 7375 6368 0a61  ion finds such.a
│ │ │ +00088850: 2070 6f73 6520 7468 6174 206d 696e 696d   pose that minim
│ │ │ +00088860: 697a 6573 2072 6570 726f 6a65 6374 696f  izes reprojectio
│ │ │ +00088870: 6e20 6572 726f 722c 2074 6861 7420 6973  n error, that is
│ │ │ +00088880: 2c20 7468 6520 7375 6d20 6f66 2073 7175  , the sum of squ
│ │ │ +00088890: 6172 6564 2064 6973 7461 6e63 6573 2062  ared distances b
│ │ │ +000888a0: 6574 7765 656e 2074 6865 206f 6273 6572  etween the obser
│ │ │ +000888b0: 7665 640a 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320  ved.projections 
│ │ │ +000888c0: 696d 6167 6550 6f69 6e74 7320 616e 6420  imagePoints and 
│ │ │ +000888d0: 7468 6520 7072 6f6a 6563 7465 6420 2875  the projected (u
│ │ │ +000888e0: 7369 6e67 2052 4546 3a20 7072 6f6a 6563  sing REF: projec
│ │ │ +000888f0: 7450 6f69 6e74 7320 2920 6f62 6a65 6374  tPoints ) object
│ │ │ +00088900: 506f 696e 7473 2e20 5468 6520 7573 6520  Points. The use 
│ │ │ +00088910: 6f66 2052 414e 5341 430a 6d61 6b65 7320  of RANSAC.makes 
│ │ │ +00088920: 7468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2072 6573  the function res
│ │ │ +00088930: 6973 7461 6e74 2074 6f20 6f75 746c 6965  istant to outlie
│ │ │ +00088940: 7273 2e0a 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62  rs...<b>Note:</b
│ │ │ +00088950: 3e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020  >.<ul>.  <li>.  
│ │ │ +00088960: 2020 2020 416e 2065 7861 6d70 6c65 206f      An example o
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│ │ │ +00088980: 7665 506e 5052 616e 7361 6320 666f 7220  vePnPRansac for 
│ │ │ +00088990: 6f62 6a65 6374 2064 6574 6563 7469 6f6e  object detection
│ │ │ +000889a0: 2063 616e 2062 6520 666f 756e 6420 6174   can be found at
│ │ │ +000889b0: 0a20 2020 2020 2020 2052 4546 3a20 7475  .        REF: tu
│ │ │ +000889c0: 746f 7269 616c 5f72 6561 6c5f 7469 6d65  torial_real_time
│ │ │ +000889d0: 5f70 6f73 650a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020  _pose.  </li>.  
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│ │ │ +00088a00: 6564 2074 6f20 6573 7469 6d61 7465 2074  ed to estimate t
│ │ │ +00088a10: 6865 2063 616d 6572 6120 706f 7365 2066  he camera pose f
│ │ │ +00088a20: 6f72 2074 6865 204d 696e 696d 616c 2053  or the Minimal S
│ │ │ +00088a30: 616d 706c 6520 5365 7473 2073 7465 700a  ample Sets step.
│ │ │ +00088a40: 2020 2020 2020 2069 7320 2353 4f4c 5645         is #SOLVE
│ │ │ +00088a50: 504e 505f 4550 4e50 2e20 4578 6365 7074  PNP_EPNP. Except
│ │ │ +00088a60: 696f 6e73 2061 7265 3a0a 2020 3c75 6c3e  ions are:.  <ul>
│ │ │ +00088a70: 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2020 2020  .    <li>.      
│ │ │ +00088a80: 2020 2020 6966 2079 6f75 2063 686f 6f73      if you choos
│ │ │ +00088a90: 6520 2353 4f4c 5645 504e 505f 5033 5020  e #SOLVEPNP_P3P 
│ │ │ +00088aa0: 6f72 2023 534f 4c56 4550 4e50 5f41 5033  or #SOLVEPNP_AP3
│ │ │ +00088ab0: 502c 2074 6865 7365 206d 6574 686f 6473  P, these methods
│ │ │ +00088ac0: 2077 696c 6c20 6265 2075 7365 642e 0a20   will be used.. 
│ │ │ +00088ad0: 2020 203c 2f6c 693e 0a20 2020 203c 6c69     </li>.    <li
│ │ │ +00088ae0: 3e0a 2020 2020 2020 2020 2020 6966 2074  >.          if t
│ │ │ +00088af0: 6865 206e 756d 6265 7220 6f66 2069 6e70  he number of inp
│ │ │ +00088b00: 7574 2070 6f69 6e74 7320 6973 2065 7175  ut points is equ
│ │ │ +00088b10: 616c 2074 6f20 342c 2023 534f 4c56 4550  al to 4, #SOLVEP
│ │ │ +00088b20: 4e50 5f50 3350 2069 7320 7573 6564 2e0a  NP_P3P is used..
│ │ │ +00088b30: 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c2f 756c      </li>.  </ul
│ │ │ +00088b40: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 2020 2054  >.  <li>.      T
│ │ │ +00088b50: 6865 206d 6574 686f 6420 7573 6564 2074  he method used t
│ │ │ +00088b60: 6f20 6573 7469 6d61 7465 2074 6865 2063  o estimate the c
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│ │ │ +000893b0: 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472 6978 3c2f  e>cameraMatrix</
│ │ │ +000893c0: 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 7420 6361  code> - Input ca
│ │ │ +000893d0: 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963 206d  mera intrinsic m
│ │ │ +000893e0: 6174 7269 7820 5c28 5c63 616d 6572 616d  atrix \(\cameram
│ │ │ +000893f0: 6174 7269 787b 417d 5c29 202e 3c2f 6464  atrix{A}\) .</dd
│ │ │ +00089400: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469 7374  >.<dd><code>dist
│ │ │ +00089410: 436f 6566 6673 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  Coeffs</code> - 
│ │ │ +00089420: 496e 7075 7420 7665 6374 6f72 206f 6620  Input vector of 
│ │ │ +00089430: 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666  distortion coeff
│ │ │ +00089440: 6963 6965 6e74 730a 5c28 5c64 6973 7463  icients.\(\distc
│ │ │ +00089450: 6f65 6666 735c 292e 2049 6620 7468 6520  oeffs\). If the 
│ │ │ +00089460: 7665 6374 6f72 2069 7320 4e55 4c4c 2f65  vector is NULL/e
│ │ │ +00089470: 6d70 7479 2c20 7468 6520 7a65 726f 2064  mpty, the zero d
│ │ │ +00089480: 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669  istortion coeffi
│ │ │ +00089490: 6369 656e 7473 2061 7265 0a61 7373 756d  cients are.assum
│ │ │ +000894a0: 6564 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ed.</dd>.<dd><co
│ │ │ +000894b0: 6465 3e72 7665 633c 2f63 6f64 653e 202d  de>rvec</code> -
│ │ │ +000894c0: 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469 6f6e   Output rotation
│ │ │ +000894d0: 2076 6563 746f 7220 2873 6565 2052 4546   vector (see REF
│ │ │ +000894e0: 3a20 526f 6472 6967 7565 7320 2920 7468  : Rodrigues ) th
│ │ │ +000894f0: 6174 2c20 746f 6765 7468 6572 2077 6974  at, together wit
│ │ │ +00089500: 6820 7476 6563 2c20 6272 696e 6773 2070  h tvec, brings p
│ │ │ +00089510: 6f69 6e74 7320 6672 6f6d 0a74 6865 206d  oints from.the m
│ │ │ +00089520: 6f64 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520  odel coordinate 
│ │ │ +00089530: 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520 6361  system to the ca
│ │ │ +00089540: 6d65 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520  mera coordinate 
│ │ │ +00089550: 7379 7374 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  system.</dd>.<dd
│ │ │ +00089560: 3e3c 636f 6465 3e74 7665 633c 2f63 6f64  ><code>tvec</cod
│ │ │ +00089570: 653e 202d 204f 7574 7075 7420 7472 616e  e> - Output tran
│ │ │ +00089580: 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2e3c  slation vector.<
│ │ │ +00089590: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e75  /dd>.<dd><code>u
│ │ │ +000895a0: 7365 4578 7472 696e 7369 6347 7565 7373  seExtrinsicGuess
│ │ │ +000895b0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65  </code> - Parame
│ │ │ +000895c0: 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2052 4546  ter used for REF
│ │ │ +000895d0: 3a20 534f 4c56 4550 4e50 5f49 5445 5241  : SOLVEPNP_ITERA
│ │ │ +000895e0: 5449 5645 2e20 4966 2074 7275 6520 2831  TIVE. If true (1
│ │ │ +000895f0: 292c 2074 6865 2066 756e 6374 696f 6e20  ), the function 
│ │ │ +00089600: 7573 6573 0a74 6865 2070 726f 7669 6465  uses.the provide
│ │ │ +00089610: 6420 7276 6563 2061 6e64 2074 7665 6320  d rvec and tvec 
│ │ │ +00089620: 7661 6c75 6573 2061 7320 696e 6974 6961  values as initia
│ │ │ +00089630: 6c20 6170 7072 6f78 696d 6174 696f 6e73  l approximations
│ │ │ +00089640: 206f 6620 7468 6520 726f 7461 7469 6f6e   of the rotation
│ │ │ +00089650: 2061 6e64 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e   and translation
│ │ │ +00089660: 0a76 6563 746f 7273 2c20 7265 7370 6563  .vectors, respec
│ │ │ +00089670: 7469 7665 6c79 2c20 616e 6420 6675 7274  tively, and furt
│ │ │ +00089680: 6865 7220 6f70 7469 6d69 7a65 7320 7468  her optimizes th
│ │ │ +00089690: 656d 2e0a 6973 2074 6865 206d 6178 696d  em..is the maxim
│ │ │ +000896a0: 756d 2061 6c6c 6f77 6564 2064 6973 7461  um allowed dista
│ │ │ +000896b0: 6e63 6520 6265 7477 6565 6e20 7468 6520  nce between the 
│ │ │ +000896c0: 6f62 7365 7276 6564 2061 6e64 2063 6f6d  observed and com
│ │ │ +000896d0: 7075 7465 6420 706f 696e 7420 7072 6f6a  puted point proj
│ │ │ +000896e0: 6563 7469 6f6e 7320 746f 2063 6f6e 7369  ections to consi
│ │ │ +000896f0: 6465 7220 6974 0a61 6e20 696e 6c69 6572  der it.an inlier
│ │ │ +00089700: 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e20  ...The function 
│ │ │ +00089710: 6573 7469 6d61 7465 7320 616e 206f 626a  estimates an obj
│ │ │ +00089720: 6563 7420 706f 7365 2067 6976 656e 2061  ect pose given a
│ │ │ +00089730: 2073 6574 206f 6620 6f62 6a65 6374 2070   set of object p
│ │ │ +00089740: 6f69 6e74 732c 2074 6865 6972 2063 6f72  oints, their cor
│ │ │ +00089750: 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2069 6d61 6765  responding image
│ │ │ +00089760: 0a70 726f 6a65 6374 696f 6e73 2c20 6173  .projections, as
│ │ │ +00089770: 2077 656c 6c20 6173 2074 6865 2063 616d   well as the cam
│ │ │ +00089780: 6572 6120 696e 7472 696e 7369 6320 6d61  era intrinsic ma
│ │ │ +00089790: 7472 6978 2061 6e64 2074 6865 2064 6973  trix and the dis
│ │ │ +000897a0: 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369  tortion coeffici
│ │ │ +000897b0: 656e 7473 2e20 5468 6973 2066 756e 6374  ents. This funct
│ │ │ +000897c0: 696f 6e20 6669 6e64 7320 7375 6368 0a61  ion finds such.a
│ │ │ +000897d0: 2070 6f73 6520 7468 6174 206d 696e 696d   pose that minim
│ │ │ +000897e0: 697a 6573 2072 6570 726f 6a65 6374 696f  izes reprojectio
│ │ │ +000897f0: 6e20 6572 726f 722c 2074 6861 7420 6973  n error, that is
│ │ │ +00089800: 2c20 7468 6520 7375 6d20 6f66 2073 7175  , the sum of squ
│ │ │ +00089810: 6172 6564 2064 6973 7461 6e63 6573 2062  ared distances b
│ │ │ +00089820: 6574 7765 656e 2074 6865 206f 6273 6572  etween the obser
│ │ │ +00089830: 7665 640a 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320  ved.projections 
│ │ │ +00089840: 696d 6167 6550 6f69 6e74 7320 616e 6420  imagePoints and 
│ │ │ +00089850: 7468 6520 7072 6f6a 6563 7465 6420 2875  the projected (u
│ │ │ +00089860: 7369 6e67 2052 4546 3a20 7072 6f6a 6563  sing REF: projec
│ │ │ +00089870: 7450 6f69 6e74 7320 2920 6f62 6a65 6374  tPoints ) object
│ │ │ +00089880: 506f 696e 7473 2e20 5468 6520 7573 6520  Points. The use 
│ │ │ +00089890: 6f66 2052 414e 5341 430a 6d61 6b65 7320  of RANSAC.makes 
│ │ │ +000898a0: 7468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2072 6573  the function res
│ │ │ +000898b0: 6973 7461 6e74 2074 6f20 6f75 746c 6965  istant to outlie
│ │ │ +000898c0: 7273 2e0a 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62  rs...<b>Note:</b
│ │ │ +000898d0: 3e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020  >.<ul>.  <li>.  
│ │ │ +000898e0: 2020 2020 416e 2065 7861 6d70 6c65 206f      An example o
│ │ │ +000898f0: 6620 686f 7720 746f 2075 7365 2073 6f6c  f how to use sol
│ │ │ +00089900: 7665 506e 5052 616e 7361 6320 666f 7220  vePnPRansac for 
│ │ │ +00089910: 6f62 6a65 6374 2064 6574 6563 7469 6f6e  object detection
│ │ │ +00089920: 2063 616e 2062 6520 666f 756e 6420 6174   can be found at
│ │ │ +00089930: 0a20 2020 2020 2020 2052 4546 3a20 7475  .        REF: tu
│ │ │ +00089940: 746f 7269 616c 5f72 6561 6c5f 7469 6d65  torial_real_time
│ │ │ +00089950: 5f70 6f73 650a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020  _pose.  </li>.  
│ │ │ +00089960: 3c6c 693e 0a20 2020 2020 2054 6865 2064  <li>.      The d
│ │ │ +00089970: 6566 6175 6c74 206d 6574 686f 6420 7573  efault method us
│ │ │ +00089980: 6564 2074 6f20 6573 7469 6d61 7465 2074  ed to estimate t
│ │ │ +00089990: 6865 2063 616d 6572 6120 706f 7365 2066  he camera pose f
│ │ │ +000899a0: 6f72 2074 6865 204d 696e 696d 616c 2053  or the Minimal S
│ │ │ +000899b0: 616d 706c 6520 5365 7473 2073 7465 700a  ample Sets step.
│ │ │ +000899c0: 2020 2020 2020 2069 7320 2353 4f4c 5645         is #SOLVE
│ │ │ +000899d0: 504e 505f 4550 4e50 2e20 4578 6365 7074  PNP_EPNP. Except
│ │ │ +000899e0: 696f 6e73 2061 7265 3a0a 2020 3c75 6c3e  ions are:.  <ul>
│ │ │ +000899f0: 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2020 2020  .    <li>.      
│ │ │ +00089a00: 2020 2020 6966 2079 6f75 2063 686f 6f73      if you choos
│ │ │ +00089a10: 6520 2353 4f4c 5645 504e 505f 5033 5020  e #SOLVEPNP_P3P 
│ │ │ +00089a20: 6f72 2023 534f 4c56 4550 4e50 5f41 5033  or #SOLVEPNP_AP3
│ │ │ +00089a30: 502c 2074 6865 7365 206d 6574 686f 6473  P, these methods
│ │ │ +00089a40: 2077 696c 6c20 6265 2075 7365 642e 0a20   will be used.. 
│ │ │ +00089a50: 2020 203c 2f6c 693e 0a20 2020 203c 6c69     </li>.    <li
│ │ │ +00089a60: 3e0a 2020 2020 2020 2020 2020 6966 2074  >.          if t
│ │ │ +00089a70: 6865 206e 756d 6265 7220 6f66 2069 6e70  he number of inp
│ │ │ +00089a80: 7574 2070 6f69 6e74 7320 6973 2065 7175  ut points is equ
│ │ │ +00089a90: 616c 2074 6f20 342c 2023 534f 4c56 4550  al to 4, #SOLVEP
│ │ │ +00089aa0: 4e50 5f50 3350 2069 7320 7573 6564 2e0a  NP_P3P is used..
│ │ │ +00089ab0: 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c2f 756c      </li>.  </ul
│ │ │ +00089ac0: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 2020 2054  >.  <li>.      T
│ │ │ +00089ad0: 6865 206d 6574 686f 6420 7573 6564 2074  he method used t
│ │ │ +00089ae0: 6f20 6573 7469 6d61 7465 2074 6865 2063  o estimate the c
│ │ │ +00089af0: 616d 6572 6120 706f 7365 2075 7369 6e67  amera pose using
│ │ │ +00089b00: 2061 6c6c 2074 6865 2069 6e6c 6965 7273   all the inliers
│ │ │ +00089b10: 2069 7320 6465 6669 6e65 6420 6279 2074   is defined by t
│ │ │ +00089b20: 6865 0a20 2020 2020 2020 666c 6167 7320  he.       flags 
│ │ │ +00089b30: 7061 7261 6d65 7465 7273 2075 6e6c 6573  parameters unles
│ │ │ +00089b40: 7320 6974 2069 7320 6571 7561 6c20 746f  s it is equal to
│ │ │ +00089b50: 2023 534f 4c56 4550 4e50 5f50 3350 206f   #SOLVEPNP_P3P o
│ │ │ +00089b60: 7220 2353 4f4c 5645 504e 505f 4150 3350  r #SOLVEPNP_AP3P
│ │ │ +00089b70: 2e20 496e 2074 6869 7320 6361 7365 2c0a  . In this case,.
│ │ │ +00089b80: 2020 2020 2020 2074 6865 206d 6574 686f         the metho
│ │ │ +00089b90: 6420 2353 4f4c 5645 504e 505f 4550 4e50  d #SOLVEPNP_EPNP
│ │ │ +00089ba0: 2077 696c 6c20 6265 2075 7365 6420 696e   will be used in
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│ │ │ +0008ddc0: 2068 6572 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   here.</dd>.<dd>
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│ │ │ +0008dde0: 733c 2f63 6f64 653e 202d 2041 7272 6179  s</code> - Array
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│ │ │ +0008df30: 636f 6566 6673 5c29 2e20 4966 2074 6865  coeffs\). If the
│ │ │ +0008df40: 2076 6563 746f 7220 6973 204e 554c 4c2f   vector is NULL/
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│ │ │ +0008dfc0: 7365 6520 5245 463a 2052 6f64 7269 6775  see REF: Rodrigu
│ │ │ +0008dfd0: 6573 2029 2074 6861 742c 2074 6f67 6574  es ) that, toget
│ │ │ +0008dfe0: 6865 7220 7769 7468 2074 7665 632c 2062  her with tvec, b
│ │ │ +0008dff0: 7269 6e67 7320 706f 696e 7473 2066 726f  rings points fro
│ │ │ +0008e000: 6d0a 7468 6520 6d6f 6465 6c20 636f 6f72  m.the model coor
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│ │ │ +0008e0d0: 6f6c 7574 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c64  olution.</dd>.<d
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│ │ │ +0008e220: 7468 6569 7220 636f 7272 6573 706f 6e64  their correspond
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│ │ │ +0008e2d0: 6675 6e63 7469 6f6e 206d 696e 696d 697a  function minimiz
│ │ │ +0008e2e0: 6573 2074 6865 2070 726f 6a65 6374 696f  es the projectio
│ │ │ +0008e2f0: 6e20 6572 726f 7220 7769 7468 2072 6573  n error with res
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│ │ │ +0008eb00: 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ) .</dd>.<dd><co
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│ │ │ +0008eb60: 4966 2074 6865 2076 6563 746f 7220 6973  If the vector is
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│ │ │ +0008ec10: 7665 632c 2062 7269 6e67 7320 706f 696e  vec, brings poin
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│ │ │ +0008ece0: 6520 7573 6564 2061 7320 616e 2069 6e69  e used as an ini
│ │ │ +0008ecf0: 7469 616c 2073 6f6c 7574 696f 6e2e 3c2f  tial solution.</
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│ │ │ +0008f720: 2052 6f64 7269 6775 6573 2029 2074 6861   Rodrigues ) tha
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│ │ │ +0008f770: 7973 7465 6d20 746f 2074 6865 2063 616d  ystem to the cam
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│ │ │ +0008f880: 6f73 6520 6769 7665 6e20 6174 206c 6561  ose given at lea
│ │ │ +0008f890: 7374 2033 206f 626a 6563 7420 706f 696e  st 3 object poin
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│ │ │ +00090680: 6f62 6a65 6374 2063 6f6f 7264 696e 6174  object coordinat
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│ │ │ +000906f0: 6774 3b20 6361 6e20 6265 2061 6c73 6f20  gt; can be also 
│ │ │ +00090700: 7061 7373 6564 2068 6572 652e 3c2f 6464  passed here.</dd
│ │ │ +00090710: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 696d 6167  >.<dd><code>imag
│ │ │ +00090720: 6550 6f69 6e74 733c 2f63 6f64 653e 202d  ePoints</code> -
│ │ │ +00090730: 2041 7272 6179 206f 6620 636f 7272 6573   Array of corres
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│ │ │ +00090780: 4e20 6973 2074 6865 206e 756d 6265 7220  N is the number 
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│ │ │ +000907b0: 2063 616e 2062 6520 616c 736f 2070 6173   can be also pas
│ │ │ +000907c0: 7365 6420 6865 7265 2e3c 2f64 643e 0a3c  sed here.</dd>.<
│ │ │ +000907d0: 6464 3e3c 636f 6465 3e63 616d 6572 614d  dd><code>cameraM
│ │ │ +000907e0: 6174 7269 783c 2f63 6f64 653e 202d 2049  atrix</code> - I
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│ │ │ +00090800: 696e 7369 6320 6d61 7472 6978 205c 285c  insic matrix \(\
│ │ │ +00090810: 6361 6d65 7261 6d61 7472 6978 7b41 7d5c  cameramatrix{A}\
│ │ │ +00090820: 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ) .</dd>.<dd><co
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│ │ │ +00090870: 285c 6469 7374 636f 6566 6673 5c29 2e20  (\distcoeffs\). 
│ │ │ +00090880: 4966 2074 6865 2076 6563 746f 7220 6973  If the vector is
│ │ │ +00090890: 204e 554c 4c2f 656d 7074 792c 2074 6865   NULL/empty, the
│ │ │ +000908a0: 207a 6572 6f20 6469 7374 6f72 7469 6f6e   zero distortion
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│ │ │ +000908c0: 650a 6173 7375 6d65 642e 3c2f 6464 3e0a  e.assumed.</dd>.
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│ │ │ +000908e0: 2f63 6f64 653e 202d 2056 6563 746f 7220  /code> - Vector 
│ │ │ +000908f0: 6f66 206f 7574 7075 7420 726f 7461 7469  of output rotati
│ │ │ +00090900: 6f6e 2076 6563 746f 7273 2028 7365 6520  on vectors (see 
│ │ │ +00090910: 5245 463a 2052 6f64 7269 6775 6573 2029  REF: Rodrigues )
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│ │ │ +00090930: 7769 7468 2074 7665 6373 2c20 6272 696e  with tvecs, brin
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│ │ │ +00090950: 6865 206d 6f64 656c 2063 6f6f 7264 696e  he model coordin
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│ │ │ +00090970: 6520 6361 6d65 7261 2063 6f6f 7264 696e  e camera coordin
│ │ │ +00090980: 6174 6520 7379 7374 656d 2e3c 2f64 643e  ate system.</dd>
│ │ │ +00090990: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74 7665 6373  .<dd><code>tvecs
│ │ │ +000909a0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5665 6374 6f72  </code> - Vector
│ │ │ +000909b0: 206f 6620 6f75 7470 7574 2074 7261 6e73   of output trans
│ │ │ +000909c0: 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 7273 2e3c  lation vectors.<
│ │ │ +000909d0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e75  /dd>.<dd><code>u
│ │ │ +000909e0: 7365 4578 7472 696e 7369 6347 7565 7373  seExtrinsicGuess
│ │ │ +000909f0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65  </code> - Parame
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│ │ │ +00090a10: 4c56 4550 4e50 5f49 5445 5241 5449 5645  LVEPNP_ITERATIVE
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│ │ │ +00090a30: 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 7573 6573  he function uses
│ │ │ +00090a40: 0a74 6865 2070 726f 7669 6465 6420 7276  .the provided rv
│ │ │ +00090a50: 6563 2061 6e64 2074 7665 6320 7661 6c75  ec and tvec valu
│ │ │ +00090a60: 6573 2061 7320 696e 6974 6961 6c20 6170  es as initial ap
│ │ │ +00090a70: 7072 6f78 696d 6174 696f 6e73 206f 6620  proximations of 
│ │ │ +00090a80: 7468 6520 726f 7461 7469 6f6e 2061 6e64  the rotation and
│ │ │ +00090a90: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 0a76 6563   translation.vec
│ │ │ +00090aa0: 746f 7273 2c20 7265 7370 6563 7469 7665  tors, respective
│ │ │ +00090ab0: 6c79 2c20 616e 6420 6675 7274 6865 7220  ly, and further 
│ │ │ +00090ac0: 6f70 7469 6d69 7a65 7320 7468 656d 2e3c  optimizes them.<
│ │ │ +00090ad0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e66  /dd>.<dd><code>f
│ │ │ +00090ae0: 6c61 6773 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65  lags</code> - Me
│ │ │ +00090af0: 7468 6f64 2066 6f72 2073 6f6c 7669 6e67  thod for solving
│ │ │ +00090b00: 2061 2050 6e50 2070 726f 626c 656d 3a20   a PnP problem: 
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│ │ │ +00090b60: 6420 746f 2069 6e69 7469 616c 697a 6520  d to initialize 
│ │ │ +00090b70: 616e 2069 7465 7261 7469 7665 2050 6e50  an iterative PnP
│ │ │ +00090b80: 2072 6566 696e 656d 656e 7420 616c 676f   refinement algo
│ │ │ +00090b90: 7269 7468 6d2c 2077 6865 6e20 666c 6167  rithm, when flag
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│ │ │ +00090be0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +00090c10: 7220 7573 6564 2074 6f20 696e 6974 6961  r used to initia
│ │ │ +00090c20: 6c69 7a65 2061 6e20 6974 6572 6174 6976  lize an iterativ
│ │ │ +00090c30: 6520 506e 5020 7265 6669 6e65 6d65 6e74  e PnP refinement
│ │ │ +00090c40: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2c20 7768 656e   algorithm, when
│ │ │ +00090c50: 2066 6c61 6720 6973 2052 4546 3a20 534f   flag is REF: SO
│ │ │ +00090c60: 4c56 4550 4e50 5f49 5445 5241 5449 5645  LVEPNP_ITERATIVE
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│ │ │ +00090c80: 6347 7565 7373 2069 7320 7365 7420 746f  cGuess is set to
│ │ │ +00090c90: 2074 7275 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   true.</dd>.<dd>
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│ │ │ +00090ce0: 2065 7272 6f72 2c20 7468 6174 2069 7320   error, that is 
│ │ │ +00090cf0: 7468 6520 524d 5320 6572 726f 720a 285c  the RMS error.(\
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│ │ │ +00090d30: 205c 6861 747b 795f 697d 202d 2079 5f69   \hat{y_i} - y_i
│ │ │ +00090d40: 205c 7269 6768 7420 295e 327d 7b4e 7d7d   \right )^2}{N}}
│ │ │ +00090d50: 205c 2929 2062 6574 7765 656e 2074 6865   \)) between the
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│ │ │ +00090d70: 6e74 730a 616e 6420 7468 6520 3344 206f  nts.and the 3D o
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│ │ │ +00090da0: 6573 7469 6d61 7465 6420 706f 7365 2e0a  estimated pose..
│ │ │ +00090db0: 0a4d 6f72 6520 696e 666f 726d 6174 696f  .More informatio
│ │ │ +00090dc0: 6e20 6973 2064 6573 6372 6962 6564 2069  n is described i
│ │ │ +00090dd0: 6e20 5245 463a 2063 616c 6962 3364 5f73  n REF: calib3d_s
│ │ │ +00090de0: 6f6c 7665 506e 500a 0a3c 623e 4e6f 7465  olvePnP..<b>Note
│ │ │ +00090df0: 3a3c 2f62 3e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69  :</b>.<ul>.  <li
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│ │ │ +00092200: 322c 2030 5d0a 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a  2, 0].    </li>.
│ │ │ +00092210: 2020 2020 3c6c 693e 0a20 2020 706f 696e      <li>.   poin
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│ │ │ +00092500: 616d 6572 616d 6174 7269 787b 417d 5c29  ameramatrix{A}\)
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│ │ │ +00092560: 5c64 6973 7463 6f65 6666 735c 292e 2049  \distcoeffs\). I
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│ │ │ +00092590: 7a65 726f 2064 6973 746f 7274 696f 6e20  zero distortion 
│ │ │ +000925a0: 636f 6566 6669 6369 656e 7473 2061 7265  coefficients are
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│ │ │ +000925d0: 636f 6465 3e20 2d20 5665 6374 6f72 206f  code> - Vector o
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│ │ │ -000998c0: 6f64 653e 202d 2043 616d 6572 6120 6d61  ode> - Camera ma
│ │ │ -000998d0: 7472 6978 2066 6f72 2074 6865 2066 6972  trix for the fir
│ │ │ -000998e0: 7374 2063 616d 6572 6120 5c28 4b20 3d20  st camera \(K = 
│ │ │ -000998f0: 5c76 6563 7468 7265 6574 6872 6565 7b66  \vecthreethree{f
│ │ │ -00099900: 5f78 7d7b 307d 7b63 5f78 7d7b 307d 7b66  _x}{0}{c_x}{0}{f
│ │ │ -00099910: 5f79 7d7b 635f 797d 7b30 7d7b 307d 7b31  _y}{c_y}{0}{0}{1
│ │ │ -00099920: 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  }\) .</dd>.<dd><
│ │ │ -00099930: 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65 6666 7331  code>distCoeffs1
│ │ │ -00099940: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 7420  </code> - Input 
│ │ │ -00099950: 7665 6374 6f72 206f 6620 6469 7374 6f72  vector of distor
│ │ │ -00099960: 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74  tion coefficient
│ │ │ -00099970: 7320 666f 7220 7468 6520 6669 7273 7420  s for the first 
│ │ │ -00099980: 6361 6d65 7261 0a5c 2828 6b5f 312c 206b  camera.\((k_1, k
│ │ │ -00099990: 5f32 2c20 705f 312c 2070 5f32 5b2c 206b  _2, p_1, p_2[, k
│ │ │ -000999a0: 5f33 5b2c 206b 5f34 2c20 6b5f 352c 206b  _3[, k_4, k_5, k
│ │ │ -000999b0: 5f36 5b2c 2073 5f31 2c20 735f 322c 2073  _6[, s_1, s_2, s
│ │ │ -000999c0: 5f33 2c20 735f 345b 2c20 5c74 6175 5f78  _3, s_4[, \tau_x
│ │ │ -000999d0: 2c20 5c74 6175 5f79 5d5d 5d5d 295c 290a  , \tau_y]]]])\).
│ │ │ -000999e0: 6f66 2034 2c20 352c 2038 2c20 3132 206f  of 4, 5, 8, 12 o
│ │ │ -000999f0: 7220 3134 2065 6c65 6d65 6e74 732e 2049  r 14 elements. I
│ │ │ -00099a00: 6620 7468 6520 7665 6374 6f72 2069 7320  f the vector is 
│ │ │ -00099a10: 4e55 4c4c 2f65 6d70 7479 2c20 7468 6520  NULL/empty, the 
│ │ │ -00099a20: 7a65 726f 2064 6973 746f 7274 696f 6e20  zero distortion 
│ │ │ -00099a30: 636f 6566 6669 6369 656e 7473 2061 7265  coefficients are
│ │ │ -00099a40: 2061 7373 756d 6564 2e3c 2f64 643e 0a3c   assumed.</dd>.<
│ │ │ -00099a50: 6464 3e3c 636f 6465 3e63 616d 6572 614d  dd><code>cameraM
│ │ │ -00099a60: 6174 7269 7832 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  atrix2</code> - 
│ │ │ -00099a70: 4361 6d65 7261 206d 6174 7269 7820 666f  Camera matrix fo
│ │ │ -00099a80: 7220 7468 6520 7365 636f 6e64 2063 616d  r the second cam
│ │ │ -00099a90: 6572 6120 5c28 4b20 3d20 5c76 6563 7468  era \(K = \vecth
│ │ │ -00099aa0: 7265 6574 6872 6565 7b66 5f78 7d7b 307d  reethree{f_x}{0}
│ │ │ -00099ab0: 7b63 5f78 7d7b 307d 7b66 5f79 7d7b 635f  {c_x}{0}{f_y}{c_
│ │ │ -00099ac0: 797d 7b30 7d7b 307d 7b31 7d5c 2920 2e3c  y}{0}{0}{1}\) .<
│ │ │ -00099ad0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
│ │ │ -00099ae0: 6973 7443 6f65 6666 7332 3c2f 636f 6465  istCoeffs2</code
│ │ │ -00099af0: 3e20 2d20 496e 7075 7420 7665 6374 6f72  > - Input vector
│ │ │ -00099b00: 206f 6620 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063   of distortion c
│ │ │ -00099b10: 6f65 6666 6963 6965 6e74 7320 666f 7220  oefficients for 
│ │ │ -00099b20: 7468 6520 7365 636f 6e64 2063 616d 6572  the second camer
│ │ │ -00099b30: 610a 5c28 286b 5f31 2c20 6b5f 322c 2070  a.\((k_1, k_2, p
│ │ │ -00099b40: 5f31 2c20 705f 325b 2c20 6b5f 335b 2c20  _1, p_2[, k_3[, 
│ │ │ -00099b50: 6b5f 342c 206b 5f35 2c20 6b5f 365b 2c20  k_4, k_5, k_6[, 
│ │ │ -00099b60: 735f 312c 2073 5f32 2c20 735f 332c 2073  s_1, s_2, s_3, s
│ │ │ -00099b70: 5f34 5b2c 205c 7461 755f 782c 205c 7461  _4[, \tau_x, \ta
│ │ │ -00099b80: 755f 795d 5d5d 5d29 5c29 0a6f 6620 342c  u_y]]]])\).of 4,
│ │ │ -00099b90: 2035 2c20 382c 2031 3220 6f72 2031 3420   5, 8, 12 or 14 
│ │ │ -00099ba0: 656c 656d 656e 7473 2e20 4966 2074 6865  elements. If the
│ │ │ -00099bb0: 2076 6563 746f 7220 6973 204e 554c 4c2f   vector is NULL/
│ │ │ -00099bc0: 656d 7074 792c 2074 6865 207a 6572 6f20  empty, the zero 
│ │ │ -00099bd0: 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666  distortion coeff
│ │ │ -00099be0: 6963 6965 6e74 7320 6172 6520 6173 7375  icients are assu
│ │ │ -00099bf0: 6d65 642e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  med.</dd>.<dd><c
│ │ │ -00099c00: 6f64 653e 6d65 7468 6f64 3c2f 636f 6465  ode>method</code
│ │ │ -00099c10: 3e20 2d20 4d65 7468 6f64 2066 6f72 2063  > - Method for c
│ │ │ -00099c20: 6f6d 7075 7469 6e67 2061 6e20 6573 7365  omputing an esse
│ │ │ -00099c30: 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2e0a 3c75  ntial matrix..<u
│ │ │ -00099c40: 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546  l>.  <li>.   REF
│ │ │ -00099c50: 3a20 5241 4e53 4143 2066 6f72 2074 6865  : RANSAC for the
│ │ │ -00099c60: 2052 414e 5341 4320 616c 676f 7269 7468   RANSAC algorith
│ │ │ -00099c70: 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c 6c69  m..  </li>.  <li
│ │ │ -00099c80: 3e0a 2020 2052 4546 3a20 4c4d 4544 5320  >.   REF: LMEDS 
│ │ │ -00099c90: 666f 7220 7468 6520 4c4d 6564 5320 616c  for the LMedS al
│ │ │ -00099ca0: 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e  gorithm..  </li>
│ │ │ -00099cb0: 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  .</ul></dd>.<dd>
│ │ │ -00099cc0: 3c63 6f64 653e 7072 6f62 3c2f 636f 6465  <code>prob</code
│ │ │ -00099cd0: 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573  > - Parameter us
│ │ │ -00099ce0: 6564 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341  ed for the RANSA
│ │ │ -00099cf0: 4320 6f72 204c 4d65 6453 206d 6574 686f  C or LMedS metho
│ │ │ -00099d00: 6473 206f 6e6c 792e 2049 7420 7370 6563  ds only. It spec
│ │ │ -00099d10: 6966 6965 7320 6120 6465 7369 7261 626c  ifies a desirabl
│ │ │ -00099d20: 6520 6c65 7665 6c20 6f66 0a63 6f6e 6669  e level of.confi
│ │ │ -00099d30: 6465 6e63 6520 2870 726f 6261 6269 6c69  dence (probabili
│ │ │ -00099d40: 7479 2920 7468 6174 2074 6865 2065 7374  ty) that the est
│ │ │ -00099d50: 696d 6174 6564 206d 6174 7269 7820 6973  imated matrix is
│ │ │ -00099d60: 2063 6f72 7265 6374 2e3c 2f64 643e 0a3c   correct.</dd>.<
│ │ │ -00099d70: 6464 3e3c 636f 6465 3e74 6872 6573 686f  dd><code>thresho
│ │ │ -00099d80: 6c64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261  ld</code> - Para
│ │ │ -00099d90: 6d65 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2052  meter used for R
│ │ │ -00099da0: 414e 5341 432e 2049 7420 6973 2074 6865  ANSAC. It is the
│ │ │ -00099db0: 206d 6178 696d 756d 2064 6973 7461 6e63   maximum distanc
│ │ │ -00099dc0: 6520 6672 6f6d 2061 2070 6f69 6e74 2074  e from a point t
│ │ │ -00099dd0: 6f20 616e 2065 7069 706f 6c61 720a 6c69  o an epipolar.li
│ │ │ -00099de0: 6e65 2069 6e20 7069 7865 6c73 2c20 6265  ne in pixels, be
│ │ │ -00099df0: 796f 6e64 2077 6869 6368 2074 6865 2070  yond which the p
│ │ │ -00099e00: 6f69 6e74 2069 7320 636f 6e73 6964 6572  oint is consider
│ │ │ -00099e10: 6564 2061 6e20 6f75 746c 6965 7220 616e  ed an outlier an
│ │ │ -00099e20: 6420 6973 206e 6f74 2075 7365 6420 666f  d is not used fo
│ │ │ -00099e30: 7220 636f 6d70 7574 696e 6720 7468 650a  r computing the.
│ │ │ -00099e40: 6669 6e61 6c20 6675 6e64 616d 656e 7461  final fundamenta
│ │ │ -00099e50: 6c20 6d61 7472 6978 2e20 4974 2063 616e  l matrix. It can
│ │ │ -00099e60: 2062 6520 7365 7420 746f 2073 6f6d 6574   be set to somet
│ │ │ -00099e70: 6869 6e67 206c 696b 6520 312d 332c 2064  hing like 1-3, d
│ │ │ -00099e80: 6570 656e 6469 6e67 206f 6e20 7468 6520  epending on the 
│ │ │ -00099e90: 6163 6375 7261 6379 206f 6620 7468 650a  accuracy of the.
│ │ │ -00099ea0: 706f 696e 7420 6c6f 6361 6c69 7a61 7469  point localizati
│ │ │ -00099eb0: 6f6e 2c20 696d 6167 6520 7265 736f 6c75  on, image resolu
│ │ │ -00099ec0: 7469 6f6e 2c20 616e 6420 7468 6520 696d  tion, and the im
│ │ │ -00099ed0: 6167 6520 6e6f 6973 652e 3c2f 6464 3e0a  age noise.</dd>.
│ │ │ -00099ee0: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d61 736b 3c2f  <dd><code>mask</
│ │ │ -00099ef0: 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2061  code> - Output a
│ │ │ -00099f00: 7272 6179 206f 6620 4e20 656c 656d 656e  rray of N elemen
│ │ │ -00099f10: 7473 2c20 6576 6572 7920 656c 656d 656e  ts, every elemen
│ │ │ -00099f20: 7420 6f66 2077 6869 6368 2069 7320 7365  t of which is se
│ │ │ -00099f30: 7420 746f 2030 2066 6f72 206f 7574 6c69  t to 0 for outli
│ │ │ -00099f40: 6572 7320 616e 6420 746f 2031 0a66 6f72  ers and to 1.for
│ │ │ -00099f50: 2074 6865 206f 7468 6572 2070 6f69 6e74   the other point
│ │ │ -00099f60: 732e 2054 6865 2061 7272 6179 2069 7320  s. The array is 
│ │ │ -00099f70: 636f 6d70 7574 6564 206f 6e6c 7920 696e  computed only in
│ │ │ -00099f80: 2074 6865 2052 414e 5341 4320 616e 6420   the RANSAC and 
│ │ │ -00099f90: 4c4d 6564 5320 6d65 7468 6f64 732e 0a0a  LMedS methods...
│ │ │ -00099fa0: 5468 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6573  This function es
│ │ │ -00099fb0: 7469 6d61 7465 7320 6573 7365 6e74 6961  timates essentia
│ │ │ -00099fc0: 6c20 6d61 7472 6978 2062 6173 6564 206f  l matrix based o
│ │ │ -00099fd0: 6e20 7468 6520 6669 7665 2d70 6f69 6e74  n the five-point
│ │ │ -00099fe0: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2073 6f6c 7665   algorithm solve
│ │ │ -00099ff0: 7220 696e 2043 4954 453a 204e 6973 7465  r in CITE: Niste
│ │ │ -0009a000: 7230 3320 2e0a 4349 5445 3a20 5374 6577  r03 ..CITE: Stew
│ │ │ -0009a010: 656e 6975 7343 4653 2069 7320 616c 736f  eniusCFS is also
│ │ │ -0009a020: 2061 2072 656c 6174 6564 2e20 5468 6520   a related. The 
│ │ │ -0009a030: 6570 6970 6f6c 6172 2067 656f 6d65 7472  epipolar geometr
│ │ │ -0009a040: 7920 6973 2064 6573 6372 6962 6564 2062  y is described b
│ │ │ -0009a050: 7920 7468 6520 666f 6c6c 6f77 696e 6720  y the following 
│ │ │ -0009a060: 6571 7561 7469 6f6e 3a0a 0a5c 285b 705f  equation:..\([p_
│ │ │ -0009a070: 323b 2031 5d5e 5420 4b5e 7b2d 547d 2045  2; 1]^T K^{-T} E
│ │ │ -0009a080: 204b 5e7b 2d31 7d20 5b70 5f31 3b20 315d   K^{-1} [p_1; 1]
│ │ │ -0009a090: 203d 2030 5c29 0a0a 7768 6572 6520 5c28   = 0\)..where \(
│ │ │ -0009a0a0: 455c 2920 6973 2061 6e20 6573 7365 6e74  E\) is an essent
│ │ │ -0009a0b0: 6961 6c20 6d61 7472 6978 2c20 5c28 705f  ial matrix, \(p_
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│ │ │ -0009a900: 312c 2070 5f32 5b2c 206b 5f33 5b2c 206b  1, p_2[, k_3[, k
│ │ │ -0009a910: 5f34 2c20 6b5f 352c 206b 5f36 5b2c 2073  _4, k_5, k_6[, s
│ │ │ -0009a920: 5f31 2c20 735f 322c 2073 5f33 2c20 735f  _1, s_2, s_3, s_
│ │ │ -0009a930: 345b 2c20 5c74 6175 5f78 2c20 5c74 6175  4[, \tau_x, \tau
│ │ │ -0009a940: 5f79 5d5d 5d5d 295c 290a 6f66 2034 2c20  _y]]]])\).of 4, 
│ │ │ -0009a950: 352c 2038 2c20 3132 206f 7220 3134 2065  5, 8, 12 or 14 e
│ │ │ -0009a960: 6c65 6d65 6e74 732e 2049 6620 7468 6520  lements. If the 
│ │ │ -0009a970: 7665 6374 6f72 2069 7320 4e55 4c4c 2f65  vector is NULL/e
│ │ │ -0009a980: 6d70 7479 2c20 7468 6520 7a65 726f 2064  mpty, the zero d
│ │ │ -0009a990: 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669  istortion coeffi
│ │ │ -0009a9a0: 6369 656e 7473 2061 7265 2061 7373 756d  cients are assum
│ │ │ -0009a9b0: 6564 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ed.</dd>.<dd><co
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│ │ │ -0009a9d0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4361 6d65 7261  </code> - Camera
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│ │ │ -0009a9f0: 7365 636f 6e64 2063 616d 6572 6120 5c28  second camera \(
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│ │ │ -0009aa10: 6565 7b66 5f78 7d7b 307d 7b63 5f78 7d7b  ee{f_x}{0}{c_x}{
│ │ │ -0009aa20: 307d 7b66 5f79 7d7b 635f 797d 7b30 7d7b  0}{f_y}{c_y}{0}{
│ │ │ -0009aa30: 307d 7b31 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c  0}{1}\) .</dd>.<
│ │ │ -0009aa40: 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65  dd><code>distCoe
│ │ │ -0009aa50: 6666 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e  ffs2</code> - In
│ │ │ -0009aa60: 7075 7420 7665 6374 6f72 206f 6620 6469  put vector of di
│ │ │ -0009aa70: 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963  stortion coeffic
│ │ │ -0009aa80: 6965 6e74 7320 666f 7220 7468 6520 7365  ients for the se
│ │ │ -0009aa90: 636f 6e64 2063 616d 6572 610a 5c28 286b  cond camera.\((k
│ │ │ -0009aaa0: 5f31 2c20 6b5f 322c 2070 5f31 2c20 705f  _1, k_2, p_1, p_
│ │ │ -0009aab0: 325b 2c20 6b5f 335b 2c20 6b5f 342c 206b  2[, k_3[, k_4, k
│ │ │ -0009aac0: 5f35 2c20 6b5f 365b 2c20 735f 312c 2073  _5, k_6[, s_1, s
│ │ │ -0009aad0: 5f32 2c20 735f 332c 2073 5f34 5b2c 205c  _2, s_3, s_4[, \
│ │ │ -0009aae0: 7461 755f 782c 205c 7461 755f 795d 5d5d  tau_x, \tau_y]]]
│ │ │ -0009aaf0: 5d29 5c29 0a6f 6620 342c 2035 2c20 382c  ])\).of 4, 5, 8,
│ │ │ -0009ab00: 2031 3220 6f72 2031 3420 656c 656d 656e   12 or 14 elemen
│ │ │ -0009ab10: 7473 2e20 4966 2074 6865 2076 6563 746f  ts. If the vecto
│ │ │ -0009ab20: 7220 6973 204e 554c 4c2f 656d 7074 792c  r is NULL/empty,
│ │ │ -0009ab30: 2074 6865 207a 6572 6f20 6469 7374 6f72   the zero distor
│ │ │ -0009ab40: 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74  tion coefficient
│ │ │ -0009ab50: 7320 6172 6520 6173 7375 6d65 642e 3c2f  s are assumed.</
│ │ │ -0009ab60: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65  dd>.<dd><code>me
│ │ │ -0009ab70: 7468 6f64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65  thod</code> - Me
│ │ │ -0009ab80: 7468 6f64 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469  thod for computi
│ │ │ -0009ab90: 6e67 2061 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20  ng an essential 
│ │ │ -0009aba0: 6d61 7472 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c  matrix..<ul>.  <
│ │ │ -0009abb0: 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53  li>.   REF: RANS
│ │ │ -0009abc0: 4143 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341  AC for the RANSA
│ │ │ -0009abd0: 4320 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c  C algorithm..  <
│ │ │ -0009abe0: 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052  /li>.  <li>.   R
│ │ │ -0009abf0: 4546 3a20 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468  EF: LMEDS for th
│ │ │ -0009ac00: 6520 4c4d 6564 5320 616c 676f 7269 7468  e LMedS algorith
│ │ │ -0009ac10: 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e  m..  </li>.</ul>
│ │ │ -0009ac20: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -0009ac30: 7072 6f62 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061  prob</code> - Pa
│ │ │ -0009ac40: 7261 6d65 7465 7220 7573 6564 2066 6f72  rameter used for
│ │ │ -0009ac50: 2074 6865 2052 414e 5341 4320 6f72 204c   the RANSAC or L
│ │ │ -0009ac60: 4d65 6453 206d 6574 686f 6473 206f 6e6c  MedS methods onl
│ │ │ -0009ac70: 792e 2049 7420 7370 6563 6966 6965 7320  y. It specifies 
│ │ │ -0009ac80: 6120 6465 7369 7261 626c 6520 6c65 7665  a desirable leve
│ │ │ -0009ac90: 6c20 6f66 0a63 6f6e 6669 6465 6e63 6520  l of.confidence 
│ │ │ -0009aca0: 2870 726f 6261 6269 6c69 7479 2920 7468  (probability) th
│ │ │ -0009acb0: 6174 2074 6865 2065 7374 696d 6174 6564  at the estimated
│ │ │ -0009acc0: 206d 6174 7269 7820 6973 2063 6f72 7265   matrix is corre
│ │ │ -0009acd0: 6374 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ct.</dd>.<dd><co
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│ │ │ -0009acf0: 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220  de> - Parameter 
│ │ │ -0009ad00: 7573 6564 2066 6f72 2052 414e 5341 432e  used for RANSAC.
│ │ │ -0009ad10: 2049 7420 6973 2074 6865 206d 6178 696d   It is the maxim
│ │ │ -0009ad20: 756d 2064 6973 7461 6e63 6520 6672 6f6d  um distance from
│ │ │ -0009ad30: 2061 2070 6f69 6e74 2074 6f20 616e 2065   a point to an e
│ │ │ -0009ad40: 7069 706f 6c61 720a 6c69 6e65 2069 6e20  pipolar.line in 
│ │ │ -0009ad50: 7069 7865 6c73 2c20 6265 796f 6e64 2077  pixels, beyond w
│ │ │ -0009ad60: 6869 6368 2074 6865 2070 6f69 6e74 2069  hich the point i
│ │ │ -0009ad70: 7320 636f 6e73 6964 6572 6564 2061 6e20  s considered an 
│ │ │ -0009ad80: 6f75 746c 6965 7220 616e 6420 6973 206e  outlier and is n
│ │ │ -0009ad90: 6f74 2075 7365 6420 666f 7220 636f 6d70  ot used for comp
│ │ │ -0009ada0: 7574 696e 6720 7468 650a 6669 6e61 6c20  uting the.final 
│ │ │ -0009adb0: 6675 6e64 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472  fundamental matr
│ │ │ -0009adc0: 6978 2e20 4974 2063 616e 2062 6520 7365  ix. It can be se
│ │ │ -0009add0: 7420 746f 2073 6f6d 6574 6869 6e67 206c  t to something l
│ │ │ -0009ade0: 696b 6520 312d 332c 2064 6570 656e 6469  ike 1-3, dependi
│ │ │ -0009adf0: 6e67 206f 6e20 7468 6520 6163 6375 7261  ng on the accura
│ │ │ -0009ae00: 6379 206f 6620 7468 650a 706f 696e 7420  cy of the.point 
│ │ │ -0009ae10: 6c6f 6361 6c69 7a61 7469 6f6e 2c20 696d  localization, im
│ │ │ -0009ae20: 6167 6520 7265 736f 6c75 7469 6f6e 2c20  age resolution, 
│ │ │ -0009ae30: 616e 6420 7468 6520 696d 6167 6520 6e6f  and the image no
│ │ │ -0009ae40: 6973 652e 0a66 6f72 2074 6865 206f 7468  ise..for the oth
│ │ │ -0009ae50: 6572 2070 6f69 6e74 732e 2054 6865 2061  er points. The a
│ │ │ -0009ae60: 7272 6179 2069 7320 636f 6d70 7574 6564  rray is computed
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│ │ │ -0009ae90: 7468 6f64 732e 0a0a 5468 6973 2066 756e  thods...This fun
│ │ │ -0009aea0: 6374 696f 6e20 6573 7469 6d61 7465 7320  ction estimates 
│ │ │ -0009aeb0: 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978  essential matrix
│ │ │ -0009aec0: 2062 6173 6564 206f 6e20 7468 6520 6669   based on the fi
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│ │ │ -0009aee0: 686d 2073 6f6c 7665 7220 696e 2043 4954  hm solver in CIT
│ │ │ -0009aef0: 453a 204e 6973 7465 7230 3320 2e0a 4349  E: Nister03 ..CI
│ │ │ -0009af00: 5445 3a20 5374 6577 656e 6975 7343 4653  TE: SteweniusCFS
│ │ │ -0009af10: 2069 7320 616c 736f 2061 2072 656c 6174   is also a relat
│ │ │ -0009af20: 6564 2e20 5468 6520 6570 6970 6f6c 6172  ed. The epipolar
│ │ │ -0009af30: 2067 656f 6d65 7472 7920 6973 2064 6573   geometry is des
│ │ │ -0009af40: 6372 6962 6564 2062 7920 7468 6520 666f  cribed by the fo
│ │ │ -0009af50: 6c6c 6f77 696e 6720 6571 7561 7469 6f6e  llowing equation
│ │ │ -0009af60: 3a0a 0a5c 285b 705f 323b 2031 5d5e 5420  :..\([p_2; 1]^T 
│ │ │ -0009af70: 4b5e 7b2d 547d 2045 204b 5e7b 2d31 7d20  K^{-T} E K^{-1} 
│ │ │ -0009af80: 5b70 5f31 3b20 315d 203d 2030 5c29 0a0a  [p_1; 1] = 0\)..
│ │ │ -0009af90: 7768 6572 6520 5c28 455c 2920 6973 2061  where \(E\) is a
│ │ │ -0009afa0: 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472  n essential matr
│ │ │ -0009afb0: 6978 2c20 5c28 705f 315c 2920 616e 6420  ix, \(p_1\) and 
│ │ │ -0009afc0: 5c28 705f 325c 2920 6172 6520 636f 7272  \(p_2\) are corr
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│ │ │ -0009afe0: 2069 6e20 7468 6520 6669 7273 7420 616e   in the first an
│ │ │ -0009aff0: 6420 7468 650a 7365 636f 6e64 2069 6d61  d the.second ima
│ │ │ -0009b000: 6765 732c 2072 6573 7065 6374 6976 656c  ges, respectivel
│ │ │ -0009b010: 792e 2054 6865 2072 6573 756c 7420 6f66  y. The result of
│ │ │ -0009b020: 2074 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e 206d   this function m
│ │ │ -0009b030: 6179 2062 6520 7061 7373 6564 2066 7572  ay be passed fur
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│ │ │ -0009b050: 7365 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174 206f  seEssentialMat o
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│ │ │ -0009b0a0: 643e 0a3c 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c  d>.<dt>Returns:<
│ │ │ -0009b0b0: 2f64 743e 0a3c 6464 3e61 7574 6f6d 6174  /dt>.<dd>automat
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│ │ │ -0009b0e0: 763e 0a3c 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f  v>.</section>.</
│ │ │ -0009b0f0: 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c 7365 6374 696f  li>.<li>.<sectio
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│ │ │ -0009c810: 795d 5d5d 5d29 5c29 0a6f 6620 342c 2035  y]]]])\).of 4, 5
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│ │ │ -0009d400: 365b 2c20 735f 312c 2073 5f32 2c20 735f  6[, s_1, s_2, s_
│ │ │ -0009d410: 332c 2073 5f34 5b2c 205c 7461 755f 782c  3, s_4[, \tau_x,
│ │ │ -0009d420: 205c 7461 755f 795d 5d5d 5d29 5c29 0a6f   \tau_y]]]])\).o
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│ │ │ -0009d5b0: 5f31 2c20 735f 322c 2073 5f33 2c20 735f  _1, s_2, s_3, s_
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│ │ │ -0009d5d0: 5f79 5d5d 5d5d 295c 290a 6f66 2034 2c20  _y]]]])\).of 4, 
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│ │ │ -0009d650: 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143 2066     REF: RANSAC f
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│ │ │ -0009d680: 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20  .  <li>.   REF: 
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│ │ │ -0009d6b0: 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 0a63 6f6e   </li>.</ul>.con
│ │ │ -0009d6c0: 6669 6465 6e63 6520 2870 726f 6261 6269  fidence (probabi
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│ │ │ -0009d6f0: 6973 2063 6f72 7265 6374 2e0a 6c69 6e65  is correct..line
│ │ │ -0009d700: 2069 6e20 7069 7865 6c73 2c20 6265 796f   in pixels, beyo
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│ │ │ -0009d970: 616e 6420 5c28 705f 325c 2920 6172 6520  and \(p_2\) are 
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│ │ │ -0009d990: 696e 7473 2069 6e20 7468 6520 6669 7273  ints in the firs
│ │ │ -0009d9a0: 7420 616e 6420 7468 650a 7365 636f 6e64  t and the.second
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│ │ │ -0009e4b0: 205c 285b 525f 322c 202d 745d 5c29 2e0a   \([R_2, -t]\)..
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│ │ │ -0009f260: 643e 3c63 6f64 653e 743c 2f63 6f64 653e  d><code>t</code>
│ │ │ -0009f270: 202d 204f 7574 7075 7420 7472 616e 736c   - Output transl
│ │ │ -0009f280: 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2e20 5468  ation vector. Th
│ │ │ -0009f290: 6973 2076 6563 746f 7220 6973 206f 6274  is vector is obt
│ │ │ -0009f2a0: 6169 6e65 6420 6279 2052 4546 3a20 6465  ained by REF: de
│ │ │ -0009f2b0: 636f 6d70 6f73 6545 7373 656e 7469 616c  composeEssential
│ │ │ -0009f2c0: 4d61 7420 616e 640a 7468 6572 6566 6f72  Mat and.therefor
│ │ │ -0009f2d0: 6520 6973 206f 6e6c 7920 6b6e 6f77 6e20  e is only known 
│ │ │ -0009f2e0: 7570 2074 6f20 7363 616c 652c 2069 2e65  up to scale, i.e
│ │ │ -0009f2f0: 2e20 7420 6973 2074 6865 2064 6972 6563  . t is the direc
│ │ │ -0009f300: 7469 6f6e 206f 6620 7468 6520 7472 616e  tion of the tran
│ │ │ -0009f310: 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2061  slation vector a
│ │ │ -0009f320: 6e64 2068 6173 2075 6e69 740a 6c65 6e67  nd has unit.leng
│ │ │ -0009f330: 7468 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  th.</dd>.<dd><co
│ │ │ -0009f340: 6465 3e6d 6574 686f 643c 2f63 6f64 653e  de>method</code>
│ │ │ -0009f350: 202d 204d 6574 686f 6420 666f 7220 636f   - Method for co
│ │ │ -0009f360: 6d70 7574 696e 6720 616e 2065 7373 656e  mputing an essen
│ │ │ -0009f370: 7469 616c 206d 6174 7269 782e 0a3c 756c  tial matrix..<ul
│ │ │ -0009f380: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a  >.  <li>.   REF:
│ │ │ -0009f390: 2052 414e 5341 4320 666f 7220 7468 6520   RANSAC for the 
│ │ │ -0009f3a0: 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974 686d  RANSAC algorithm
│ │ │ -0009f3b0: 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e  ..  </li>.  <li>
│ │ │ -0009f3c0: 0a20 2020 5245 463a 204c 4d45 4453 2066  .   REF: LMEDS f
│ │ │ -0009f3d0: 6f72 2074 6865 204c 4d65 6453 2061 6c67  or the LMedS alg
│ │ │ -0009f3e0: 6f72 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a  orithm..  </li>.
│ │ │ -0009f3f0: 3c2f 756c 3e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  </ul></dd>.<dd><
│ │ │ -0009f400: 636f 6465 3e70 726f 623c 2f63 6f64 653e  code>prob</code>
│ │ │ -0009f410: 202d 2050 6172 616d 6574 6572 2075 7365   - Parameter use
│ │ │ -0009f420: 6420 666f 7220 7468 6520 5241 4e53 4143  d for the RANSAC
│ │ │ -0009f430: 206f 7220 4c4d 6564 5320 6d65 7468 6f64   or LMedS method
│ │ │ -0009f440: 7320 6f6e 6c79 2e20 4974 2073 7065 6369  s only. It speci
│ │ │ -0009f450: 6669 6573 2061 2064 6573 6972 6162 6c65  fies a desirable
│ │ │ -0009f460: 206c 6576 656c 206f 660a 636f 6e66 6964   level of.confid
│ │ │ -0009f470: 656e 6365 2028 7072 6f62 6162 696c 6974  ence (probabilit
│ │ │ -0009f480: 7929 2074 6861 7420 7468 6520 6573 7469  y) that the esti
│ │ │ -0009f490: 6d61 7465 6420 6d61 7472 6978 2069 7320  mated matrix is 
│ │ │ -0009f4a0: 636f 7272 6563 742e 3c2f 6464 3e0a 3c64  correct.</dd>.<d
│ │ │ -0009f4b0: 643e 3c63 6f64 653e 7468 7265 7368 6f6c  d><code>threshol
│ │ │ -0009f4c0: 643c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d  d</code> - Param
│ │ │ -0009f4d0: 6574 6572 2075 7365 6420 666f 7220 5241  eter used for RA
│ │ │ -0009f4e0: 4e53 4143 2e20 4974 2069 7320 7468 6520  NSAC. It is the 
│ │ │ -0009f4f0: 6d61 7869 6d75 6d20 6469 7374 616e 6365  maximum distance
│ │ │ -0009f500: 2066 726f 6d20 6120 706f 696e 7420 746f   from a point to
│ │ │ -0009f510: 2061 6e20 6570 6970 6f6c 6172 0a6c 696e   an epipolar.lin
│ │ │ -0009f520: 6520 696e 2070 6978 656c 732c 2062 6579  e in pixels, bey
│ │ │ -0009f530: 6f6e 6420 7768 6963 6820 7468 6520 706f  ond which the po
│ │ │ -0009f540: 696e 7420 6973 2063 6f6e 7369 6465 7265  int is considere
│ │ │ -0009f550: 6420 616e 206f 7574 6c69 6572 2061 6e64  d an outlier and
│ │ │ -0009f560: 2069 7320 6e6f 7420 7573 6564 2066 6f72   is not used for
│ │ │ -0009f570: 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2074 6865 0a66   computing the.f
│ │ │ -0009f580: 696e 616c 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c  inal fundamental
│ │ │ -0009f590: 206d 6174 7269 782e 2049 7420 6361 6e20   matrix. It can 
│ │ │ -0009f5a0: 6265 2073 6574 2074 6f20 736f 6d65 7468  be set to someth
│ │ │ -0009f5b0: 696e 6720 6c69 6b65 2031 2d33 2c20 6465  ing like 1-3, de
│ │ │ -0009f5c0: 7065 6e64 696e 6720 6f6e 2074 6865 2061  pending on the a
│ │ │ -0009f5d0: 6363 7572 6163 7920 6f66 2074 6865 0a70  ccuracy of the.p
│ │ │ -0009f5e0: 6f69 6e74 206c 6f63 616c 697a 6174 696f  oint localizatio
│ │ │ -0009f5f0: 6e2c 2069 6d61 6765 2072 6573 6f6c 7574  n, image resolut
│ │ │ -0009f600: 696f 6e2c 2061 6e64 2074 6865 2069 6d61  ion, and the ima
│ │ │ -0009f610: 6765 206e 6f69 7365 2e3c 2f64 643e 0a3c  ge noise.</dd>.<
│ │ │ -0009f620: 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6173 6b3c 2f63  dd><code>mask</c
│ │ │ -0009f630: 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574 2f6f 7574  ode> - Input/out
│ │ │ -0009f640: 7075 7420 6d61 736b 2066 6f72 2069 6e6c  put mask for inl
│ │ │ -0009f650: 6965 7273 2069 6e20 706f 696e 7473 3120  iers in points1 
│ │ │ -0009f660: 616e 6420 706f 696e 7473 322e 2049 6620  and points2. If 
│ │ │ -0009f670: 6974 2069 7320 6e6f 7420 656d 7074 792c  it is not empty,
│ │ │ -0009f680: 2074 6865 6e20 6974 206d 6172 6b73 0a69   then it marks.i
│ │ │ -0009f690: 6e6c 6965 7273 2069 6e20 706f 696e 7473  nliers in points
│ │ │ -0009f6a0: 3120 616e 6420 706f 696e 7473 3220 666f  1 and points2 fo
│ │ │ -0009f6b0: 7220 7468 6520 6769 7665 6e20 6573 7365  r the given esse
│ │ │ -0009f6c0: 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2045 2e20  ntial matrix E. 
│ │ │ -0009f6d0: 4f6e 6c79 2074 6865 7365 2069 6e6c 6965  Only these inlie
│ │ │ -0009f6e0: 7273 2077 696c 6c20 6265 2075 7365 6420  rs will be used 
│ │ │ -0009f6f0: 746f 0a72 6563 6f76 6572 2070 6f73 652e  to.recover pose.
│ │ │ -0009f700: 2049 6e20 7468 6520 6f75 7470 7574 206d   In the output m
│ │ │ -0009f710: 6173 6b20 6f6e 6c79 2069 6e6c 6965 7273  ask only inliers
│ │ │ -0009f720: 2077 6869 6368 2070 6173 7320 7468 6520   which pass the 
│ │ │ -0009f730: 6368 6972 616c 6974 7920 6368 6563 6b2e  chirality check.
│ │ │ -0009f740: 0a0a 5468 6973 2066 756e 6374 696f 6e20  ..This function 
│ │ │ -0009f750: 6465 636f 6d70 6f73 6573 2061 6e20 6573  decomposes an es
│ │ │ -0009f760: 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2075  sential matrix u
│ │ │ -0009f770: 7369 6e67 2052 4546 3a20 6465 636f 6d70  sing REF: decomp
│ │ │ -0009f780: 6f73 6545 7373 656e 7469 616c 4d61 7420  oseEssentialMat 
│ │ │ -0009f790: 616e 6420 7468 656e 2076 6572 6966 6965  and then verifie
│ │ │ -0009f7a0: 730a 706f 7373 6962 6c65 2070 6f73 6520  s.possible pose 
│ │ │ -0009f7b0: 6879 706f 7468 6573 6573 2062 7920 646f  hypotheses by do
│ │ │ -0009f7c0: 696e 6720 6368 6972 616c 6974 7920 6368  ing chirality ch
│ │ │ -0009f7d0: 6563 6b2e 2054 6865 2063 6869 7261 6c69  eck. The chirali
│ │ │ -0009f7e0: 7479 2063 6865 636b 206d 6561 6e73 2074  ty check means t
│ │ │ -0009f7f0: 6861 7420 7468 650a 7472 6961 6e67 756c  hat the.triangul
│ │ │ -0009f800: 6174 6564 2033 4420 706f 696e 7473 2073  ated 3D points s
│ │ │ -0009f810: 686f 756c 6420 6861 7665 2070 6f73 6974  hould have posit
│ │ │ -0009f820: 6976 6520 6465 7074 682e 2053 6f6d 6520  ive depth. Some 
│ │ │ -0009f830: 6465 7461 696c 7320 6361 6e20 6265 2066  details can be f
│ │ │ -0009f840: 6f75 6e64 2069 6e20 4349 5445 3a20 4e69  ound in CITE: Ni
│ │ │ -0009f850: 7374 6572 3033 2e0a 0a54 6869 7320 6675  ster03...This fu
│ │ │ -0009f860: 6e63 7469 6f6e 2063 616e 2062 6520 7573  nction can be us
│ │ │ -0009f870: 6564 2074 6f20 7072 6f63 6573 7320 7468  ed to process th
│ │ │ -0009f880: 6520 6f75 7470 7574 2045 2061 6e64 206d  e output E and m
│ │ │ -0009f890: 6173 6b20 6672 6f6d 2052 4546 3a20 6669  ask from REF: fi
│ │ │ -0009f8a0: 6e64 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2e20  ndEssentialMat. 
│ │ │ -0009f8b0: 496e 2074 6869 730a 7363 656e 6172 696f  In this.scenario
│ │ │ -0009f8c0: 2c20 706f 696e 7473 3120 616e 6420 706f  , points1 and po
│ │ │ -0009f8d0: 696e 7473 3220 6172 6520 7468 6520 7361  ints2 are the sa
│ │ │ -0009f8e0: 6d65 2069 6e70 7574 2066 6f72 2066 696e  me input for fin
│ │ │ -0009f8f0: 6445 7373 656e 7469 616c 4d61 742e 3a0a  dEssentialMat.:.
│ │ │ -0009f900: 3c63 6f64 653e 0a20 2020 202f 2f20 4578  <code>.    // Ex
│ │ │ -0009f910: 616d 706c 652e 2045 7374 696d 6174 696f  ample. Estimatio
│ │ │ -0009f920: 6e20 6f66 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c  n of fundamental
│ │ │ -0009f930: 206d 6174 7269 7820 7573 696e 6720 7468   matrix using th
│ │ │ -0009f940: 6520 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974  e RANSAC algorit
│ │ │ -0009f950: 686d 0a20 2020 2069 6e74 2070 6f69 6e74  hm.    int point
│ │ │ -0009f960: 5f63 6f75 6e74 203d 2031 3030 3b0a 2020  _count = 100;.  
│ │ │ -0009f970: 2020 7665 6374 6f72 266c 743b 506f 696e    vector&lt;Poin
│ │ │ -0009f980: 7432 6626 6774 3b20 706f 696e 7473 3128  t2f&gt; points1(
│ │ │ -0009f990: 706f 696e 745f 636f 756e 7429 3b0a 2020  point_count);.  
│ │ │ -0009f9a0: 2020 7665 6374 6f72 266c 743b 506f 696e    vector&lt;Poin
│ │ │ -0009f9b0: 7432 6626 6774 3b20 706f 696e 7473 3228  t2f&gt; points2(
│ │ │ -0009f9c0: 706f 696e 745f 636f 756e 7429 3b0a 0a20  point_count);.. 
│ │ │ -0009f9d0: 2020 202f 2f20 696e 6974 6961 6c69 7a65     // initialize
│ │ │ -0009f9e0: 2074 6865 2070 6f69 6e74 7320 6865 7265   the points here
│ │ │ -0009f9f0: 202e 2e2e 0a20 2020 2066 6f72 2820 696e   ....    for( in
│ │ │ -0009fa00: 7420 6920 3d20 303b 2069 2026 6c74 3b20  t i = 0; i &lt; 
│ │ │ -0009fa10: 706f 696e 745f 636f 756e 743b 2069 2b2b  point_count; i++
│ │ │ -0009fa20: 2029 0a20 2020 207b 0a20 2020 2020 2020   ).    {.       
│ │ │ -0009fa30: 2070 6f69 6e74 7331 5b69 5d20 3d20 2e2e   points1[i] = ..
│ │ │ -0009fa40: 2e3b 0a20 2020 2020 2020 2070 6f69 6e74  .;.        point
│ │ │ -0009fa50: 7332 5b69 5d20 3d20 2e2e 2e3b 0a20 2020  s2[i] = ...;.   
│ │ │ -0009fa60: 207d 0a0a 2020 2020 2f2f 2049 6e70 7574   }..    // Input
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│ │ │ -000a02c0: 7465 7320 7368 6f75 6c64 2062 650a 666c  tes should be.fl
│ │ │ -000a02d0: 6f61 7469 6e67 2d70 6f69 6e74 2028 7369  oating-point (si
│ │ │ -000a02e0: 6e67 6c65 206f 7220 646f 7562 6c65 2070  ngle or double p
│ │ │ -000a02f0: 7265 6369 7369 6f6e 292e 3c2f 6464 3e0a  recision).</dd>.
│ │ │ -000a0300: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 706f 696e 7473  <dd><code>points
│ │ │ -000a0310: 323c 2f63 6f64 653e 202d 2041 7272 6179  2</code> - Array
│ │ │ -000a0320: 206f 6620 7468 6520 7365 636f 6e64 2069   of the second i
│ │ │ -000a0330: 6d61 6765 2070 6f69 6e74 7320 6f66 2074  mage points of t
│ │ │ -000a0340: 6865 2073 616d 6520 7369 7a65 2061 6e64  he same size and
│ │ │ -000a0350: 2066 6f72 6d61 7420 6173 2070 6f69 6e74   format as point
│ │ │ -000a0360: 7331 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  s1 .</dd>.<dd><c
│ │ │ -000a0370: 6f64 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472 6978  ode>cameraMatrix
│ │ │ -000a0380: 313c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574  1</code> - Input
│ │ │ -000a0390: 2f6f 7574 7075 7420 6361 6d65 7261 206d  /output camera m
│ │ │ -000a03a0: 6174 7269 7820 666f 7220 7468 6520 6669  atrix for the fi
│ │ │ -000a03b0: 7273 7420 6361 6d65 7261 2c20 7468 6520  rst camera, the 
│ │ │ -000a03c0: 7361 6d65 2061 7320 696e 0a52 4546 3a20  same as in.REF: 
│ │ │ -000a03d0: 6361 6c69 6272 6174 6543 616d 6572 612e  calibrateCamera.
│ │ │ -000a03e0: 2046 7572 7468 6572 6d6f 7265 2c20 666f   Furthermore, fo
│ │ │ -000a03f0: 7220 7468 6520 7374 6572 656f 2063 6173  r the stereo cas
│ │ │ -000a0400: 652c 2061 6464 6974 696f 6e61 6c20 666c  e, additional fl
│ │ │ -000a0410: 6167 7320 6d61 7920 6265 2075 7365 642c  ags may be used,
│ │ │ -000a0420: 2073 6565 2062 656c 6f77 2e3c 2f64 643e   see below.</dd>
│ │ │ -000a0430: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443  .<dd><code>distC
│ │ │ -000a0440: 6f65 6666 7331 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  oeffs1</code> - 
│ │ │ -000a0450: 496e 7075 742f 6f75 7470 7574 2076 6563  Input/output vec
│ │ │ -000a0460: 746f 7220 6f66 2064 6973 746f 7274 696f  tor of distortio
│ │ │ -000a0470: 6e20 636f 6566 6669 6369 656e 7473 2c20  n coefficients, 
│ │ │ -000a0480: 7468 6520 7361 6d65 2061 7320 696e 0a52  the same as in.R
│ │ │ -000a0490: 4546 3a20 6361 6c69 6272 6174 6543 616d  EF: calibrateCam
│ │ │ -000a04a0: 6572 612e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  era.</dd>.<dd><c
│ │ │ -000a04b0: 6f64 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472 6978  ode>cameraMatrix
│ │ │ -000a04c0: 323c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574  2</code> - Input
│ │ │ -000a04d0: 2f6f 7574 7075 7420 6361 6d65 7261 206d  /output camera m
│ │ │ -000a04e0: 6174 7269 7820 666f 7220 7468 6520 6669  atrix for the fi
│ │ │ -000a04f0: 7273 7420 6361 6d65 7261 2c20 7468 6520  rst camera, the 
│ │ │ -000a0500: 7361 6d65 2061 7320 696e 0a52 4546 3a20  same as in.REF: 
│ │ │ -000a0510: 6361 6c69 6272 6174 6543 616d 6572 612e  calibrateCamera.
│ │ │ -000a0520: 2046 7572 7468 6572 6d6f 7265 2c20 666f   Furthermore, fo
│ │ │ -000a0530: 7220 7468 6520 7374 6572 656f 2063 6173  r the stereo cas
│ │ │ -000a0540: 652c 2061 6464 6974 696f 6e61 6c20 666c  e, additional fl
│ │ │ -000a0550: 6167 7320 6d61 7920 6265 2075 7365 642c  ags may be used,
│ │ │ -000a0560: 2073 6565 2062 656c 6f77 2e3c 2f64 643e   see below.</dd>
│ │ │ -000a0570: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443  .<dd><code>distC
│ │ │ -000a0580: 6f65 6666 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  oeffs2</code> - 
│ │ │ -000a0590: 496e 7075 742f 6f75 7470 7574 2076 6563  Input/output vec
│ │ │ -000a05a0: 746f 7220 6f66 2064 6973 746f 7274 696f  tor of distortio
│ │ │ -000a05b0: 6e20 636f 6566 6669 6369 656e 7473 2c20  n coefficients, 
│ │ │ -000a05c0: 7468 6520 7361 6d65 2061 7320 696e 0a52  the same as in.R
│ │ │ -000a05d0: 4546 3a20 6361 6c69 6272 6174 6543 616d  EF: calibrateCam
│ │ │ -000a05e0: 6572 612e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  era.</dd>.<dd><c
│ │ │ -000a05f0: 6f64 653e 453c 2f63 6f64 653e 202d 2054  ode>E</code> - T
│ │ │ -000a0600: 6865 206f 7574 7075 7420 6573 7365 6e74  he output essent
│ │ │ -000a0610: 6961 6c20 6d61 7472 6978 2e3c 2f64 643e  ial matrix.</dd>
│ │ │ -000a0620: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e52 3c2f 636f  .<dd><code>R</co
│ │ │ -000a0630: 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74  de> - Output rot
│ │ │ -000a0640: 6174 696f 6e20 6d61 7472 6978 2e20 546f  ation matrix. To
│ │ │ -000a0650: 6765 7468 6572 2077 6974 6820 7468 6520  gether with the 
│ │ │ -000a0660: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374  translation vect
│ │ │ -000a0670: 6f72 2c20 7468 6973 206d 6174 7269 7820  or, this matrix 
│ │ │ -000a0680: 6d61 6b65 7320 7570 2061 2074 7570 6c65  makes up a tuple
│ │ │ -000a0690: 0a74 6861 7420 7065 7266 6f72 6d73 2061  .that performs a
│ │ │ -000a06a0: 2063 6861 6e67 6520 6f66 2062 6173 6973   change of basis
│ │ │ -000a06b0: 2066 726f 6d20 7468 6520 6669 7273 7420   from the first 
│ │ │ -000a06c0: 6361 6d65 7261 2773 2063 6f6f 7264 696e  camera's coordin
│ │ │ -000a06d0: 6174 6520 7379 7374 656d 2074 6f20 7468  ate system to th
│ │ │ -000a06e0: 6520 7365 636f 6e64 2063 616d 6572 6127  e second camera'
│ │ │ -000a06f0: 730a 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973  s.coordinate sys
│ │ │ -000a0700: 7465 6d2e 204e 6f74 6520 7468 6174 2c20  tem. Note that, 
│ │ │ -000a0710: 696e 2067 656e 6572 616c 2c20 7420 6361  in general, t ca
│ │ │ -000a0720: 6e20 6e6f 7420 6265 2075 7365 6420 666f  n not be used fo
│ │ │ -000a0730: 7220 7468 6973 2074 7570 6c65 2c20 7365  r this tuple, se
│ │ │ -000a0740: 6520 7468 6520 7061 7261 6d65 7465 720a  e the parameter.
│ │ │ -000a0750: 6465 7363 7269 6265 6420 6265 6c6f 772e  described below.
│ │ │ -000a0760: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -000a0770: 743c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075  t</code> - Outpu
│ │ │ -000a0780: 7420 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665  t translation ve
│ │ │ -000a0790: 6374 6f72 2e20 5468 6973 2076 6563 746f  ctor. This vecto
│ │ │ -000a07a0: 7220 6973 206f 6274 6169 6e65 6420 6279  r is obtained by
│ │ │ -000a07b0: 2052 4546 3a20 6465 636f 6d70 6f73 6545   REF: decomposeE
│ │ │ -000a07c0: 7373 656e 7469 616c 4d61 7420 616e 640a  ssentialMat and.
│ │ │ -000a07d0: 7468 6572 6566 6f72 6520 6973 206f 6e6c  therefore is onl
│ │ │ -000a07e0: 7920 6b6e 6f77 6e20 7570 2074 6f20 7363  y known up to sc
│ │ │ -000a07f0: 616c 652c 2069 2e65 2e20 7420 6973 2074  ale, i.e. t is t
│ │ │ -000a0800: 6865 2064 6972 6563 7469 6f6e 206f 6620  he direction of 
│ │ │ -000a0810: 7468 6520 7472 616e 736c 6174 696f 6e20  the translation 
│ │ │ -000a0820: 7665 6374 6f72 2061 6e64 2068 6173 2075  vector and has u
│ │ │ -000a0830: 6e69 740a 6c65 6e67 7468 2e3c 2f64 643e  nit.length.</dd>
│ │ │ -000a0840: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6574 686f  .<dd><code>metho
│ │ │ -000a0850: 643c 2f63 6f64 653e 202d 204d 6574 686f  d</code> - Metho
│ │ │ -000a0860: 6420 666f 7220 636f 6d70 7574 696e 6720  d for computing 
│ │ │ -000a0870: 616e 2065 7373 656e 7469 616c 206d 6174  an essential mat
│ │ │ -000a0880: 7269 782e 0a3c 756c 3e0a 2020 3c6c 693e  rix..<ul>.  <li>
│ │ │ -000a0890: 0a20 2020 5245 463a 2052 414e 5341 4320  .   REF: RANSAC 
│ │ │ -000a08a0: 666f 7220 7468 6520 5241 4e53 4143 2061  for the RANSAC a
│ │ │ -000a08b0: 6c67 6f72 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69  lgorithm..  </li
│ │ │ -000a08c0: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a  >.  <li>.   REF:
│ │ │ -000a08d0: 204c 4d45 4453 2066 6f72 2074 6865 204c   LMEDS for the L
│ │ │ -000a08e0: 4d65 6453 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e0a  MedS algorithm..
│ │ │ -000a08f0: 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c 3e3c 2f64    </li>.</ul></d
│ │ │ -000a0900: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 726f  d>.<dd><code>pro
│ │ │ -000a0910: 623c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d  b</code> - Param
│ │ │ -000a0920: 6574 6572 2075 7365 6420 666f 7220 7468  eter used for th
│ │ │ -000a0930: 6520 5241 4e53 4143 206f 7220 4c4d 6564  e RANSAC or LMed
│ │ │ -000a0940: 5320 6d65 7468 6f64 7320 6f6e 6c79 2e20  S methods only. 
│ │ │ -000a0950: 4974 2073 7065 6369 6669 6573 2061 2064  It specifies a d
│ │ │ -000a0960: 6573 6972 6162 6c65 206c 6576 656c 206f  esirable level o
│ │ │ -000a0970: 660a 636f 6e66 6964 656e 6365 2028 7072  f.confidence (pr
│ │ │ -000a0980: 6f62 6162 696c 6974 7929 2074 6861 7420  obability) that 
│ │ │ -000a0990: 7468 6520 6573 7469 6d61 7465 6420 6d61  the estimated ma
│ │ │ -000a09a0: 7472 6978 2069 7320 636f 7272 6563 742e  trix is correct.
│ │ │ -000a09b0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -000a09c0: 7468 7265 7368 6f6c 643c 2f63 6f64 653e  threshold</code>
│ │ │ -000a09d0: 202d 2050 6172 616d 6574 6572 2075 7365   - Parameter use
│ │ │ -000a09e0: 6420 666f 7220 5241 4e53 4143 2e20 4974  d for RANSAC. It
│ │ │ -000a09f0: 2069 7320 7468 6520 6d61 7869 6d75 6d20   is the maximum 
│ │ │ -000a0a00: 6469 7374 616e 6365 2066 726f 6d20 6120  distance from a 
│ │ │ -000a0a10: 706f 696e 7420 746f 2061 6e20 6570 6970  point to an epip
│ │ │ -000a0a20: 6f6c 6172 0a6c 696e 6520 696e 2070 6978  olar.line in pix
│ │ │ -000a0a30: 656c 732c 2062 6579 6f6e 6420 7768 6963  els, beyond whic
│ │ │ -000a0a40: 6820 7468 6520 706f 696e 7420 6973 2063  h the point is c
│ │ │ -000a0a50: 6f6e 7369 6465 7265 6420 616e 206f 7574  onsidered an out
│ │ │ -000a0a60: 6c69 6572 2061 6e64 2069 7320 6e6f 7420  lier and is not 
│ │ │ -000a0a70: 7573 6564 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469  used for computi
│ │ │ -000a0a80: 6e67 2074 6865 0a66 696e 616c 2066 756e  ng the.final fun
│ │ │ -000a0a90: 6461 6d65 6e74 616c 206d 6174 7269 782e  damental matrix.
│ │ │ -000a0aa0: 2049 7420 6361 6e20 6265 2073 6574 2074   It can be set t
│ │ │ -000a0ab0: 6f20 736f 6d65 7468 696e 6720 6c69 6b65  o something like
│ │ │ -000a0ac0: 2031 2d33 2c20 6465 7065 6e64 696e 6720   1-3, depending 
│ │ │ -000a0ad0: 6f6e 2074 6865 2061 6363 7572 6163 7920  on the accuracy 
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│ │ │ -000a20e0: 204e 6973 7465 7230 332e 0a0a 5468 6973   Nister03...This
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│ │ │ -000a2db0: 7920 6265 2075 7365 642c 2073 6565 2062  y be used, see b
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│ │ │ -000a2dd0: 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65 6666 7332  code>distCoeffs2
│ │ │ -000a2de0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 742f  </code> - Input/
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│ │ │ -000a2e00: 2064 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566   distortion coef
│ │ │ -000a2e10: 6669 6369 656e 7473 2c20 7468 6520 7361  ficients, the sa
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│ │ │ -000a2e40: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 453c  dd>.<dd><code>E<
│ │ │ -000a2e50: 2f63 6f64 653e 202d 2054 6865 206f 7574  /code> - The out
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│ │ │ -000a2ed0: 6973 206d 6174 7269 7820 6d61 6b65 7320  is matrix makes 
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│ │ │ -000a2ef0: 7065 7266 6f72 6d73 2061 2063 6861 6e67  performs a chang
│ │ │ -000a2f00: 6520 6f66 2062 6173 6973 2066 726f 6d20  e of basis from 
│ │ │ -000a2f10: 7468 6520 6669 7273 7420 6361 6d65 7261  the first camera
│ │ │ -000a2f20: 2773 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  's coordinate sy
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│ │ │ -000a2f80: 6265 2075 7365 6420 666f 7220 7468 6973  be used for this
│ │ │ -000a2f90: 2074 7570 6c65 2c20 7365 6520 7468 6520   tuple, see the 
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│ │ │ -000a2fb0: 6265 6420 6265 6c6f 772e 3c2f 6464 3e0a  bed below.</dd>.
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│ │ │ -000a2ff0: 5468 6973 2076 6563 746f 7220 6973 206f  This vector is o
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│ │ │ -000a3050: 2e65 2e20 7420 6973 2074 6865 2064 6972  .e. t is the dir
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│ │ │ -000a3070: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ -000a3080: 2061 6e64 2068 6173 2075 6e69 740a 6c65   and has unit.le
│ │ │ -000a3090: 6e67 7468 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  ngth.</dd>.<dd><
│ │ │ -000a30a0: 636f 6465 3e6d 6574 686f 643c 2f63 6f64  code>method</cod
│ │ │ -000a30b0: 653e 202d 204d 6574 686f 6420 666f 7220  e> - Method for 
│ │ │ -000a30c0: 636f 6d70 7574 696e 6720 616e 2065 7373  computing an ess
│ │ │ -000a30d0: 656e 7469 616c 206d 6174 7269 782e 0a3c  ential matrix..<
│ │ │ -000a30e0: 756c 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245  ul>.  <li>.   RE
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│ │ │ -000a3100: 6520 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974  e RANSAC algorit
│ │ │ -000a3110: 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c  hm..  </li>.  <l
│ │ │ -000a3120: 693e 0a20 2020 5245 463a 204c 4d45 4453  i>.   REF: LMEDS
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│ │ │ -000a3140: 6c67 6f72 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69  lgorithm..  </li
│ │ │ -000a3150: 3e0a 3c2f 756c 3e0a 636f 6e66 6964 656e  >.</ul>.confiden
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│ │ │ -000a3170: 2074 6861 7420 7468 6520 6573 7469 6d61   that the estima
│ │ │ -000a3180: 7465 6420 6d61 7472 6978 2069 7320 636f  ted matrix is co
│ │ │ -000a3190: 7272 6563 742e 0a6c 696e 6520 696e 2070  rrect..line in p
│ │ │ -000a31a0: 6978 656c 732c 2062 6579 6f6e 6420 7768  ixels, beyond wh
│ │ │ -000a31b0: 6963 6820 7468 6520 706f 696e 7420 6973  ich the point is
│ │ │ -000a31c0: 2063 6f6e 7369 6465 7265 6420 616e 206f   considered an o
│ │ │ -000a31d0: 7574 6c69 6572 2061 6e64 2069 7320 6e6f  utlier and is no
│ │ │ -000a31e0: 7420 7573 6564 2066 6f72 2063 6f6d 7075  t used for compu
│ │ │ -000a31f0: 7469 6e67 2074 6865 0a66 696e 616c 2066  ting the.final f
│ │ │ -000a3200: 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d 6174 7269  undamental matri
│ │ │ -000a3210: 782e 2049 7420 6361 6e20 6265 2073 6574  x. It can be set
│ │ │ -000a3220: 2074 6f20 736f 6d65 7468 696e 6720 6c69   to something li
│ │ │ -000a3230: 6b65 2031 2d33 2c20 6465 7065 6e64 696e  ke 1-3, dependin
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│ │ │ -000a3270: 6765 2072 6573 6f6c 7574 696f 6e2c 2061  ge resolution, a
│ │ │ -000a3280: 6e64 2074 6865 2069 6d61 6765 206e 6f69  nd the image noi
│ │ │ -000a3290: 7365 2e0a 696e 6c69 6572 7320 696e 2070  se..inliers in p
│ │ │ -000a32a0: 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070 6f69 6e74  oints1 and point
│ │ │ -000a32b0: 7332 2066 6f72 2074 6865 2067 6976 656e  s2 for the given
│ │ │ -000a32c0: 2065 7373 656e 7469 616c 206d 6174 7269   essential matri
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│ │ │ -000a32e0: 696e 6c69 6572 7320 7769 6c6c 2062 6520  inliers will be 
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│ │ │ -000a3300: 706f 7365 2e20 496e 2074 6865 206f 7574  pose. In the out
│ │ │ -000a3310: 7075 7420 6d61 736b 206f 6e6c 7920 696e  put mask only in
│ │ │ -000a3320: 6c69 6572 7320 7768 6963 6820 7061 7373  liers which pass
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│ │ │ -000a3350: 7469 6f6e 2064 6563 6f6d 706f 7365 7320  tion decomposes 
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│ │ │ -000a3390: 6c4d 6174 2061 6e64 2074 6865 6e20 7665  lMat and then ve
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│ │ │ -000a33b0: 706f 7365 2068 7970 6f74 6865 7365 7320  pose hypotheses 
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│ │ │ -000a4760: 4349 5445 3a20 4e69 7374 6572 3033 2e0a  CITE: Nister03..
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│ │ │ -000a48e0: 756e 7429 3b0a 0a20 2020 202f 2f20 696e  unt);..    // in
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│ │ │ -000a4a70: 2020 2020 4d61 7420 452c 2052 2c20 742c      Mat E, R, t,
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│ │ │ -000a4aa0: 2070 6f69 6e74 7332 2c20 6361 6d65 7261   points2, camera
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│ │ │ -000a4b30: 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c  >.</dl>.</div>.<
│ │ │ -000a4b40: 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a  /section>.</li>.
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│ │ │ -000a5830: 636f 756e 7429 3b0a 0a20 2020 202f 2f20  count);..    // 
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│ │ │ -000a6d00: 696e 7473 313c 2f63 6f64 653e 202d 2041  ints1</code> - A
│ │ │ -000a6d10: 7272 6179 206f 6620 4e20 3244 2070 6f69  rray of N 2D poi
│ │ │ -000a6d20: 6e74 7320 6672 6f6d 2074 6865 2066 6972  nts from the fir
│ │ │ -000a6d30: 7374 2069 6d61 6765 2e20 5468 6520 706f  st image. The po
│ │ │ -000a6d40: 696e 7420 636f 6f72 6469 6e61 7465 7320  int coordinates 
│ │ │ -000a6d50: 7368 6f75 6c64 2062 650a 666c 6f61 7469  should be.floati
│ │ │ -000a6d60: 6e67 2d70 6f69 6e74 2028 7369 6e67 6c65  ng-point (single
│ │ │ -000a6d70: 206f 7220 646f 7562 6c65 2070 7265 6369   or double preci
│ │ │ -000a6d80: 7369 6f6e 292e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  sion).</dd>.<dd>
│ │ │ -000a6d90: 3c63 6f64 653e 706f 696e 7473 323c 2f63  <code>points2</c
│ │ │ -000a6da0: 6f64 653e 202d 2041 7272 6179 206f 6620  ode> - Array of 
│ │ │ -000a6db0: 7468 6520 7365 636f 6e64 2069 6d61 6765  the second image
│ │ │ -000a6dc0: 2070 6f69 6e74 7320 6f66 2074 6865 2073   points of the s
│ │ │ -000a6dd0: 616d 6520 7369 7a65 2061 6e64 2066 6f72  ame size and for
│ │ │ -000a6de0: 6d61 7420 6173 2070 6f69 6e74 7331 202e  mat as points1 .
│ │ │ -000a6df0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -000a6e00: 523c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075  R</code> - Outpu
│ │ │ -000a6e10: 7420 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269  t rotation matri
│ │ │ -000a6e20: 782e 2054 6f67 6574 6865 7220 7769 7468  x. Together with
│ │ │ -000a6e30: 2074 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e   the translation
│ │ │ -000a6e40: 2076 6563 746f 722c 2074 6869 7320 6d61   vector, this ma
│ │ │ -000a6e50: 7472 6978 206d 616b 6573 2075 7020 6120  trix makes up a 
│ │ │ -000a6e60: 7475 706c 650a 7468 6174 2070 6572 666f  tuple.that perfo
│ │ │ -000a6e70: 726d 7320 6120 6368 616e 6765 206f 6620  rms a change of 
│ │ │ -000a6e80: 6261 7369 7320 6672 6f6d 2074 6865 2066  basis from the f
│ │ │ -000a6e90: 6972 7374 2063 616d 6572 6127 7320 636f  irst camera's co
│ │ │ -000a6ea0: 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d20  ordinate system 
│ │ │ -000a6eb0: 746f 2074 6865 2073 6563 6f6e 6420 6361  to the second ca
│ │ │ -000a6ec0: 6d65 7261 2773 0a63 6f6f 7264 696e 6174  mera's.coordinat
│ │ │ -000a6ed0: 6520 7379 7374 656d 2e20 4e6f 7465 2074  e system. Note t
│ │ │ -000a6ee0: 6861 742c 2069 6e20 6765 6e65 7261 6c2c  hat, in general,
│ │ │ -000a6ef0: 2074 2063 616e 206e 6f74 2062 6520 7573   t can not be us
│ │ │ -000a6f00: 6564 2066 6f72 2074 6869 7320 7475 706c  ed for this tupl
│ │ │ -000a6f10: 652c 2073 6565 2074 6865 2070 6172 616d  e, see the param
│ │ │ -000a6f20: 6574 6572 0a64 6573 6372 6970 7469 6f6e  eter.description
│ │ │ -000a6f30: 2062 656c 6f77 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464   below.</dd>.<dd
│ │ │ -000a6f40: 3e3c 636f 6465 3e74 3c2f 636f 6465 3e20  ><code>t</code> 
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│ │ │ -000a6f60: 7469 6f6e 2076 6563 746f 722e 2054 6869  tion vector. Thi
│ │ │ -000a6f70: 7320 7665 6374 6f72 2069 7320 6f62 7461  s vector is obta
│ │ │ -000a6f80: 696e 6564 2062 7920 5245 463a 2064 6563  ined by REF: dec
│ │ │ -000a6f90: 6f6d 706f 7365 4573 7365 6e74 6961 6c4d  omposeEssentialM
│ │ │ -000a6fa0: 6174 2061 6e64 0a74 6865 7265 666f 7265  at and.therefore
│ │ │ -000a6fb0: 2069 7320 6f6e 6c79 206b 6e6f 776e 2075   is only known u
│ │ │ -000a6fc0: 7020 746f 2073 6361 6c65 2c20 692e 652e  p to scale, i.e.
│ │ │ -000a6fd0: 2074 2069 7320 7468 6520 6469 7265 6374   t is the direct
│ │ │ -000a6fe0: 696f 6e20 6f66 2074 6865 2074 7261 6e73  ion of the trans
│ │ │ -000a6ff0: 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 7220 616e  lation vector an
│ │ │ -000a7000: 6420 6861 7320 756e 6974 0a6c 656e 6774  d has unit.lengt
│ │ │ -000a7010: 682e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  h.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ -000a7030: 2046 6f63 616c 206c 656e 6774 6820 6f66   Focal length of
│ │ │ -000a7040: 2074 6865 2063 616d 6572 612e 204e 6f74   the camera. Not
│ │ │ -000a7050: 6520 7468 6174 2074 6869 7320 6675 6e63  e that this func
│ │ │ -000a7060: 7469 6f6e 2061 7373 756d 6573 2074 6861  tion assumes tha
│ │ │ -000a7070: 7420 706f 696e 7473 3120 616e 6420 706f  t points1 and po
│ │ │ -000a7080: 696e 7473 320a 6172 6520 6665 6174 7572  ints2.are featur
│ │ │ -000a7090: 6520 706f 696e 7473 2066 726f 6d20 6361  e points from ca
│ │ │ -000a70a0: 6d65 7261 7320 7769 7468 2073 616d 6520  meras with same 
│ │ │ -000a70b0: 666f 6361 6c20 6c65 6e67 7468 2061 6e64  focal length and
│ │ │ -000a70c0: 2070 7269 6e63 6970 616c 2070 6f69 6e74   principal point
│ │ │ -000a70d0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000a70e0: 3e70 703c 2f63 6f64 653e 202d 2070 7269  >pp</code> - pri
│ │ │ -000a70f0: 6e63 6970 616c 2070 6f69 6e74 206f 6620  ncipal point of 
│ │ │ -000a7100: 7468 6520 6361 6d65 7261 2e3c 2f64 643e  the camera.</dd>
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│ │ │ -000a7150: 3120 616e 6420 706f 696e 7473 322e 2049  1 and points2. I
│ │ │ -000a7160: 6620 6974 2069 7320 6e6f 7420 656d 7074  f it is not empt
│ │ │ -000a7170: 792c 2074 6865 6e20 6974 206d 6172 6b73  y, then it marks
│ │ │ -000a7180: 0a69 6e6c 6965 7273 2069 6e20 706f 696e  .inliers in poin
│ │ │ -000a7190: 7473 3120 616e 6420 706f 696e 7473 3220  ts1 and points2 
│ │ │ -000a71a0: 666f 7220 7468 6520 6769 7665 6e20 6573  for the given es
│ │ │ -000a71b0: 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2045  sential matrix E
│ │ │ -000a71c0: 2e20 4f6e 6c79 2074 6865 7365 2069 6e6c  . Only these inl
│ │ │ -000a71d0: 6965 7273 2077 696c 6c20 6265 2075 7365  iers will be use
│ │ │ -000a71e0: 6420 746f 0a72 6563 6f76 6572 2070 6f73  d to.recover pos
│ │ │ -000a71f0: 652e 2049 6e20 7468 6520 6f75 7470 7574  e. In the output
│ │ │ -000a7200: 206d 6173 6b20 6f6e 6c79 2069 6e6c 6965   mask only inlie
│ │ │ -000a7210: 7273 2077 6869 6368 2070 6173 7320 7468  rs which pass th
│ │ │ -000a7220: 6520 6368 6972 616c 6974 7920 6368 6563  e chirality chec
│ │ │ -000a7230: 6b2e 0a0a 5468 6973 2066 756e 6374 696f  k...This functio
│ │ │ -000a7240: 6e20 6469 6666 6572 7320 6672 6f6d 2074  n differs from t
│ │ │ -000a7250: 6865 206f 6e65 2061 626f 7665 2074 6861  he one above tha
│ │ │ -000a7260: 7420 6974 2063 6f6d 7075 7465 7320 6361  t it computes ca
│ │ │ -000a7270: 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963 206d  mera intrinsic m
│ │ │ -000a7280: 6174 7269 7820 6672 6f6d 2066 6f63 616c  atrix from focal
│ │ │ -000a7290: 206c 656e 6774 6820 616e 640a 7072 696e   length and.prin
│ │ │ -000a72a0: 6369 7061 6c20 706f 696e 743a 0a0a 5c28  cipal point:..\(
│ │ │ -000a72b0: 4120 3d0a 5c62 6567 696e 7b62 6d61 7472  A =.\begin{bmatr
│ │ │ -000a72c0: 6978 7d0a 6620 2661 6d70 3b20 3020 2661  ix}.f &amp; 0 &a
│ │ │ -000a72d0: 6d70 3b20 785f 7b70 707d 2020 5c5c 0a30  mp; x_{pp}  \\.0
│ │ │ -000a72e0: 2026 616d 703b 2066 2026 616d 703b 2079   &amp; f &amp; y
│ │ │ -000a72f0: 5f7b 7070 7d20 205c 5c0a 3020 2661 6d70  _{pp}  \\.0 &amp
│ │ │ -000a7300: 3b20 3020 2661 6d70 3b20 310a 5c65 6e64  ; 0 &amp; 1.\end
│ │ │ -000a7310: 7b62 6d61 7472 6978 7d5c 293c 2f64 643e  {bmatrix}\)</dd>
│ │ │ -000a7320: 0a3c 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64  .<dt>Returns:</d
│ │ │ -000a7330: 743e 0a3c 6464 3e61 7574 6f6d 6174 6963  t>.<dd>automatic
│ │ │ -000a7340: 616c 6c79 2067 656e 6572 6174 6564 3c2f  ally generated</
│ │ │ -000a7350: 6464 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469 763e  dd>.</dl>.</div>
│ │ │ -000a7360: 0a3c 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f 6c69  .</section>.</li
│ │ │ -000a7370: 3e0a 3c6c 693e 0a3c 7365 6374 696f 6e20  >.<li>.<section 
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│ │ │ -000a73c0: 7265 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63  re.Mat,org.openc
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│ │ │ -000a73f0: 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d  rg.opencv.core.M
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│ │ │ -000a7410: 656e 6376 2e63 6f72 652e 506f 696e 7429  encv.core.Point)
│ │ │ -000a7420: 223e 0a3c 6833 3e72 6563 6f76 6572 506f  ">.<h3>recoverPo
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│ │ │ -000a7760: 7075 7420 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61  put essential ma
│ │ │ -000a7770: 7472 6978 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  trix.</dd>.<dd><
│ │ │ -000a7780: 636f 6465 3e70 6f69 6e74 7331 3c2f 636f  code>points1</co
│ │ │ -000a7790: 6465 3e20 2d20 4172 7261 7920 6f66 204e  de> - Array of N
│ │ │ -000a77a0: 2032 4420 706f 696e 7473 2066 726f 6d20   2D points from 
│ │ │ -000a77b0: 7468 6520 6669 7273 7420 696d 6167 652e  the first image.
│ │ │ -000a77c0: 2054 6865 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264   The point coord
│ │ │ -000a77d0: 696e 6174 6573 2073 686f 756c 6420 6265  inates should be
│ │ │ -000a77e0: 0a66 6c6f 6174 696e 672d 706f 696e 7420  .floating-point 
│ │ │ -000a77f0: 2873 696e 676c 6520 6f72 2064 6f75 626c  (single or doubl
│ │ │ -000a7800: 6520 7072 6563 6973 696f 6e29 2e3c 2f64  e precision).</d
│ │ │ -000a7810: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 6f69  d>.<dd><code>poi
│ │ │ -000a7820: 6e74 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172  nts2</code> - Ar
│ │ │ -000a7830: 7261 7920 6f66 2074 6865 2073 6563 6f6e  ray of the secon
│ │ │ -000a7840: 6420 696d 6167 6520 706f 696e 7473 206f  d image points o
│ │ │ -000a7850: 6620 7468 6520 7361 6d65 2073 697a 6520  f the same size 
│ │ │ -000a7860: 616e 6420 666f 726d 6174 2061 7320 706f  and format as po
│ │ │ -000a7870: 696e 7473 3120 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  ints1 .</dd>.<dd
│ │ │ -000a7880: 3e3c 636f 6465 3e52 3c2f 636f 6465 3e20  ><code>R</code> 
│ │ │ -000a7890: 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74 6174 696f  - Output rotatio
│ │ │ -000a78a0: 6e20 6d61 7472 6978 2e20 546f 6765 7468  n matrix. Togeth
│ │ │ -000a78b0: 6572 2077 6974 6820 7468 6520 7472 616e  er with the tran
│ │ │ -000a78c0: 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2c20  slation vector, 
│ │ │ -000a78d0: 7468 6973 206d 6174 7269 7820 6d61 6b65  this matrix make
│ │ │ -000a78e0: 7320 7570 2061 2074 7570 6c65 0a74 6861  s up a tuple.tha
│ │ │ -000a78f0: 7420 7065 7266 6f72 6d73 2061 2063 6861  t performs a cha
│ │ │ -000a7900: 6e67 6520 6f66 2062 6173 6973 2066 726f  nge of basis fro
│ │ │ -000a7910: 6d20 7468 6520 6669 7273 7420 6361 6d65  m the first came
│ │ │ -000a7920: 7261 2773 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520  ra's coordinate 
│ │ │ -000a7930: 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520 7365  system to the se
│ │ │ -000a7940: 636f 6e64 2063 616d 6572 6127 730a 636f  cond camera's.co
│ │ │ -000a7950: 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d2e  ordinate system.
│ │ │ -000a7960: 204e 6f74 6520 7468 6174 2c20 696e 2067   Note that, in g
│ │ │ -000a7970: 656e 6572 616c 2c20 7420 6361 6e20 6e6f  eneral, t can no
│ │ │ -000a7980: 7420 6265 2075 7365 6420 666f 7220 7468  t be used for th
│ │ │ -000a7990: 6973 2074 7570 6c65 2c20 7365 6520 7468  is tuple, see th
│ │ │ -000a79a0: 6520 7061 7261 6d65 7465 720a 6465 7363  e parameter.desc
│ │ │ -000a79b0: 7269 7074 696f 6e20 6265 6c6f 772e 3c2f  ription below.</
│ │ │ -000a79c0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 743c  dd>.<dd><code>t<
│ │ │ -000a79d0: 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420  /code> - Output 
│ │ │ -000a79e0: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374  translation vect
│ │ │ -000a79f0: 6f72 2e20 5468 6973 2076 6563 746f 7220  or. This vector 
│ │ │ -000a7a00: 6973 206f 6274 6169 6e65 6420 6279 2052  is obtained by R
│ │ │ -000a7a10: 4546 3a20 6465 636f 6d70 6f73 6545 7373  EF: decomposeEss
│ │ │ -000a7a20: 656e 7469 616c 4d61 7420 616e 640a 7468  entialMat and.th
│ │ │ -000a7a30: 6572 6566 6f72 6520 6973 206f 6e6c 7920  erefore is only 
│ │ │ -000a7a40: 6b6e 6f77 6e20 7570 2074 6f20 7363 616c  known up to scal
│ │ │ -000a7a50: 652c 2069 2e65 2e20 7420 6973 2074 6865  e, i.e. t is the
│ │ │ -000a7a60: 2064 6972 6563 7469 6f6e 206f 6620 7468   direction of th
│ │ │ -000a7a70: 6520 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665  e translation ve
│ │ │ -000a7a80: 6374 6f72 2061 6e64 2068 6173 2075 6e69  ctor and has uni
│ │ │ -000a7a90: 740a 6c65 6e67 7468 2e3c 2f64 643e 0a3c  t.length.</dd>.<
│ │ │ -000a7aa0: 6464 3e3c 636f 6465 3e66 6f63 616c 3c2f  dd><code>focal</
│ │ │ -000a7ab0: 636f 6465 3e20 2d20 466f 6361 6c20 6c65  code> - Focal le
│ │ │ -000a7ac0: 6e67 7468 206f 6620 7468 6520 6361 6d65  ngth of the came
│ │ │ -000a7ad0: 7261 2e20 4e6f 7465 2074 6861 7420 7468  ra. Note that th
│ │ │ -000a7ae0: 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6173 7375  is function assu
│ │ │ -000a7af0: 6d65 7320 7468 6174 2070 6f69 6e74 7331  mes that points1
│ │ │ -000a7b00: 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 0a61 7265   and points2.are
│ │ │ -000a7b10: 2066 6561 7475 7265 2070 6f69 6e74 7320   feature points 
│ │ │ -000a7b20: 6672 6f6d 2063 616d 6572 6173 2077 6974  from cameras wit
│ │ │ -000a7b30: 6820 7361 6d65 2066 6f63 616c 206c 656e  h same focal len
│ │ │ -000a7b40: 6774 6820 616e 6420 7072 696e 6369 7061  gth and principa
│ │ │ -000a7b50: 6c20 706f 696e 742e 3c2f 6464 3e0a 3c64  l point.</dd>.<d
│ │ │ -000a7b60: 643e 3c63 6f64 653e 7070 3c2f 636f 6465  d><code>pp</code
│ │ │ -000a7b70: 3e20 2d20 7072 696e 6369 7061 6c20 706f  > - principal po
│ │ │ -000a7b80: 696e 7420 6f66 2074 6865 2063 616d 6572  int of the camer
│ │ │ -000a7b90: 612e 0a69 6e6c 6965 7273 2069 6e20 706f  a..inliers in po
│ │ │ -000a7ba0: 696e 7473 3120 616e 6420 706f 696e 7473  ints1 and points
│ │ │ -000a7bb0: 3220 666f 7220 7468 6520 6769 7665 6e20  2 for the given 
│ │ │ -000a7bc0: 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978  essential matrix
│ │ │ -000a7bd0: 2045 2e20 4f6e 6c79 2074 6865 7365 2069   E. Only these i
│ │ │ -000a7be0: 6e6c 6965 7273 2077 696c 6c20 6265 2075  nliers will be u
│ │ │ -000a7bf0: 7365 6420 746f 0a72 6563 6f76 6572 2070  sed to.recover p
│ │ │ -000a7c00: 6f73 652e 2049 6e20 7468 6520 6f75 7470  ose. In the outp
│ │ │ -000a7c10: 7574 206d 6173 6b20 6f6e 6c79 2069 6e6c  ut mask only inl
│ │ │ -000a7c20: 6965 7273 2077 6869 6368 2070 6173 7320  iers which pass 
│ │ │ -000a7c30: 7468 6520 6368 6972 616c 6974 7920 6368  the chirality ch
│ │ │ -000a7c40: 6563 6b2e 0a0a 5468 6973 2066 756e 6374  eck...This funct
│ │ │ -000a7c50: 696f 6e20 6469 6666 6572 7320 6672 6f6d  ion differs from
│ │ │ -000a7c60: 2074 6865 206f 6e65 2061 626f 7665 2074   the one above t
│ │ │ -000a7c70: 6861 7420 6974 2063 6f6d 7075 7465 7320  hat it computes 
│ │ │ -000a7c80: 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963  camera intrinsic
│ │ │ -000a7c90: 206d 6174 7269 7820 6672 6f6d 2066 6f63   matrix from foc
│ │ │ -000a7ca0: 616c 206c 656e 6774 6820 616e 640a 7072  al length and.pr
│ │ │ -000a7cb0: 696e 6369 7061 6c20 706f 696e 743a 0a0a  incipal point:..
│ │ │ -000a7cc0: 5c28 4120 3d0a 5c62 6567 696e 7b62 6d61  \(A =.\begin{bma
│ │ │ -000a7cd0: 7472 6978 7d0a 6620 2661 6d70 3b20 3020  trix}.f &amp; 0 
│ │ │ -000a7ce0: 2661 6d70 3b20 785f 7b70 707d 2020 5c5c  &amp; x_{pp}  \\
│ │ │ -000a7cf0: 0a30 2026 616d 703b 2066 2026 616d 703b  .0 &amp; f &amp;
│ │ │ -000a7d00: 2079 5f7b 7070 7d20 205c 5c0a 3020 2661   y_{pp}  \\.0 &a
│ │ │ -000a7d10: 6d70 3b20 3020 2661 6d70 3b20 310a 5c65  mp; 0 &amp; 1.\e
│ │ │ -000a7d20: 6e64 7b62 6d61 7472 6978 7d5c 293c 2f64  nd{bmatrix}\)</d
│ │ │ -000a7d30: 643e 0a3c 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c  d>.<dt>Returns:<
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│ │ │ +00093e30: 6c69 3e0a 2020 2020 3c6c 693e 0a20 2020  li>.    <li>.   
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│ │ │ +00094130: 417d 5c29 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  A}\) .</dd>.<dd>
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│ │ │ +000941b0: 7468 6520 7a65 726f 2064 6973 746f 7274  the zero distort
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│ │ │ +000992c0: 2074 7665 6320 7661 6c75 6573 2061 7320   tvec values as 
│ │ │ +000992d0: 696e 6974 6961 6c20 6170 7072 6f78 696d  initial approxim
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│ │ │ +00099360: 616e 6420 7573 6545 7874 7269 6e73 6963  and useExtrinsic
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│ │ │ +00099380: 7472 7565 2e0a 285c 2820 5c74 6578 747b  true..(\( \text{
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│ │ │ +000993b0: 205c 6c65 6674 2028 205c 6861 747b 795f   \left ( \hat{y_
│ │ │ +000993c0: 697d 202d 2079 5f69 205c 7269 6768 7420  i} - y_i \right 
│ │ │ +000993d0: 295e 327d 7b4e 7d7d 205c 2929 2062 6574  )^2}{N}} \)) bet
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│ │ │ +0009b490: 3c2f 6469 763e 0a3c 6469 7620 636c 6173  </div>.<div clas
│ │ │ +0009b4a0: 733d 2262 6c6f 636b 223e 4361 6c63 756c  s="block">Calcul
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│ │ │ +0009b4c0: 616c 206d 6174 7269 7820 6672 6f6d 2074  al matrix from t
│ │ │ +0009b4d0: 6865 2063 6f72 7265 7370 6f6e 6469 6e67  he corresponding
│ │ │ +0009b4e0: 2070 6f69 6e74 7320 696e 2074 776f 2069   points in two i
│ │ │ +0009b4f0: 6d61 6765 732e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c  mages.</div>.<dl
│ │ │ +0009b500: 2063 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a   class="notes">.
│ │ │ +0009b510: 3c64 743e 5061 7261 6d65 7465 7273 3a3c  <dt>Parameters:<
│ │ │ +0009b520: 2f64 743e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70  /dt>.<dd><code>p
│ │ │ +0009b530: 6f69 6e74 7331 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  oints1</code> - 
│ │ │ +0009b540: 4172 7261 7920 6f66 204e 2070 6f69 6e74  Array of N point
│ │ │ +0009b550: 7320 6672 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374  s from the first
│ │ │ +0009b560: 2069 6d61 6765 2e20 5468 6520 706f 696e   image. The poin
│ │ │ +0009b570: 7420 636f 6f72 6469 6e61 7465 7320 7368  t coordinates sh
│ │ │ +0009b580: 6f75 6c64 2062 650a 666c 6f61 7469 6e67  ould be.floating
│ │ │ +0009b590: 2d70 6f69 6e74 2028 7369 6e67 6c65 206f  -point (single o
│ │ │ +0009b5a0: 7220 646f 7562 6c65 2070 7265 6369 7369  r double precisi
│ │ │ +0009b5b0: 6f6e 292e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  on).</dd>.<dd><c
│ │ │ +0009b5c0: 6f64 653e 706f 696e 7473 323c 2f63 6f64  ode>points2</cod
│ │ │ +0009b5d0: 653e 202d 2041 7272 6179 206f 6620 7468  e> - Array of th
│ │ │ +0009b5e0: 6520 7365 636f 6e64 2069 6d61 6765 2070  e second image p
│ │ │ +0009b5f0: 6f69 6e74 7320 6f66 2074 6865 2073 616d  oints of the sam
│ │ │ +0009b600: 6520 7369 7a65 2061 6e64 2066 6f72 6d61  e size and forma
│ │ │ +0009b610: 7420 6173 2070 6f69 6e74 7331 202e 3c2f  t as points1 .</
│ │ │ +0009b620: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65  dd>.<dd><code>me
│ │ │ +0009b630: 7468 6f64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65  thod</code> - Me
│ │ │ +0009b640: 7468 6f64 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469  thod for computi
│ │ │ +0009b650: 6e67 2061 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c  ng a fundamental
│ │ │ +0009b660: 206d 6174 7269 782e 0a3c 756c 3e0a 2020   matrix..<ul>.  
│ │ │ +0009b670: 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a 2046 4d5f  <li>.   REF: FM_
│ │ │ +0009b680: 3750 4f49 4e54 2066 6f72 2061 2037 2d70  7POINT for a 7-p
│ │ │ +0009b690: 6f69 6e74 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e20  oint algorithm. 
│ │ │ +0009b6a0: 5c28 4e20 3d20 375c 290a 2020 3c2f 6c69  \(N = 7\).  </li
│ │ │ +0009b6b0: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a  >.  <li>.   REF:
│ │ │ +0009b6c0: 2046 4d5f 3850 4f49 4e54 2066 6f72 2061   FM_8POINT for a
│ │ │ +0009b6d0: 6e20 382d 706f 696e 7420 616c 676f 7269  n 8-point algori
│ │ │ +0009b6e0: 7468 6d2e 205c 284e 205c 6765 2038 5c29  thm. \(N \ge 8\)
│ │ │ +0009b6f0: 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a  .  </li>.  <li>.
│ │ │ +0009b700: 2020 2052 4546 3a20 464d 5f52 414e 5341     REF: FM_RANSA
│ │ │ +0009b710: 4320 666f 7220 7468 6520 5241 4e53 4143  C for the RANSAC
│ │ │ +0009b720: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e20 5c28 4e20   algorithm. \(N 
│ │ │ +0009b730: 5c67 6520 385c 290a 2020 3c2f 6c69 3e0a  \ge 8\).  </li>.
│ │ │ +0009b740: 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a 2046    <li>.   REF: F
│ │ │ +0009b750: 4d5f 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468 6520  M_LMEDS for the 
│ │ │ +0009b760: 4c4d 6564 5320 616c 676f 7269 7468 6d2e  LMedS algorithm.
│ │ │ +0009b770: 205c 284e 205c 6765 2038 5c29 0a20 203c   \(N \ge 8\).  <
│ │ │ +0009b780: 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6464 3e0a  /li>.</ul></dd>.
│ │ │ +0009b790: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7261 6e73 6163  <dd><code>ransac
│ │ │ +0009b7a0: 5265 7072 6f6a 5468 7265 7368 6f6c 643c  ReprojThreshold<
│ │ │ +0009b7b0: 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d 6574  /code> - Paramet
│ │ │ +0009b7c0: 6572 2075 7365 6420 6f6e 6c79 2066 6f72  er used only for
│ │ │ +0009b7d0: 2052 414e 5341 432e 2049 7420 6973 2074   RANSAC. It is t
│ │ │ +0009b7e0: 6865 206d 6178 696d 756d 2064 6973 7461  he maximum dista
│ │ │ +0009b7f0: 6e63 6520 6672 6f6d 2061 2070 6f69 6e74  nce from a point
│ │ │ +0009b800: 2074 6f20 616e 2065 7069 706f 6c61 720a   to an epipolar.
│ │ │ +0009b810: 6c69 6e65 2069 6e20 7069 7865 6c73 2c20  line in pixels, 
│ │ │ +0009b820: 6265 796f 6e64 2077 6869 6368 2074 6865  beyond which the
│ │ │ +0009b830: 2070 6f69 6e74 2069 7320 636f 6e73 6964   point is consid
│ │ │ +0009b840: 6572 6564 2061 6e20 6f75 746c 6965 7220  ered an outlier 
│ │ │ +0009b850: 616e 6420 6973 206e 6f74 2075 7365 6420  and is not used 
│ │ │ +0009b860: 666f 7220 636f 6d70 7574 696e 6720 7468  for computing th
│ │ │ +0009b870: 650a 6669 6e61 6c20 6675 6e64 616d 656e  e.final fundamen
│ │ │ +0009b880: 7461 6c20 6d61 7472 6978 2e20 4974 2063  tal matrix. It c
│ │ │ +0009b890: 616e 2062 6520 7365 7420 746f 2073 6f6d  an be set to som
│ │ │ +0009b8a0: 6574 6869 6e67 206c 696b 6520 312d 332c  ething like 1-3,
│ │ │ +0009b8b0: 2064 6570 656e 6469 6e67 206f 6e20 7468   depending on th
│ │ │ +0009b8c0: 6520 6163 6375 7261 6379 206f 6620 7468  e accuracy of th
│ │ │ +0009b8d0: 650a 706f 696e 7420 6c6f 6361 6c69 7a61  e.point localiza
│ │ │ +0009b8e0: 7469 6f6e 2c20 696d 6167 6520 7265 736f  tion, image reso
│ │ │ +0009b8f0: 6c75 7469 6f6e 2c20 616e 6420 7468 6520  lution, and the 
│ │ │ +0009b900: 696d 6167 6520 6e6f 6973 652e 3c2f 6464  image noise.</dd
│ │ │ +0009b910: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 636f 6e66  >.<dd><code>conf
│ │ │ +0009b920: 6964 656e 6365 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  idence</code> - 
│ │ │ +0009b930: 5061 7261 6d65 7465 7220 7573 6564 2066  Parameter used f
│ │ │ +0009b940: 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320 616e  or the RANSAC an
│ │ │ +0009b950: 6420 4c4d 6564 5320 6d65 7468 6f64 7320  d LMedS methods 
│ │ │ +0009b960: 6f6e 6c79 2e20 4974 2073 7065 6369 6669  only. It specifi
│ │ │ +0009b970: 6573 2061 2064 6573 6972 6162 6c65 206c  es a desirable l
│ │ │ +0009b980: 6576 656c 0a6f 6620 636f 6e66 6964 656e  evel.of confiden
│ │ │ +0009b990: 6365 2028 7072 6f62 6162 696c 6974 7929  ce (probability)
│ │ │ +0009b9a0: 2074 6861 7420 7468 6520 6573 7469 6d61   that the estima
│ │ │ +0009b9b0: 7465 6420 6d61 7472 6978 2069 7320 636f  ted matrix is co
│ │ │ +0009b9c0: 7272 6563 742e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  rrect.</dd>.<dd>
│ │ │ +0009b9d0: 3c63 6f64 653e 6d61 7849 7465 7273 3c2f  <code>maxIters</
│ │ │ +0009b9e0: 636f 6465 3e20 2d20 5468 6520 6d61 7869  code> - The maxi
│ │ │ +0009b9f0: 6d75 6d20 6e75 6d62 6572 206f 6620 726f  mum number of ro
│ │ │ +0009ba00: 6275 7374 206d 6574 686f 6420 6974 6572  bust method iter
│ │ │ +0009ba10: 6174 696f 6e73 2e0a 0a54 6865 2065 7069  ations...The epi
│ │ │ +0009ba20: 706f 6c61 7220 6765 6f6d 6574 7279 2069  polar geometry i
│ │ │ +0009ba30: 7320 6465 7363 7269 6265 6420 6279 2074  s described by t
│ │ │ +0009ba40: 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67 2065 7175  he following equ
│ │ │ +0009ba50: 6174 696f 6e3a 0a0a 5c28 5b70 5f32 3b20  ation:..\([p_2; 
│ │ │ +0009ba60: 315d 5e54 2046 205b 705f 313b 2031 5d20  1]^T F [p_1; 1] 
│ │ │ +0009ba70: 3d20 305c 290a 0a77 6865 7265 205c 2846  = 0\)..where \(F
│ │ │ +0009ba80: 5c29 2069 7320 6120 6675 6e64 616d 656e  \) is a fundamen
│ │ │ +0009ba90: 7461 6c20 6d61 7472 6978 2c20 5c28 705f  tal matrix, \(p_
│ │ │ +0009baa0: 315c 2920 616e 6420 5c28 705f 325c 2920  1\) and \(p_2\) 
│ │ │ +0009bab0: 6172 6520 636f 7272 6573 706f 6e64 696e  are correspondin
│ │ │ +0009bac0: 6720 706f 696e 7473 2069 6e20 7468 6520  g points in the 
│ │ │ +0009bad0: 6669 7273 7420 616e 6420 7468 650a 7365  first and the.se
│ │ │ +0009bae0: 636f 6e64 2069 6d61 6765 732c 2072 6573  cond images, res
│ │ │ +0009baf0: 7065 6374 6976 656c 792e 0a0a 5468 6520  pectively...The 
│ │ │ +0009bb00: 6675 6e63 7469 6f6e 2063 616c 6375 6c61  function calcula
│ │ │ +0009bb10: 7465 7320 7468 6520 6675 6e64 616d 656e  tes the fundamen
│ │ │ +0009bb20: 7461 6c20 6d61 7472 6978 2075 7369 6e67  tal matrix using
│ │ │ +0009bb30: 206f 6e65 206f 6620 666f 7572 206d 6574   one of four met
│ │ │ +0009bb40: 686f 6473 206c 6973 7465 6420 6162 6f76  hods listed abov
│ │ │ +0009bb50: 6520 616e 6420 7265 7475 726e 730a 7468  e and returns.th
│ │ │ +0009bb60: 6520 666f 756e 6420 6675 6e64 616d 656e  e found fundamen
│ │ │ +0009bb70: 7461 6c20 6d61 7472 6978 2e20 4e6f 726d  tal matrix. Norm
│ │ │ +0009bb80: 616c 6c79 206a 7573 7420 6f6e 6520 6d61  ally just one ma
│ │ │ +0009bb90: 7472 6978 2069 7320 666f 756e 642e 2042  trix is found. B
│ │ │ +0009bba0: 7574 2069 6e20 6361 7365 206f 6620 7468  ut in case of th
│ │ │ +0009bbb0: 6520 372d 706f 696e 740a 616c 676f 7269  e 7-point.algori
│ │ │ +0009bbc0: 7468 6d2c 2074 6865 2066 756e 6374 696f  thm, the functio
│ │ │ +0009bbd0: 6e20 6d61 7920 7265 7475 726e 2075 7020  n may return up 
│ │ │ +0009bbe0: 746f 2033 2073 6f6c 7574 696f 6e73 2028  to 3 solutions (
│ │ │ +0009bbf0: 205c 2839 205c 7469 6d65 7320 335c 2920   \(9 \times 3\) 
│ │ │ +0009bc00: 6d61 7472 6978 2074 6861 7420 7374 6f72  matrix that stor
│ │ │ +0009bc10: 6573 2061 6c6c 2033 0a6d 6174 7269 6365  es all 3.matrice
│ │ │ +0009bc20: 7320 7365 7175 656e 7469 616c 6c79 292e  s sequentially).
│ │ │ +0009bc30: 0a0a 5468 6520 6361 6c63 756c 6174 6564  ..The calculated
│ │ │ +0009bc40: 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d 6174   fundamental mat
│ │ │ +0009bc50: 7269 7820 6d61 7920 6265 2070 6173 7365  rix may be passe
│ │ │ +0009bc60: 6420 6675 7274 6865 7220 746f 2023 636f  d further to #co
│ │ │ +0009bc70: 6d70 7574 6543 6f72 7265 7370 6f6e 6445  mputeCorrespondE
│ │ │ +0009bc80: 7069 6c69 6e65 7320 7468 6174 2066 696e  pilines that fin
│ │ │ +0009bc90: 6473 2074 6865 0a65 7069 706f 6c61 7220  ds the.epipolar 
│ │ │ +0009bca0: 6c69 6e65 7320 636f 7272 6573 706f 6e64  lines correspond
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│ │ │ +0009c4f0: 3e0a 2020 2052 4546 3a20 464d 5f52 414e  >.   REF: FM_RAN
│ │ │ +0009c500: 5341 4320 666f 7220 7468 6520 5241 4e53  SAC for the RANS
│ │ │ +0009c510: 4143 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e20 5c28  AC algorithm. \(
│ │ │ +0009c520: 4e20 5c67 6520 385c 290a 2020 3c2f 6c69  N \ge 8\).  </li
│ │ │ +0009c530: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a  >.  <li>.   REF:
│ │ │ +0009c540: 2046 4d5f 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468   FM_LMEDS for th
│ │ │ +0009c550: 6520 4c4d 6564 5320 616c 676f 7269 7468  e LMedS algorith
│ │ │ +0009c560: 6d2e 205c 284e 205c 6765 2038 5c29 0a20  m. \(N \ge 8\). 
│ │ │ +0009c570: 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6464   </li>.</ul></dd
│ │ │ +0009c580: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7261 6e73  >.<dd><code>rans
│ │ │ +0009c590: 6163 5265 7072 6f6a 5468 7265 7368 6f6c  acReprojThreshol
│ │ │ +0009c5a0: 643c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d  d</code> - Param
│ │ │ +0009c5b0: 6574 6572 2075 7365 6420 6f6e 6c79 2066  eter used only f
│ │ │ +0009c5c0: 6f72 2052 414e 5341 432e 2049 7420 6973  or RANSAC. It is
│ │ │ +0009c5d0: 2074 6865 206d 6178 696d 756d 2064 6973   the maximum dis
│ │ │ +0009c5e0: 7461 6e63 6520 6672 6f6d 2061 2070 6f69  tance from a poi
│ │ │ +0009c5f0: 6e74 2074 6f20 616e 2065 7069 706f 6c61  nt to an epipola
│ │ │ +0009c600: 720a 6c69 6e65 2069 6e20 7069 7865 6c73  r.line in pixels
│ │ │ +0009c610: 2c20 6265 796f 6e64 2077 6869 6368 2074  , beyond which t
│ │ │ +0009c620: 6865 2070 6f69 6e74 2069 7320 636f 6e73  he point is cons
│ │ │ +0009c630: 6964 6572 6564 2061 6e20 6f75 746c 6965  idered an outlie
│ │ │ +0009c640: 7220 616e 6420 6973 206e 6f74 2075 7365  r and is not use
│ │ │ +0009c650: 6420 666f 7220 636f 6d70 7574 696e 6720  d for computing 
│ │ │ +0009c660: 7468 650a 6669 6e61 6c20 6675 6e64 616d  the.final fundam
│ │ │ +0009c670: 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2e20 4974  ental matrix. It
│ │ │ +0009c680: 2063 616e 2062 6520 7365 7420 746f 2073   can be set to s
│ │ │ +0009c690: 6f6d 6574 6869 6e67 206c 696b 6520 312d  omething like 1-
│ │ │ +0009c6a0: 332c 2064 6570 656e 6469 6e67 206f 6e20  3, depending on 
│ │ │ +0009c6b0: 7468 6520 6163 6375 7261 6379 206f 6620  the accuracy of 
│ │ │ +0009c6c0: 7468 650a 706f 696e 7420 6c6f 6361 6c69  the.point locali
│ │ │ +0009c6d0: 7a61 7469 6f6e 2c20 696d 6167 6520 7265  zation, image re
│ │ │ +0009c6e0: 736f 6c75 7469 6f6e 2c20 616e 6420 7468  solution, and th
│ │ │ +0009c6f0: 6520 696d 6167 6520 6e6f 6973 652e 3c2f  e image noise.</
│ │ │ +0009c700: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 636f  dd>.<dd><code>co
│ │ │ +0009c710: 6e66 6964 656e 6365 3c2f 636f 6465 3e20  nfidence</code> 
│ │ │ +0009c720: 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573 6564  - Parameter used
│ │ │ +0009c730: 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320   for the RANSAC 
│ │ │ +0009c740: 616e 6420 4c4d 6564 5320 6d65 7468 6f64  and LMedS method
│ │ │ +0009c750: 7320 6f6e 6c79 2e20 4974 2073 7065 6369  s only. It speci
│ │ │ +0009c760: 6669 6573 2061 2064 6573 6972 6162 6c65  fies a desirable
│ │ │ +0009c770: 206c 6576 656c 0a6f 6620 636f 6e66 6964   level.of confid
│ │ │ +0009c780: 656e 6365 2028 7072 6f62 6162 696c 6974  ence (probabilit
│ │ │ +0009c790: 7929 2074 6861 7420 7468 6520 6573 7469  y) that the esti
│ │ │ +0009c7a0: 6d61 7465 6420 6d61 7472 6978 2069 7320  mated matrix is 
│ │ │ +0009c7b0: 636f 7272 6563 742e 3c2f 6464 3e0a 3c64  correct.</dd>.<d
│ │ │ +0009c7c0: 643e 3c63 6f64 653e 6d61 7849 7465 7273  d><code>maxIters
│ │ │ +0009c7d0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5468 6520 6d61  </code> - The ma
│ │ │ +0009c7e0: 7869 6d75 6d20 6e75 6d62 6572 206f 6620  ximum number of 
│ │ │ +0009c7f0: 726f 6275 7374 206d 6574 686f 6420 6974  robust method it
│ │ │ +0009c800: 6572 6174 696f 6e73 2e0a 0a54 6865 2065  erations...The e
│ │ │ +0009c810: 7069 706f 6c61 7220 6765 6f6d 6574 7279  pipolar geometry
│ │ │ +0009c820: 2069 7320 6465 7363 7269 6265 6420 6279   is described by
│ │ │ +0009c830: 2074 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67 2065   the following e
│ │ │ +0009c840: 7175 6174 696f 6e3a 0a0a 5c28 5b70 5f32  quation:..\([p_2
│ │ │ +0009c850: 3b20 315d 5e54 2046 205b 705f 313b 2031  ; 1]^T F [p_1; 1
│ │ │ +0009c860: 5d20 3d20 305c 290a 0a77 6865 7265 205c  ] = 0\)..where \
│ │ │ +0009c870: 2846 5c29 2069 7320 6120 6675 6e64 616d  (F\) is a fundam
│ │ │ +0009c880: 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2c20 5c28  ental matrix, \(
│ │ │ +0009c890: 705f 315c 2920 616e 6420 5c28 705f 325c  p_1\) and \(p_2\
│ │ │ +0009c8a0: 2920 6172 6520 636f 7272 6573 706f 6e64  ) are correspond
│ │ │ +0009c8b0: 696e 6720 706f 696e 7473 2069 6e20 7468  ing points in th
│ │ │ +0009c8c0: 6520 6669 7273 7420 616e 6420 7468 650a  e first and the.
│ │ │ +0009c8d0: 7365 636f 6e64 2069 6d61 6765 732c 2072  second images, r
│ │ │ +0009c8e0: 6573 7065 6374 6976 656c 792e 0a0a 5468  espectively...Th
│ │ │ +0009c8f0: 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2063 616c 6375  e function calcu
│ │ │ +0009c900: 6c61 7465 7320 7468 6520 6675 6e64 616d  lates the fundam
│ │ │ +0009c910: 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2075 7369  ental matrix usi
│ │ │ +0009c920: 6e67 206f 6e65 206f 6620 666f 7572 206d  ng one of four m
│ │ │ +0009c930: 6574 686f 6473 206c 6973 7465 6420 6162  ethods listed ab
│ │ │ +0009c940: 6f76 6520 616e 6420 7265 7475 726e 730a  ove and returns.
│ │ │ +0009c950: 7468 6520 666f 756e 6420 6675 6e64 616d  the found fundam
│ │ │ +0009c960: 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2e20 4e6f  ental matrix. No
│ │ │ +0009c970: 726d 616c 6c79 206a 7573 7420 6f6e 6520  rmally just one 
│ │ │ +0009c980: 6d61 7472 6978 2069 7320 666f 756e 642e  matrix is found.
│ │ │ +0009c990: 2042 7574 2069 6e20 6361 7365 206f 6620   But in case of 
│ │ │ +0009c9a0: 7468 6520 372d 706f 696e 740a 616c 676f  the 7-point.algo
│ │ │ +0009c9b0: 7269 7468 6d2c 2074 6865 2066 756e 6374  rithm, the funct
│ │ │ +0009c9c0: 696f 6e20 6d61 7920 7265 7475 726e 2075  ion may return u
│ │ │ +0009c9d0: 7020 746f 2033 2073 6f6c 7574 696f 6e73  p to 3 solutions
│ │ │ +0009c9e0: 2028 205c 2839 205c 7469 6d65 7320 335c   ( \(9 \times 3\
│ │ │ +0009c9f0: 2920 6d61 7472 6978 2074 6861 7420 7374  ) matrix that st
│ │ │ +0009ca00: 6f72 6573 2061 6c6c 2033 0a6d 6174 7269  ores all 3.matri
│ │ │ +0009ca10: 6365 7320 7365 7175 656e 7469 616c 6c79  ces sequentially
│ │ │ +0009ca20: 292e 0a0a 5468 6520 6361 6c63 756c 6174  )...The calculat
│ │ │ +0009ca30: 6564 2066 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d  ed fundamental m
│ │ │ +0009ca40: 6174 7269 7820 6d61 7920 6265 2070 6173  atrix may be pas
│ │ │ +0009ca50: 7365 6420 6675 7274 6865 7220 746f 2023  sed further to #
│ │ │ +0009ca60: 636f 6d70 7574 6543 6f72 7265 7370 6f6e  computeCorrespon
│ │ │ +0009ca70: 6445 7069 6c69 6e65 7320 7468 6174 2066  dEpilines that f
│ │ │ +0009ca80: 696e 6473 2074 6865 0a65 7069 706f 6c61  inds the.epipola
│ │ │ +0009ca90: 7220 6c69 6e65 7320 636f 7272 6573 706f  r lines correspo
│ │ │ +0009caa0: 6e64 696e 6720 746f 2074 6865 2073 7065  nding to the spe
│ │ │ +0009cab0: 6369 6669 6564 2070 6f69 6e74 732e 2049  cified points. I
│ │ │ +0009cac0: 7420 6361 6e20 616c 736f 2062 6520 7061  t can also be pa
│ │ │ +0009cad0: 7373 6564 2074 6f0a 2373 7465 7265 6f52  ssed to.#stereoR
│ │ │ +0009cae0: 6563 7469 6679 556e 6361 6c69 6272 6174  ectifyUncalibrat
│ │ │ +0009caf0: 6564 2074 6f20 636f 6d70 7574 6520 7468  ed to compute th
│ │ │ +0009cb00: 6520 7265 6374 6966 6963 6174 696f 6e20  e rectification 
│ │ │ +0009cb10: 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2e20  transformation. 
│ │ │ +0009cb20: 3a0a 3c63 6f64 653e 0a20 2020 202f 2f20  :.<code>.    // 
│ │ │ +0009cb30: 4578 616d 706c 652e 2045 7374 696d 6174  Example. Estimat
│ │ │ +0009cb40: 696f 6e20 6f66 2066 756e 6461 6d65 6e74  ion of fundament
│ │ │ +0009cb50: 616c 206d 6174 7269 7820 7573 696e 6720  al matrix using 
│ │ │ +0009cb60: 7468 6520 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72  the RANSAC algor
│ │ │ +0009cb70: 6974 686d 0a20 2020 2069 6e74 2070 6f69  ithm.    int poi
│ │ │ +0009cb80: 6e74 5f63 6f75 6e74 203d 2031 3030 3b0a  nt_count = 100;.
│ │ │ +0009cb90: 2020 2020 7665 6374 6f72 266c 743b 506f      vector&lt;Po
│ │ │ +0009cba0: 696e 7432 6626 6774 3b20 706f 696e 7473  int2f&gt; points
│ │ │ +0009cbb0: 3128 706f 696e 745f 636f 756e 7429 3b0a  1(point_count);.
│ │ │ +0009cbc0: 2020 2020 7665 6374 6f72 266c 743b 506f      vector&lt;Po
│ │ │ +0009cbd0: 696e 7432 6626 6774 3b20 706f 696e 7473  int2f&gt; points
│ │ │ +0009cbe0: 3228 706f 696e 745f 636f 756e 7429 3b0a  2(point_count);.
│ │ │ +0009cbf0: 0a20 2020 202f 2f20 696e 6974 6961 6c69  .    // initiali
│ │ │ +0009cc00: 7a65 2074 6865 2070 6f69 6e74 7320 6865  ze the points he
│ │ │ +0009cc10: 7265 202e 2e2e 0a20 2020 2066 6f72 2820  re ....    for( 
│ │ │ +0009cc20: 696e 7420 6920 3d20 303b 2069 2026 6c74  int i = 0; i &lt
│ │ │ +0009cc30: 3b20 706f 696e 745f 636f 756e 743b 2069  ; point_count; i
│ │ │ +0009cc40: 2b2b 2029 0a20 2020 207b 0a20 2020 2020  ++ ).    {.     
│ │ │ +0009cc50: 2020 2070 6f69 6e74 7331 5b69 5d20 3d20     points1[i] = 
│ │ │ +0009cc60: 2e2e 2e3b 0a20 2020 2020 2020 2070 6f69  ...;.        poi
│ │ │ +0009cc70: 6e74 7332 5b69 5d20 3d20 2e2e 2e3b 0a20  nts2[i] = ...;. 
│ │ │ +0009cc80: 2020 207d 0a0a 2020 2020 4d61 7420 6675     }..    Mat fu
│ │ │ +0009cc90: 6e64 616d 656e 7461 6c5f 6d61 7472 6978  ndamental_matrix
│ │ │ +0009cca0: 203d 0a20 2020 2020 6669 6e64 4675 6e64   =.     findFund
│ │ │ +0009ccb0: 616d 656e 7461 6c4d 6174 2870 6f69 6e74  amentalMat(point
│ │ │ +0009ccc0: 7331 2c20 706f 696e 7473 322c 2046 4d5f  s1, points2, FM_
│ │ │ +0009ccd0: 5241 4e53 4143 2c20 332c 2030 2e39 3929  RANSAC, 3, 0.99)
│ │ │ +0009cce0: 3b0a 3c2f 636f 6465 3e3c 2f64 643e 0a3c  ;.</code></dd>.<
│ │ │ +0009ccf0: 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64 743e  dt>Returns:</dt>
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│ │ │ +0009e5a0: 2066 6f72 2079 6f75 7220 7573 6520 6361   for your use ca
│ │ │ +0009e5b0: 7365 2c20 7573 6520 616e 6f74 6865 720a  se, use another.
│ │ │ +0009e5c0: 6675 6e63 7469 6f6e 206f 7665 726c 6f61  function overloa
│ │ │ +0009e5d0: 6420 6f72 2023 756e 6469 7374 6f72 7450  d or #undistortP
│ │ │ +0009e5e0: 6f69 6e74 7320 7769 7468 203c 636f 6465  oints with <code
│ │ │ +0009e5f0: 3e50 203d 2063 763a 3a4e 6f41 7272 6179  >P = cv::NoArray
│ │ │ +0009e600: 2829 3c2f 636f 6465 3e20 666f 7220 626f  ()</code> for bo
│ │ │ +0009e610: 7468 2063 616d 6572 6173 2074 6f20 7472  th cameras to tr
│ │ │ +0009e620: 616e 7366 6f72 6d20 696d 6167 650a 706f  ansform image.po
│ │ │ +0009e630: 696e 7473 2074 6f20 6e6f 726d 616c 697a  ints to normaliz
│ │ │ +0009e640: 6564 2069 6d61 6765 2063 6f6f 7264 696e  ed image coordin
│ │ │ +0009e650: 6174 6573 2c20 7768 6963 6820 6172 6520  ates, which are 
│ │ │ +0009e660: 7661 6c69 6420 666f 7220 7468 6520 6964  valid for the id
│ │ │ +0009e670: 656e 7469 7479 2063 616d 6572 6120 696e  entity camera in
│ │ │ +0009e680: 7472 696e 7369 6320 6d61 7472 6978 2e0a  trinsic matrix..
│ │ │ +0009e690: 5768 656e 2070 6173 7369 6e67 2074 6865  When passing the
│ │ │ +0009e6a0: 7365 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 2c20  se coordinates, 
│ │ │ +0009e6b0: 7061 7373 2074 6865 2069 6465 6e74 6974  pass the identit
│ │ │ +0009e6c0: 7920 6d61 7472 6978 2066 6f72 2074 6869  y matrix for thi
│ │ │ +0009e6d0: 7320 7061 7261 6d65 7465 722e 3c2f 6464  s parameter.</dd
│ │ │ +0009e6e0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65 7468  >.<dd><code>meth
│ │ │ +0009e6f0: 6f64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65 7468  od</code> - Meth
│ │ │ +0009e700: 6f64 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67  od for computing
│ │ │ +0009e710: 2061 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61   an essential ma
│ │ │ +0009e720: 7472 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69  trix..<ul>.  <li
│ │ │ +0009e730: 3e0a 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143  >.   REF: RANSAC
│ │ │ +0009e740: 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320   for the RANSAC 
│ │ │ +0009e750: 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c  algorithm..  </l
│ │ │ +0009e760: 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546  i>.  <li>.   REF
│ │ │ +0009e770: 3a20 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468 6520  : LMEDS for the 
│ │ │ +0009e780: 4c4d 6564 5320 616c 676f 7269 7468 6d2e  LMedS algorithm.
│ │ │ +0009e790: 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 3c2f  .  </li>.</ul></
│ │ │ +0009e7a0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7072  dd>.<dd><code>pr
│ │ │ +0009e7b0: 6f62 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261  ob</code> - Para
│ │ │ +0009e7c0: 6d65 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2074  meter used for t
│ │ │ +0009e7d0: 6865 2052 414e 5341 4320 6f72 204c 4d65  he RANSAC or LMe
│ │ │ +0009e7e0: 6453 206d 6574 686f 6473 206f 6e6c 792e  dS methods only.
│ │ │ +0009e7f0: 2049 7420 7370 6563 6966 6965 7320 6120   It specifies a 
│ │ │ +0009e800: 6465 7369 7261 626c 6520 6c65 7665 6c20  desirable level 
│ │ │ +0009e810: 6f66 0a63 6f6e 6669 6465 6e63 6520 2870  of.confidence (p
│ │ │ +0009e820: 726f 6261 6269 6c69 7479 2920 7468 6174  robability) that
│ │ │ +0009e830: 2074 6865 2065 7374 696d 6174 6564 206d   the estimated m
│ │ │ +0009e840: 6174 7269 7820 6973 2063 6f72 7265 6374  atrix is correct
│ │ │ +0009e850: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +0009e860: 3e74 6872 6573 686f 6c64 3c2f 636f 6465  >threshold</code
│ │ │ +0009e870: 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573  > - Parameter us
│ │ │ +0009e880: 6564 2066 6f72 2052 414e 5341 432e 2049  ed for RANSAC. I
│ │ │ +0009e890: 7420 6973 2074 6865 206d 6178 696d 756d  t is the maximum
│ │ │ +0009e8a0: 2064 6973 7461 6e63 6520 6672 6f6d 2061   distance from a
│ │ │ +0009e8b0: 2070 6f69 6e74 2074 6f20 616e 2065 7069   point to an epi
│ │ │ +0009e8c0: 706f 6c61 720a 6c69 6e65 2069 6e20 7069  polar.line in pi
│ │ │ +0009e8d0: 7865 6c73 2c20 6265 796f 6e64 2077 6869  xels, beyond whi
│ │ │ +0009e8e0: 6368 2074 6865 2070 6f69 6e74 2069 7320  ch the point is 
│ │ │ +0009e8f0: 636f 6e73 6964 6572 6564 2061 6e20 6f75  considered an ou
│ │ │ +0009e900: 746c 6965 7220 616e 6420 6973 206e 6f74  tlier and is not
│ │ │ +0009e910: 2075 7365 6420 666f 7220 636f 6d70 7574   used for comput
│ │ │ +0009e920: 696e 6720 7468 650a 6669 6e61 6c20 6675  ing the.final fu
│ │ │ +0009e930: 6e64 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978  ndamental matrix
│ │ │ +0009e940: 2e20 4974 2063 616e 2062 6520 7365 7420  . It can be set 
│ │ │ +0009e950: 746f 2073 6f6d 6574 6869 6e67 206c 696b  to something lik
│ │ │ +0009e960: 6520 312d 332c 2064 6570 656e 6469 6e67  e 1-3, depending
│ │ │ +0009e970: 206f 6e20 7468 6520 6163 6375 7261 6379   on the accuracy
│ │ │ +0009e980: 206f 6620 7468 650a 706f 696e 7420 6c6f   of the.point lo
│ │ │ +0009e990: 6361 6c69 7a61 7469 6f6e 2c20 696d 6167  calization, imag
│ │ │ +0009e9a0: 6520 7265 736f 6c75 7469 6f6e 2c20 616e  e resolution, an
│ │ │ +0009e9b0: 6420 7468 6520 696d 6167 6520 6e6f 6973  d the image nois
│ │ │ +0009e9c0: 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  e.</dd>.<dd><cod
│ │ │ +0009e9d0: 653e 6d61 7849 7465 7273 3c2f 636f 6465  e>maxIters</code
│ │ │ +0009e9e0: 3e20 2d20 5468 6520 6d61 7869 6d75 6d20  > - The maximum 
│ │ │ +0009e9f0: 6e75 6d62 6572 206f 6620 726f 6275 7374  number of robust
│ │ │ +0009ea00: 206d 6574 686f 6420 6974 6572 6174 696f   method iteratio
│ │ │ +0009ea10: 6e73 2e0a 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469  ns...This functi
│ │ │ +0009ea20: 6f6e 2065 7374 696d 6174 6573 2065 7373  on estimates ess
│ │ │ +0009ea30: 656e 7469 616c 206d 6174 7269 7820 6261  ential matrix ba
│ │ │ +0009ea40: 7365 6420 6f6e 2074 6865 2066 6976 652d  sed on the five-
│ │ │ +0009ea50: 706f 696e 7420 616c 676f 7269 7468 6d20  point algorithm 
│ │ │ +0009ea60: 736f 6c76 6572 2069 6e20 4349 5445 3a20  solver in CITE: 
│ │ │ +0009ea70: 4e69 7374 6572 3033 202e 0a43 4954 453a  Nister03 ..CITE:
│ │ │ +0009ea80: 2053 7465 7765 6e69 7573 4346 5320 6973   SteweniusCFS is
│ │ │ +0009ea90: 2061 6c73 6f20 6120 7265 6c61 7465 642e   also a related.
│ │ │ +0009eaa0: 2054 6865 2065 7069 706f 6c61 7220 6765   The epipolar ge
│ │ │ +0009eab0: 6f6d 6574 7279 2069 7320 6465 7363 7269  ometry is descri
│ │ │ +0009eac0: 6265 6420 6279 2074 6865 2066 6f6c 6c6f  bed by the follo
│ │ │ +0009ead0: 7769 6e67 2065 7175 6174 696f 6e3a 0a0a  wing equation:..
│ │ │ +0009eae0: 5c28 5b70 5f32 3b20 315d 5e54 204b 5e7b  \([p_2; 1]^T K^{
│ │ │ +0009eaf0: 2d54 7d20 4520 4b5e 7b2d 317d 205b 705f  -T} E K^{-1} [p_
│ │ │ +0009eb00: 313b 2031 5d20 3d20 305c 290a 0a77 6865  1; 1] = 0\)..whe
│ │ │ +0009eb10: 7265 205c 2845 5c29 2069 7320 616e 2065  re \(E\) is an e
│ │ │ +0009eb20: 7373 656e 7469 616c 206d 6174 7269 782c  ssential matrix,
│ │ │ +0009eb30: 205c 2870 5f31 5c29 2061 6e64 205c 2870   \(p_1\) and \(p
│ │ │ +0009eb40: 5f32 5c29 2061 7265 2063 6f72 7265 7370  _2\) are corresp
│ │ │ +0009eb50: 6f6e 6469 6e67 2070 6f69 6e74 7320 696e  onding points in
│ │ │ +0009eb60: 2074 6865 2066 6972 7374 2061 6e64 2074   the first and t
│ │ │ +0009eb70: 6865 0a73 6563 6f6e 6420 696d 6167 6573  he.second images
│ │ │ +0009eb80: 2c20 7265 7370 6563 7469 7665 6c79 2e20  , respectively. 
│ │ │ +0009eb90: 5468 6520 7265 7375 6c74 206f 6620 7468  The result of th
│ │ │ +0009eba0: 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6d61 7920  is function may 
│ │ │ +0009ebb0: 6265 2070 6173 7365 6420 6675 7274 6865  be passed furthe
│ │ │ +0009ebc0: 7220 746f 0a23 6465 636f 6d70 6f73 6545  r to.#decomposeE
│ │ │ +0009ebd0: 7373 656e 7469 616c 4d61 7420 6f72 2023  ssentialMat or #
│ │ │ +0009ebe0: 7265 636f 7665 7250 6f73 6520 746f 2072  recoverPose to r
│ │ │ +0009ebf0: 6563 6f76 6572 2074 6865 2072 656c 6174  ecover the relat
│ │ │ +0009ec00: 6976 6520 706f 7365 2062 6574 7765 656e  ive pose between
│ │ │ +0009ec10: 2063 616d 6572 6173 2e3c 2f64 643e 0a3c   cameras.</dd>.<
│ │ │ +0009ec20: 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6173 6b3c 2f63  dd><code>mask</c
│ │ │ +0009ec30: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 6172  ode> - Output ar
│ │ │ +0009ec40: 7261 7920 6f66 204e 2065 6c65 6d65 6e74  ray of N element
│ │ │ +0009ec50: 732c 2065 7665 7279 2065 6c65 6d65 6e74  s, every element
│ │ │ +0009ec60: 206f 6620 7768 6963 6820 6973 2073 6574   of which is set
│ │ │ +0009ec70: 2074 6f20 3020 666f 7220 6f75 746c 6965   to 0 for outlie
│ │ │ +0009ec80: 7273 2061 6e64 2074 6f20 310a 666f 7220  rs and to 1.for 
│ │ │ +0009ec90: 7468 6520 6f74 6865 7220 706f 696e 7473  the other points
│ │ │ +0009eca0: 2e20 5468 6520 6172 7261 7920 6973 2063  . The array is c
│ │ │ +0009ecb0: 6f6d 7075 7465 6420 6f6e 6c79 2069 6e20  omputed only in 
│ │ │ +0009ecc0: 7468 6520 5241 4e53 4143 2061 6e64 204c  the RANSAC and L
│ │ │ +0009ecd0: 4d65 6453 206d 6574 686f 6473 2e3c 2f64  MedS methods.</d
│ │ │ +0009ece0: 643e 0a3c 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c  d>.<dt>Returns:<
│ │ │ +0009ecf0: 2f64 743e 0a3c 6464 3e61 7574 6f6d 6174  /dt>.<dd>automat
│ │ │ +0009ed00: 6963 616c 6c79 2067 656e 6572 6174 6564  ically generated
│ │ │ +0009ed10: 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469  </dd>.</dl>.</di
│ │ │ +0009ed20: 763e 0a3c 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f  v>.</section>.</
│ │ │ +0009ed30: 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c 7365 6374 696f  li>.<li>.<sectio
│ │ │ +0009ed40: 6e20 636c 6173 733d 2264 6574 6169 6c22  n class="detail"
│ │ │ +0009ed50: 2069 643d 2266 696e 6445 7373 656e 7469   id="findEssenti
│ │ │ +0009ed60: 616c 4d61 7428 6f72 672e 6f70 656e 6376  alMat(org.opencv
│ │ │ +0009ed70: 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70  .core.Mat,org.op
│ │ │ +0009ed80: 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72  encv.core.Mat,or
│ │ │ +0009ed90: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61  g.opencv.core.Ma
│ │ │ +0009eda0: 742c 696e 742c 646f 7562 6c65 2c64 6f75  t,int,double,dou
│ │ │ +0009edb0: 626c 652c 696e 7429 223e 0a3c 6833 3e66  ble,int)">.<h3>f
│ │ │ +0009edc0: 696e 6445 7373 656e 7469 616c 4d61 743c  indEssentialMat<
│ │ │ +0009edd0: 2f68 333e 0a3c 6469 7620 636c 6173 733d  /h3>.<div class=
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│ │ │ +0009fe80: 7320 6f66 2074 6865 2073 616d 6520 7369  s of the same si
│ │ │ +0009fe90: 7a65 2061 6e64 2066 6f72 6d61 7420 6173  ze and format as
│ │ │ +0009fea0: 2070 6f69 6e74 7331 2e3c 2f64 643e 0a3c   points1.</dd>.<
│ │ │ +0009feb0: 6464 3e3c 636f 6465 3e63 616d 6572 614d  dd><code>cameraM
│ │ │ +0009fec0: 6174 7269 783c 2f63 6f64 653e 202d 2043  atrix</code> - C
│ │ │ +0009fed0: 616d 6572 6120 696e 7472 696e 7369 6320  amera intrinsic 
│ │ │ +0009fee0: 6d61 7472 6978 205c 285c 6361 6d65 7261  matrix \(\camera
│ │ │ +0009fef0: 6d61 7472 6978 7b41 7d5c 2920 2e0a 4e6f  matrix{A}\) ..No
│ │ │ +0009ff00: 7465 2074 6861 7420 7468 6973 2066 756e  te that this fun
│ │ │ +0009ff10: 6374 696f 6e20 6173 7375 6d65 7320 7468  ction assumes th
│ │ │ +0009ff20: 6174 2070 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070  at points1 and p
│ │ │ +0009ff30: 6f69 6e74 7332 2061 7265 2066 6561 7475  oints2 are featu
│ │ │ +0009ff40: 7265 2070 6f69 6e74 7320 6672 6f6d 2063  re points from c
│ │ │ +0009ff50: 616d 6572 6173 2077 6974 6820 7468 650a  ameras with the.
│ │ │ +0009ff60: 7361 6d65 2063 616d 6572 6120 696e 7472  same camera intr
│ │ │ +0009ff70: 696e 7369 6320 6d61 7472 6978 2e20 4966  insic matrix. If
│ │ │ +0009ff80: 2074 6869 7320 6173 7375 6d70 7469 6f6e   this assumption
│ │ │ +0009ff90: 2064 6f65 7320 6e6f 7420 686f 6c64 2066   does not hold f
│ │ │ +0009ffa0: 6f72 2079 6f75 7220 7573 6520 6361 7365  or your use case
│ │ │ +0009ffb0: 2c20 7573 6520 616e 6f74 6865 720a 6675  , use another.fu
│ │ │ +0009ffc0: 6e63 7469 6f6e 206f 7665 726c 6f61 6420  nction overload 
│ │ │ +0009ffd0: 6f72 2023 756e 6469 7374 6f72 7450 6f69  or #undistortPoi
│ │ │ +0009ffe0: 6e74 7320 7769 7468 203c 636f 6465 3e50  nts with <code>P
│ │ │ +0009fff0: 203d 2063 763a 3a4e 6f41 7272 6179 2829   = cv::NoArray()
│ │ │ +000a0000: 3c2f 636f 6465 3e20 666f 7220 626f 7468  </code> for both
│ │ │ +000a0010: 2063 616d 6572 6173 2074 6f20 7472 616e   cameras to tran
│ │ │ +000a0020: 7366 6f72 6d20 696d 6167 650a 706f 696e  sform image.poin
│ │ │ +000a0030: 7473 2074 6f20 6e6f 726d 616c 697a 6564  ts to normalized
│ │ │ +000a0040: 2069 6d61 6765 2063 6f6f 7264 696e 6174   image coordinat
│ │ │ +000a0050: 6573 2c20 7768 6963 6820 6172 6520 7661  es, which are va
│ │ │ +000a0060: 6c69 6420 666f 7220 7468 6520 6964 656e  lid for the iden
│ │ │ +000a0070: 7469 7479 2063 616d 6572 6120 696e 7472  tity camera intr
│ │ │ +000a0080: 696e 7369 6320 6d61 7472 6978 2e0a 5768  insic matrix..Wh
│ │ │ +000a0090: 656e 2070 6173 7369 6e67 2074 6865 7365  en passing these
│ │ │ +000a00a0: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 2c20 7061   coordinates, pa
│ │ │ +000a00b0: 7373 2074 6865 2069 6465 6e74 6974 7920  ss the identity 
│ │ │ +000a00c0: 6d61 7472 6978 2066 6f72 2074 6869 7320  matrix for this 
│ │ │ +000a00d0: 7061 7261 6d65 7465 722e 3c2f 6464 3e0a  parameter.</dd>.
│ │ │ +000a00e0: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65 7468 6f64  <dd><code>method
│ │ │ +000a00f0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65 7468 6f64  </code> - Method
│ │ │ +000a0100: 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2061   for computing a
│ │ │ +000a0110: 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472  n essential matr
│ │ │ +000a0120: 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a  ix..<ul>.  <li>.
│ │ │ +000a0130: 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143 2066     REF: RANSAC f
│ │ │ +000a0140: 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320 616c  or the RANSAC al
│ │ │ +000a0150: 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e  gorithm..  </li>
│ │ │ +000a0160: 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20  .  <li>.   REF: 
│ │ │ +000a0170: 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468 6520 4c4d  LMEDS for the LM
│ │ │ +000a0180: 6564 5320 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20  edS algorithm.. 
│ │ │ +000a0190: 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6464   </li>.</ul></dd
│ │ │ +000a01a0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7072 6f62  >.<dd><code>prob
│ │ │ +000a01b0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65  </code> - Parame
│ │ │ +000a01c0: 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2074 6865  ter used for the
│ │ │ +000a01d0: 2052 414e 5341 4320 6f72 204c 4d65 6453   RANSAC or LMedS
│ │ │ +000a01e0: 206d 6574 686f 6473 206f 6e6c 792e 2049   methods only. I
│ │ │ +000a01f0: 7420 7370 6563 6966 6965 7320 6120 6465  t specifies a de
│ │ │ +000a0200: 7369 7261 626c 6520 6c65 7665 6c20 6f66  sirable level of
│ │ │ +000a0210: 0a63 6f6e 6669 6465 6e63 6520 2870 726f  .confidence (pro
│ │ │ +000a0220: 6261 6269 6c69 7479 2920 7468 6174 2074  bability) that t
│ │ │ +000a0230: 6865 2065 7374 696d 6174 6564 206d 6174  he estimated mat
│ │ │ +000a0240: 7269 7820 6973 2063 6f72 7265 6374 2e3c  rix is correct.<
│ │ │ +000a0250: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ +000a0260: 6872 6573 686f 6c64 3c2f 636f 6465 3e20  hreshold</code> 
│ │ │ +000a0270: 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573 6564  - Parameter used
│ │ │ +000a0280: 2066 6f72 2052 414e 5341 432e 2049 7420   for RANSAC. It 
│ │ │ +000a0290: 6973 2074 6865 206d 6178 696d 756d 2064  is the maximum d
│ │ │ +000a02a0: 6973 7461 6e63 6520 6672 6f6d 2061 2070  istance from a p
│ │ │ +000a02b0: 6f69 6e74 2074 6f20 616e 2065 7069 706f  oint to an epipo
│ │ │ +000a02c0: 6c61 720a 6c69 6e65 2069 6e20 7069 7865  lar.line in pixe
│ │ │ +000a02d0: 6c73 2c20 6265 796f 6e64 2077 6869 6368  ls, beyond which
│ │ │ +000a02e0: 2074 6865 2070 6f69 6e74 2069 7320 636f   the point is co
│ │ │ +000a02f0: 6e73 6964 6572 6564 2061 6e20 6f75 746c  nsidered an outl
│ │ │ +000a0300: 6965 7220 616e 6420 6973 206e 6f74 2075  ier and is not u
│ │ │ +000a0310: 7365 6420 666f 7220 636f 6d70 7574 696e  sed for computin
│ │ │ +000a0320: 6720 7468 650a 6669 6e61 6c20 6675 6e64  g the.final fund
│ │ │ +000a0330: 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2e20  amental matrix. 
│ │ │ +000a0340: 4974 2063 616e 2062 6520 7365 7420 746f  It can be set to
│ │ │ +000a0350: 2073 6f6d 6574 6869 6e67 206c 696b 6520   something like 
│ │ │ +000a0360: 312d 332c 2064 6570 656e 6469 6e67 206f  1-3, depending o
│ │ │ +000a0370: 6e20 7468 6520 6163 6375 7261 6379 206f  n the accuracy o
│ │ │ +000a0380: 6620 7468 650a 706f 696e 7420 6c6f 6361  f the.point loca
│ │ │ +000a0390: 6c69 7a61 7469 6f6e 2c20 696d 6167 6520  lization, image 
│ │ │ +000a03a0: 7265 736f 6c75 7469 6f6e 2c20 616e 6420  resolution, and 
│ │ │ +000a03b0: 7468 6520 696d 6167 6520 6e6f 6973 652e  the image noise.
│ │ │ +000a03c0: 0a66 6f72 2074 6865 206f 7468 6572 2070  .for the other p
│ │ │ +000a03d0: 6f69 6e74 732e 2054 6865 2061 7272 6179  oints. The array
│ │ │ +000a03e0: 2069 7320 636f 6d70 7574 6564 206f 6e6c   is computed onl
│ │ │ +000a03f0: 7920 696e 2074 6865 2052 414e 5341 4320  y in the RANSAC 
│ │ │ +000a0400: 616e 6420 4c4d 6564 5320 6d65 7468 6f64  and LMedS method
│ │ │ +000a0410: 732e 0a0a 5468 6973 2066 756e 6374 696f  s...This functio
│ │ │ +000a0420: 6e20 6573 7469 6d61 7465 7320 6573 7365  n estimates esse
│ │ │ +000a0430: 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2062 6173  ntial matrix bas
│ │ │ +000a0440: 6564 206f 6e20 7468 6520 6669 7665 2d70  ed on the five-p
│ │ │ +000a0450: 6f69 6e74 2061 6c67 6f72 6974 686d 2073  oint algorithm s
│ │ │ +000a0460: 6f6c 7665 7220 696e 2043 4954 453a 204e  olver in CITE: N
│ │ │ +000a0470: 6973 7465 7230 3320 2e0a 4349 5445 3a20  ister03 ..CITE: 
│ │ │ +000a0480: 5374 6577 656e 6975 7343 4653 2069 7320  SteweniusCFS is 
│ │ │ +000a0490: 616c 736f 2061 2072 656c 6174 6564 2e20  also a related. 
│ │ │ +000a04a0: 5468 6520 6570 6970 6f6c 6172 2067 656f  The epipolar geo
│ │ │ +000a04b0: 6d65 7472 7920 6973 2064 6573 6372 6962  metry is describ
│ │ │ +000a04c0: 6564 2062 7920 7468 6520 666f 6c6c 6f77  ed by the follow
│ │ │ +000a04d0: 696e 6720 6571 7561 7469 6f6e 3a0a 0a5c  ing equation:..\
│ │ │ +000a04e0: 285b 705f 323b 2031 5d5e 5420 4b5e 7b2d  ([p_2; 1]^T K^{-
│ │ │ +000a04f0: 547d 2045 204b 5e7b 2d31 7d20 5b70 5f31  T} E K^{-1} [p_1
│ │ │ +000a0500: 3b20 315d 203d 2030 5c29 0a0a 7768 6572  ; 1] = 0\)..wher
│ │ │ +000a0510: 6520 5c28 455c 2920 6973 2061 6e20 6573  e \(E\) is an es
│ │ │ +000a0520: 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2c20  sential matrix, 
│ │ │ +000a0530: 5c28 705f 315c 2920 616e 6420 5c28 705f  \(p_1\) and \(p_
│ │ │ +000a0540: 325c 2920 6172 6520 636f 7272 6573 706f  2\) are correspo
│ │ │ +000a0550: 6e64 696e 6720 706f 696e 7473 2069 6e20  nding points in 
│ │ │ +000a0560: 7468 6520 6669 7273 7420 616e 6420 7468  the first and th
│ │ │ +000a0570: 650a 7365 636f 6e64 2069 6d61 6765 732c  e.second images,
│ │ │ +000a0580: 2072 6573 7065 6374 6976 656c 792e 2054   respectively. T
│ │ │ +000a0590: 6865 2072 6573 756c 7420 6f66 2074 6869  he result of thi
│ │ │ +000a05a0: 7320 6675 6e63 7469 6f6e 206d 6179 2062  s function may b
│ │ │ +000a05b0: 6520 7061 7373 6564 2066 7572 7468 6572  e passed further
│ │ │ +000a05c0: 2074 6f0a 2364 6563 6f6d 706f 7365 4573   to.#decomposeEs
│ │ │ +000a05d0: 7365 6e74 6961 6c4d 6174 206f 7220 2372  sentialMat or #r
│ │ │ +000a05e0: 6563 6f76 6572 506f 7365 2074 6f20 7265  ecoverPose to re
│ │ │ +000a05f0: 636f 7665 7220 7468 6520 7265 6c61 7469  cover the relati
│ │ │ +000a0600: 7665 2070 6f73 6520 6265 7477 6565 6e20  ve pose between 
│ │ │ +000a0610: 6361 6d65 7261 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64  cameras.</dd>.<d
│ │ │ +000a0620: 743e 5265 7475 726e 733a 3c2f 6474 3e0a  t>Returns:</dt>.
│ │ │ +000a0630: 3c64 643e 6175 746f 6d61 7469 6361 6c6c  <dd>automaticall
│ │ │ +000a0640: 7920 6765 6e65 7261 7465 643c 2f64 643e  y generated</dd>
│ │ │ +000a0650: 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976 3e0a 3c2f  .</dl>.</div>.</
│ │ │ +000a0660: 7365 6374 696f 6e3e 0a3c 2f6c 693e 0a3c  section>.</li>.<
│ │ │ +000a0670: 6c69 3e0a 3c73 6563 7469 6f6e 2063 6c61  li>.<section cla
│ │ │ +000a0680: 7373 3d22 6465 7461 696c 2220 6964 3d22  ss="detail" id="
│ │ │ +000a0690: 6669 6e64 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174  findEssentialMat
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│ │ │ +000a3d30: 7d20 205c 5c0a 3020 2661 6d70 3b20 3020  }  \\.0 &amp; 0 
│ │ │ +000a3d40: 2661 6d70 3b20 310a 5c65 6e64 7b62 6d61  &amp; 1.\end{bma
│ │ │ +000a3d50: 7472 6978 7d5c 293c 2f64 643e 0a3c 6474  trix}\)</dd>.<dt
│ │ │ +000a3d60: 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64 743e 0a3c  >Returns:</dt>.<
│ │ │ +000a3d70: 6464 3e61 7574 6f6d 6174 6963 616c 6c79  dd>automatically
│ │ │ +000a3d80: 2067 656e 6572 6174 6564 3c2f 6464 3e0a   generated</dd>.
│ │ │ +000a3d90: 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c 2f73  </dl>.</div>.</s
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│ │ │ +000a41b0: 323c 2f63 6f64 653e 202d 2041 7272 6179  2</code> - Array
│ │ │ +000a41c0: 206f 6620 7468 6520 7365 636f 6e64 2069   of the second i
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│ │ │ +000a41f0: 2066 6f72 6d61 7420 6173 2070 6f69 6e74   format as point
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│ │ │ +000a4380: 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052  /li>.  <li>.   R
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│ │ │ +000a43b0: 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e  m..  </li>.</ul>
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│ │ │ +000a4480: 7220 706f 696e 7473 2e20 5468 6520 6172  r points. The ar
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│ │ │ +000a44c0: 686f 6473 2e0a 0a54 6869 7320 6675 6e63  hods...This func
│ │ │ +000a44d0: 7469 6f6e 2064 6966 6665 7273 2066 726f  tion differs fro
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│ │ │ +000a44f0: 7468 6174 2069 7420 636f 6d70 7574 6573  that it computes
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│ │ │ +000a4580: 3b20 795f 7b70 707d 2020 5c5c 0a30 2026  ; y_{pp}  \\.0 &
│ │ │ +000a4590: 616d 703b 2030 2026 616d 703b 2031 0a5c  amp; 0 &amp; 1.\
│ │ │ +000a45a0: 656e 647b 626d 6174 7269 787d 5c29 3c2f  end{bmatrix}\)</
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│ │ │ +000a4640: 7468 6520 706f 696e 7420 6973 2063 6f6e  the point is con
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│ │ │ +000a4660: 6572 2061 6e64 2069 7320 6e6f 7420 7573  er and is not us
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│ │ │ +000a46d0: 2074 6865 2061 6363 7572 6163 7920 6f66   the accuracy of
│ │ │ +000a46e0: 2074 6865 0a70 6f69 6e74 206c 6f63 616c   the.point local
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│ │ │ +000a7930: 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369 656e  rtion coefficien
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│ │ │ +000a7980: 206b 5f36 5b2c 2073 5f31 2c20 735f 322c   k_6[, s_1, s_2,
│ │ │ +000a7990: 2073 5f33 2c20 735f 345b 2c20 5c74 6175   s_3, s_4[, \tau
│ │ │ +000a79a0: 5f78 2c20 5c74 6175 5f79 5d5d 5d5d 295c  _x, \tau_y]]]])\
│ │ │ +000a79b0: 290a 6f66 2034 2c20 352c 2038 2c20 3132  ).of 4, 5, 8, 12
│ │ │ +000a79c0: 206f 7220 3134 2065 6c65 6d65 6e74 732e   or 14 elements.
│ │ │ +000a79d0: 2049 6620 7468 6520 7665 6374 6f72 2069   If the vector i
│ │ │ +000a79e0: 7320 4e55 4c4c 2f65 6d70 7479 2c20 7468  s NULL/empty, th
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│ │ │ +000a7a20: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6574 686f  .<dd><code>metho
│ │ │ +000a7a30: 643c 2f63 6f64 653e 202d 204d 6574 686f  d</code> - Metho
│ │ │ +000a7a40: 6420 666f 7220 636f 6d70 7574 696e 6720  d for computing 
│ │ │ +000a7a50: 616e 2065 7373 656e 7469 616c 206d 6174  an essential mat
│ │ │ +000a7a60: 7269 782e 0a3c 756c 3e0a 2020 3c6c 693e  rix..<ul>.  <li>
│ │ │ +000a7a70: 0a20 2020 5245 463a 2052 414e 5341 4320  .   REF: RANSAC 
│ │ │ +000a7a80: 666f 7220 7468 6520 5241 4e53 4143 2061  for the RANSAC a
│ │ │ +000a7a90: 6c67 6f72 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69  lgorithm..  </li
│ │ │ +000a7aa0: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a  >.  <li>.   REF:
│ │ │ +000a7ab0: 204c 4d45 4453 2066 6f72 2074 6865 204c   LMEDS for the L
│ │ │ +000a7ac0: 4d65 6453 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e0a  MedS algorithm..
│ │ │ +000a7ad0: 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c 3e3c 2f64    </li>.</ul></d
│ │ │ +000a7ae0: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 726f  d>.<dd><code>pro
│ │ │ +000a7af0: 623c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172 616d  b</code> - Param
│ │ │ +000a7b00: 6574 6572 2075 7365 6420 666f 7220 7468  eter used for th
│ │ │ +000a7b10: 6520 5241 4e53 4143 206f 7220 4c4d 6564  e RANSAC or LMed
│ │ │ +000a7b20: 5320 6d65 7468 6f64 7320 6f6e 6c79 2e20  S methods only. 
│ │ │ +000a7b30: 4974 2073 7065 6369 6669 6573 2061 2064  It specifies a d
│ │ │ +000a7b40: 6573 6972 6162 6c65 206c 6576 656c 206f  esirable level o
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│ │ │ +000a7b60: 6f62 6162 696c 6974 7929 2074 6861 7420  obability) that 
│ │ │ +000a7b70: 7468 6520 6573 7469 6d61 7465 6420 6d61  the estimated ma
│ │ │ +000a7b80: 7472 6978 2069 7320 636f 7272 6563 742e  trix is correct.
│ │ │ +000a7b90: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000a7ba0: 7468 7265 7368 6f6c 643c 2f63 6f64 653e  threshold</code>
│ │ │ +000a7bb0: 202d 2050 6172 616d 6574 6572 2075 7365   - Parameter use
│ │ │ +000a7bc0: 6420 666f 7220 5241 4e53 4143 2e20 4974  d for RANSAC. It
│ │ │ +000a7bd0: 2069 7320 7468 6520 6d61 7869 6d75 6d20   is the maximum 
│ │ │ +000a7be0: 6469 7374 616e 6365 2066 726f 6d20 6120  distance from a 
│ │ │ +000a7bf0: 706f 696e 7420 746f 2061 6e20 6570 6970  point to an epip
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│ │ │ +000a7c10: 656c 732c 2062 6579 6f6e 6420 7768 6963  els, beyond whic
│ │ │ +000a7c20: 6820 7468 6520 706f 696e 7420 6973 2063  h the point is c
│ │ │ +000a7c30: 6f6e 7369 6465 7265 6420 616e 206f 7574  onsidered an out
│ │ │ +000a7c40: 6c69 6572 2061 6e64 2069 7320 6e6f 7420  lier and is not 
│ │ │ +000a7c50: 7573 6564 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469  used for computi
│ │ │ +000a7c60: 6e67 2074 6865 0a66 696e 616c 2066 756e  ng the.final fun
│ │ │ +000a7c70: 6461 6d65 6e74 616c 206d 6174 7269 782e  damental matrix.
│ │ │ +000a7c80: 2049 7420 6361 6e20 6265 2073 6574 2074   It can be set t
│ │ │ +000a7c90: 6f20 736f 6d65 7468 696e 6720 6c69 6b65  o something like
│ │ │ +000a7ca0: 2031 2d33 2c20 6465 7065 6e64 696e 6720   1-3, depending 
│ │ │ +000a7cb0: 6f6e 2074 6865 2061 6363 7572 6163 7920  on the accuracy 
│ │ │ +000a7cc0: 6f66 2074 6865 0a70 6f69 6e74 206c 6f63  of the.point loc
│ │ │ +000a7cd0: 616c 697a 6174 696f 6e2c 2069 6d61 6765  alization, image
│ │ │ +000a7ce0: 2072 6573 6f6c 7574 696f 6e2c 2061 6e64   resolution, and
│ │ │ +000a7cf0: 2074 6865 2069 6d61 6765 206e 6f69 7365   the image noise
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│ │ │ +000a7d40: 2065 6c65 6d65 6e74 206f 6620 7768 6963   element of whic
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│ │ │ +000a7d70: 6f20 310a 666f 7220 7468 6520 6f74 6865  o 1.for the othe
│ │ │ +000a7d80: 7220 706f 696e 7473 2e20 5468 6520 6172  r points. The ar
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│ │ │ +000a7dc0: 686f 6473 2e0a 0a54 6869 7320 6675 6e63  hods...This func
│ │ │ +000a7dd0: 7469 6f6e 2065 7374 696d 6174 6573 2065  tion estimates e
│ │ │ +000a7de0: 7373 656e 7469 616c 206d 6174 7269 7820  ssential matrix 
│ │ │ +000a7df0: 6261 7365 6420 6f6e 2074 6865 2066 6976  based on the fiv
│ │ │ +000a7e00: 652d 706f 696e 7420 616c 676f 7269 7468  e-point algorith
│ │ │ +000a7e10: 6d20 736f 6c76 6572 2069 6e20 4349 5445  m solver in CITE
│ │ │ +000a7e20: 3a20 4e69 7374 6572 3033 202e 0a43 4954  : Nister03 ..CIT
│ │ │ +000a7e30: 453a 2053 7465 7765 6e69 7573 4346 5320  E: SteweniusCFS 
│ │ │ +000a7e40: 6973 2061 6c73 6f20 6120 7265 6c61 7465  is also a relate
│ │ │ +000a7e50: 642e 2054 6865 2065 7069 706f 6c61 7220  d. The epipolar 
│ │ │ +000a7e60: 6765 6f6d 6574 7279 2069 7320 6465 7363  geometry is desc
│ │ │ +000a7e70: 7269 6265 6420 6279 2074 6865 2066 6f6c  ribed by the fol
│ │ │ +000a7e80: 6c6f 7769 6e67 2065 7175 6174 696f 6e3a  lowing equation:
│ │ │ +000a7e90: 0a0a 5c28 5b70 5f32 3b20 315d 5e54 204b  ..\([p_2; 1]^T K
│ │ │ +000a7ea0: 5e7b 2d54 7d20 4520 4b5e 7b2d 317d 205b  ^{-T} E K^{-1} [
│ │ │ +000a7eb0: 705f 313b 2031 5d20 3d20 305c 290a 0a77  p_1; 1] = 0\)..w
│ │ │ +000a7ec0: 6865 7265 205c 2845 5c29 2069 7320 616e  here \(E\) is an
│ │ │ +000a7ed0: 2065 7373 656e 7469 616c 206d 6174 7269   essential matri
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│ │ │ +000a7ef0: 2870 5f32 5c29 2061 7265 2063 6f72 7265  (p_2\) are corre
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│ │ │ +000a7f10: 696e 2074 6865 2066 6972 7374 2061 6e64  in the first and
│ │ │ +000a7f20: 2074 6865 0a73 6563 6f6e 6420 696d 6167   the.second imag
│ │ │ +000a7f30: 6573 2c20 7265 7370 6563 7469 7665 6c79  es, respectively
│ │ │ +000a7f40: 2e20 5468 6520 7265 7375 6c74 206f 6620  . The result of 
│ │ │ +000a7f50: 7468 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6d61  this function ma
│ │ │ +000a7f60: 7920 6265 2070 6173 7365 6420 6675 7274  y be passed furt
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│ │ │ +000a7f80: 6545 7373 656e 7469 616c 4d61 7420 6f72  eEssentialMat or
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│ │ │ +000a7fa0: 6f20 7265 636f 7665 7220 7468 6520 7265  o recover the re
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│ │ │ +000a7fc0: 6565 6e20 6361 6d65 7261 732e 3c2f 6464  een cameras.</dd
│ │ │ +000a7fd0: 3e0a 3c64 743e 5265 7475 726e 733a 3c2f  >.<dt>Returns:</
│ │ │ +000a7fe0: 6474 3e0a 3c64 643e 6175 746f 6d61 7469  dt>.<dd>automati
│ │ │ +000a7ff0: 6361 6c6c 7920 6765 6e65 7261 7465 643c  cally generated<
│ │ │ +000a8000: 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976  /dd>.</dl>.</div
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│ │ │ +000a86b0: 317d 5c29 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  1}\) .</dd>.<dd>
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│ │ │ +000a8760: 782c 205c 7461 755f 795d 5d5d 5d29 5c29  x, \tau_y]]]])\)
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│ │ │ +000a8d70: 2074 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67 2065   the following e
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│ │ │ +000a92d0: 2e2e 2f63 6f72 652f 4d61 742e 6874 6d6c  ../core/Mat.html
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│ │ │ +000a9320: 7426 6e62 7370 3b6d 6574 686f 642c 0a20  t&nbsp;method,. 
│ │ │ +000a9330: 646f 7562 6c65 266e 6273 703b 7072 6f62  double&nbsp;prob
│ │ │ +000a9340: 293c 2f73 7061 6e3e 3c2f 6469 763e 0a3c  )</span></div>.<
│ │ │ +000a9350: 6469 7620 636c 6173 733d 2262 6c6f 636b  div class="block
│ │ │ +000a9360: 223e 4361 6c63 756c 6174 6573 2061 6e20  ">Calculates an 
│ │ │ +000a9370: 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978  essential matrix
│ │ │ +000a9380: 2066 726f 6d20 7468 6520 636f 7272 6573   from the corres
│ │ │ +000a9390: 706f 6e64 696e 6720 706f 696e 7473 2069  ponding points i
│ │ │ +000a93a0: 6e20 7477 6f20 696d 6167 6573 2066 726f  n two images fro
│ │ │ +000a93b0: 6d20 706f 7465 6e74 6961 6c6c 7920 7477  m potentially tw
│ │ │ +000a93c0: 6f20 6469 6666 6572 656e 7420 6361 6d65  o different came
│ │ │ +000a93d0: 7261 732e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c 2063  ras.</div>.<dl c
│ │ │ +000a93e0: 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a 3c64  lass="notes">.<d
│ │ │ +000a93f0: 743e 5061 7261 6d65 7465 7273 3a3c 2f64  t>Parameters:</d
│ │ │ +000a9400: 743e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 6f69  t>.<dd><code>poi
│ │ │ +000a9410: 6e74 7331 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172  nts1</code> - Ar
│ │ │ +000a9420: 7261 7920 6f66 204e 2028 4e20 2667 743b  ray of N (N &gt;
│ │ │ +000a9430: 3d20 3529 2032 4420 706f 696e 7473 2066  = 5) 2D points f
│ │ │ +000a9440: 726f 6d20 7468 6520 6669 7273 7420 696d  rom the first im
│ │ │ +000a9450: 6167 652e 2054 6865 2070 6f69 6e74 2063  age. The point c
│ │ │ +000a9460: 6f6f 7264 696e 6174 6573 2073 686f 756c  oordinates shoul
│ │ │ +000a9470: 640a 6265 2066 6c6f 6174 696e 672d 706f  d.be floating-po
│ │ │ +000a9480: 696e 7420 2873 696e 676c 6520 6f72 2064  int (single or d
│ │ │ +000a9490: 6f75 626c 6520 7072 6563 6973 696f 6e29  ouble precision)
│ │ │ +000a94a0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +000a94b0: 3e70 6f69 6e74 7332 3c2f 636f 6465 3e20  >points2</code> 
│ │ │ +000a94c0: 2d20 4172 7261 7920 6f66 2074 6865 2073  - Array of the s
│ │ │ +000a94d0: 6563 6f6e 6420 696d 6167 6520 706f 696e  econd image poin
│ │ │ +000a94e0: 7473 206f 6620 7468 6520 7361 6d65 2073  ts of the same s
│ │ │ +000a94f0: 697a 6520 616e 6420 666f 726d 6174 2061  ize and format a
│ │ │ +000a9500: 7320 706f 696e 7473 312e 3c2f 6464 3e0a  s points1.</dd>.
│ │ │ +000a9510: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6361 6d65 7261  <dd><code>camera
│ │ │ +000a9520: 4d61 7472 6978 313c 2f63 6f64 653e 202d  Matrix1</code> -
│ │ │ +000a9530: 2043 616d 6572 6120 6d61 7472 6978 2066   Camera matrix f
│ │ │ +000a9540: 6f72 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d  or the first cam
│ │ │ +000a9550: 6572 6120 5c28 4b20 3d20 5c76 6563 7468  era \(K = \vecth
│ │ │ +000a9560: 7265 6574 6872 6565 7b66 5f78 7d7b 307d  reethree{f_x}{0}
│ │ │ +000a9570: 7b63 5f78 7d7b 307d 7b66 5f79 7d7b 635f  {c_x}{0}{f_y}{c_
│ │ │ +000a9580: 797d 7b30 7d7b 307d 7b31 7d5c 2920 2e3c  y}{0}{0}{1}\) .<
│ │ │ +000a9590: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
│ │ │ +000a95a0: 6973 7443 6f65 6666 7331 3c2f 636f 6465  istCoeffs1</code
│ │ │ +000a95b0: 3e20 2d20 496e 7075 7420 7665 6374 6f72  > - Input vector
│ │ │ +000a95c0: 206f 6620 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063   of distortion c
│ │ │ +000a95d0: 6f65 6666 6963 6965 6e74 7320 666f 7220  oefficients for 
│ │ │ +000a95e0: 7468 6520 6669 7273 7420 6361 6d65 7261  the first camera
│ │ │ +000a95f0: 0a5c 2828 6b5f 312c 206b 5f32 2c20 705f  .\((k_1, k_2, p_
│ │ │ +000a9600: 312c 2070 5f32 5b2c 206b 5f33 5b2c 206b  1, p_2[, k_3[, k
│ │ │ +000a9610: 5f34 2c20 6b5f 352c 206b 5f36 5b2c 2073  _4, k_5, k_6[, s
│ │ │ +000a9620: 5f31 2c20 735f 322c 2073 5f33 2c20 735f  _1, s_2, s_3, s_
│ │ │ +000a9630: 345b 2c20 5c74 6175 5f78 2c20 5c74 6175  4[, \tau_x, \tau
│ │ │ +000a9640: 5f79 5d5d 5d5d 295c 290a 6f66 2034 2c20  _y]]]])\).of 4, 
│ │ │ +000a9650: 352c 2038 2c20 3132 206f 7220 3134 2065  5, 8, 12 or 14 e
│ │ │ +000a9660: 6c65 6d65 6e74 732e 2049 6620 7468 6520  lements. If the 
│ │ │ +000a9670: 7665 6374 6f72 2069 7320 4e55 4c4c 2f65  vector is NULL/e
│ │ │ +000a9680: 6d70 7479 2c20 7468 6520 7a65 726f 2064  mpty, the zero d
│ │ │ +000a9690: 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669  istortion coeffi
│ │ │ +000a96a0: 6369 656e 7473 2061 7265 2061 7373 756d  cients are assum
│ │ │ +000a96b0: 6564 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ed.</dd>.<dd><co
│ │ │ +000a96c0: 6465 3e63 616d 6572 614d 6174 7269 7832  de>cameraMatrix2
│ │ │ +000a96d0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4361 6d65 7261  </code> - Camera
│ │ │ +000a96e0: 206d 6174 7269 7820 666f 7220 7468 6520   matrix for the 
│ │ │ +000a96f0: 7365 636f 6e64 2063 616d 6572 6120 5c28  second camera \(
│ │ │ +000a9700: 4b20 3d20 5c76 6563 7468 7265 6574 6872  K = \vecthreethr
│ │ │ +000a9710: 6565 7b66 5f78 7d7b 307d 7b63 5f78 7d7b  ee{f_x}{0}{c_x}{
│ │ │ +000a9720: 307d 7b66 5f79 7d7b 635f 797d 7b30 7d7b  0}{f_y}{c_y}{0}{
│ │ │ +000a9730: 307d 7b31 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c  0}{1}\) .</dd>.<
│ │ │ +000a9740: 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65  dd><code>distCoe
│ │ │ +000a9750: 6666 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e  ffs2</code> - In
│ │ │ +000a9760: 7075 7420 7665 6374 6f72 206f 6620 6469  put vector of di
│ │ │ +000a9770: 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963  stortion coeffic
│ │ │ +000a9780: 6965 6e74 7320 666f 7220 7468 6520 7365  ients for the se
│ │ │ +000a9790: 636f 6e64 2063 616d 6572 610a 5c28 286b  cond camera.\((k
│ │ │ +000a97a0: 5f31 2c20 6b5f 322c 2070 5f31 2c20 705f  _1, k_2, p_1, p_
│ │ │ +000a97b0: 325b 2c20 6b5f 335b 2c20 6b5f 342c 206b  2[, k_3[, k_4, k
│ │ │ +000a97c0: 5f35 2c20 6b5f 365b 2c20 735f 312c 2073  _5, k_6[, s_1, s
│ │ │ +000a97d0: 5f32 2c20 735f 332c 2073 5f34 5b2c 205c  _2, s_3, s_4[, \
│ │ │ +000a97e0: 7461 755f 782c 205c 7461 755f 795d 5d5d  tau_x, \tau_y]]]
│ │ │ +000a97f0: 5d29 5c29 0a6f 6620 342c 2035 2c20 382c  ])\).of 4, 5, 8,
│ │ │ +000a9800: 2031 3220 6f72 2031 3420 656c 656d 656e   12 or 14 elemen
│ │ │ +000a9810: 7473 2e20 4966 2074 6865 2076 6563 746f  ts. If the vecto
│ │ │ +000a9820: 7220 6973 204e 554c 4c2f 656d 7074 792c  r is NULL/empty,
│ │ │ +000a9830: 2074 6865 207a 6572 6f20 6469 7374 6f72   the zero distor
│ │ │ +000a9840: 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74  tion coefficient
│ │ │ +000a9850: 7320 6172 6520 6173 7375 6d65 642e 3c2f  s are assumed.</
│ │ │ +000a9860: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65  dd>.<dd><code>me
│ │ │ +000a9870: 7468 6f64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65  thod</code> - Me
│ │ │ +000a9880: 7468 6f64 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469  thod for computi
│ │ │ +000a9890: 6e67 2061 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20  ng an essential 
│ │ │ +000a98a0: 6d61 7472 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c  matrix..<ul>.  <
│ │ │ +000a98b0: 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53  li>.   REF: RANS
│ │ │ +000a98c0: 4143 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341  AC for the RANSA
│ │ │ +000a98d0: 4320 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c  C algorithm..  <
│ │ │ +000a98e0: 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052  /li>.  <li>.   R
│ │ │ +000a98f0: 4546 3a20 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468  EF: LMEDS for th
│ │ │ +000a9900: 6520 4c4d 6564 5320 616c 676f 7269 7468  e LMedS algorith
│ │ │ +000a9910: 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e  m..  </li>.</ul>
│ │ │ +000a9920: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000a9930: 7072 6f62 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061  prob</code> - Pa
│ │ │ +000a9940: 7261 6d65 7465 7220 7573 6564 2066 6f72  rameter used for
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│ │ │ +000a9960: 4d65 6453 206d 6574 686f 6473 206f 6e6c  MedS methods onl
│ │ │ +000a9970: 792e 2049 7420 7370 6563 6966 6965 7320  y. It specifies 
│ │ │ +000a9980: 6120 6465 7369 7261 626c 6520 6c65 7665  a desirable leve
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│ │ │ +000ab250: 5d5d 295c 290a 6f66 2034 2c20 352c 2038  ]])\).of 4, 5, 8
│ │ │ +000ab260: 2c20 3132 206f 7220 3134 2065 6c65 6d65  , 12 or 14 eleme
│ │ │ +000ab270: 6e74 732e 2049 6620 7468 6520 7665 6374  nts. If the vect
│ │ │ +000ab280: 6f72 2069 7320 4e55 4c4c 2f65 6d70 7479  or is NULL/empty
│ │ │ +000ab290: 2c20 7468 6520 7a65 726f 2064 6973 746f  , the zero disto
│ │ │ +000ab2a0: 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369 656e  rtion coefficien
│ │ │ +000ab2b0: 7473 2061 7265 2061 7373 756d 6564 2e3c  ts are assumed.<
│ │ │ +000ab2c0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63  /dd>.<dd><code>c
│ │ │ +000ab2d0: 616d 6572 614d 6174 7269 7832 3c2f 636f  ameraMatrix2</co
│ │ │ +000ab2e0: 6465 3e20 2d20 4361 6d65 7261 206d 6174  de> - Camera mat
│ │ │ +000ab2f0: 7269 7820 666f 7220 7468 6520 7365 636f  rix for the seco
│ │ │ +000ab300: 6e64 2063 616d 6572 6120 5c28 4b20 3d20  nd camera \(K = 
│ │ │ +000ab310: 5c76 6563 7468 7265 6574 6872 6565 7b66  \vecthreethree{f
│ │ │ +000ab320: 5f78 7d7b 307d 7b63 5f78 7d7b 307d 7b66  _x}{0}{c_x}{0}{f
│ │ │ +000ab330: 5f79 7d7b 635f 797d 7b30 7d7b 307d 7b31  _y}{c_y}{0}{0}{1
│ │ │ +000ab340: 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  }\) .</dd>.<dd><
│ │ │ +000ab350: 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65 6666 7332  code>distCoeffs2
│ │ │ +000ab360: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 7420  </code> - Input 
│ │ │ +000ab370: 7665 6374 6f72 206f 6620 6469 7374 6f72  vector of distor
│ │ │ +000ab380: 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74  tion coefficient
│ │ │ +000ab390: 7320 666f 7220 7468 6520 7365 636f 6e64  s for the second
│ │ │ +000ab3a0: 2063 616d 6572 610a 5c28 286b 5f31 2c20   camera.\((k_1, 
│ │ │ +000ab3b0: 6b5f 322c 2070 5f31 2c20 705f 325b 2c20  k_2, p_1, p_2[, 
│ │ │ +000ab3c0: 6b5f 335b 2c20 6b5f 342c 206b 5f35 2c20  k_3[, k_4, k_5, 
│ │ │ +000ab3d0: 6b5f 365b 2c20 735f 312c 2073 5f32 2c20  k_6[, s_1, s_2, 
│ │ │ +000ab3e0: 735f 332c 2073 5f34 5b2c 205c 7461 755f  s_3, s_4[, \tau_
│ │ │ +000ab3f0: 782c 205c 7461 755f 795d 5d5d 5d29 5c29  x, \tau_y]]]])\)
│ │ │ +000ab400: 0a6f 6620 342c 2035 2c20 382c 2031 3220  .of 4, 5, 8, 12 
│ │ │ +000ab410: 6f72 2031 3420 656c 656d 656e 7473 2e20  or 14 elements. 
│ │ │ +000ab420: 4966 2074 6865 2076 6563 746f 7220 6973  If the vector is
│ │ │ +000ab430: 204e 554c 4c2f 656d 7074 792c 2074 6865   NULL/empty, the
│ │ │ +000ab440: 207a 6572 6f20 6469 7374 6f72 7469 6f6e   zero distortion
│ │ │ +000ab450: 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74 7320 6172   coefficients ar
│ │ │ +000ab460: 6520 6173 7375 6d65 642e 0a3c 756c 3e0a  e assumed..<ul>.
│ │ │ +000ab470: 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245 463a 2052    <li>.   REF: R
│ │ │ +000ab480: 414e 5341 4320 666f 7220 7468 6520 5241  ANSAC for the RA
│ │ │ +000ab490: 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e0a  NSAC algorithm..
│ │ │ +000ab4a0: 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20    </li>.  <li>. 
│ │ │ +000ab4b0: 2020 5245 463a 204c 4d45 4453 2066 6f72    REF: LMEDS for
│ │ │ +000ab4c0: 2074 6865 204c 4d65 6453 2061 6c67 6f72   the LMedS algor
│ │ │ +000ab4d0: 6974 686d 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f  ithm..  </li>.</
│ │ │ +000ab4e0: 756c 3e0a 636f 6e66 6964 656e 6365 2028  ul>.confidence (
│ │ │ +000ab4f0: 7072 6f62 6162 696c 6974 7929 2074 6861  probability) tha
│ │ │ +000ab500: 7420 7468 6520 6573 7469 6d61 7465 6420  t the estimated 
│ │ │ +000ab510: 6d61 7472 6978 2069 7320 636f 7272 6563  matrix is correc
│ │ │ +000ab520: 742e 0a6c 696e 6520 696e 2070 6978 656c  t..line in pixel
│ │ │ +000ab530: 732c 2062 6579 6f6e 6420 7768 6963 6820  s, beyond which 
│ │ │ +000ab540: 7468 6520 706f 696e 7420 6973 2063 6f6e  the point is con
│ │ │ +000ab550: 7369 6465 7265 6420 616e 206f 7574 6c69  sidered an outli
│ │ │ +000ab560: 6572 2061 6e64 2069 7320 6e6f 7420 7573  er and is not us
│ │ │ +000ab570: 6564 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67  ed for computing
│ │ │ +000ab580: 2074 6865 0a66 696e 616c 2066 756e 6461   the.final funda
│ │ │ +000ab590: 6d65 6e74 616c 206d 6174 7269 782e 2049  mental matrix. I
│ │ │ +000ab5a0: 7420 6361 6e20 6265 2073 6574 2074 6f20  t can be set to 
│ │ │ +000ab5b0: 736f 6d65 7468 696e 6720 6c69 6b65 2031  something like 1
│ │ │ +000ab5c0: 2d33 2c20 6465 7065 6e64 696e 6720 6f6e  -3, depending on
│ │ │ +000ab5d0: 2074 6865 2061 6363 7572 6163 7920 6f66   the accuracy of
│ │ │ +000ab5e0: 2074 6865 0a70 6f69 6e74 206c 6f63 616c   the.point local
│ │ │ +000ab5f0: 697a 6174 696f 6e2c 2069 6d61 6765 2072  ization, image r
│ │ │ +000ab600: 6573 6f6c 7574 696f 6e2c 2061 6e64 2074  esolution, and t
│ │ │ +000ab610: 6865 2069 6d61 6765 206e 6f69 7365 2e0a  he image noise..
│ │ │ +000ab620: 666f 7220 7468 6520 6f74 6865 7220 706f  for the other po
│ │ │ +000ab630: 696e 7473 2e20 5468 6520 6172 7261 7920  ints. The array 
│ │ │ +000ab640: 6973 2063 6f6d 7075 7465 6420 6f6e 6c79  is computed only
│ │ │ +000ab650: 2069 6e20 7468 6520 5241 4e53 4143 2061   in the RANSAC a
│ │ │ +000ab660: 6e64 204c 4d65 6453 206d 6574 686f 6473  nd LMedS methods
│ │ │ +000ab670: 2e0a 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  ...This function
│ │ │ +000ab680: 2065 7374 696d 6174 6573 2065 7373 656e   estimates essen
│ │ │ +000ab690: 7469 616c 206d 6174 7269 7820 6261 7365  tial matrix base
│ │ │ +000ab6a0: 6420 6f6e 2074 6865 2066 6976 652d 706f  d on the five-po
│ │ │ +000ab6b0: 696e 7420 616c 676f 7269 7468 6d20 736f  int algorithm so
│ │ │ +000ab6c0: 6c76 6572 2069 6e20 4349 5445 3a20 4e69  lver in CITE: Ni
│ │ │ +000ab6d0: 7374 6572 3033 202e 0a43 4954 453a 2053  ster03 ..CITE: S
│ │ │ +000ab6e0: 7465 7765 6e69 7573 4346 5320 6973 2061  teweniusCFS is a
│ │ │ +000ab6f0: 6c73 6f20 6120 7265 6c61 7465 642e 2054  lso a related. T
│ │ │ +000ab700: 6865 2065 7069 706f 6c61 7220 6765 6f6d  he epipolar geom
│ │ │ +000ab710: 6574 7279 2069 7320 6465 7363 7269 6265  etry is describe
│ │ │ +000ab720: 6420 6279 2074 6865 2066 6f6c 6c6f 7769  d by the followi
│ │ │ +000ab730: 6e67 2065 7175 6174 696f 6e3a 0a0a 5c28  ng equation:..\(
│ │ │ +000ab740: 5b70 5f32 3b20 315d 5e54 204b 5e7b 2d54  [p_2; 1]^T K^{-T
│ │ │ +000ab750: 7d20 4520 4b5e 7b2d 317d 205b 705f 313b  } E K^{-1} [p_1;
│ │ │ +000ab760: 2031 5d20 3d20 305c 290a 0a77 6865 7265   1] = 0\)..where
│ │ │ +000ab770: 205c 2845 5c29 2069 7320 616e 2065 7373   \(E\) is an ess
│ │ │ +000ab780: 656e 7469 616c 206d 6174 7269 782c 205c  ential matrix, \
│ │ │ +000ab790: 2870 5f31 5c29 2061 6e64 205c 2870 5f32  (p_1\) and \(p_2
│ │ │ +000ab7a0: 5c29 2061 7265 2063 6f72 7265 7370 6f6e  \) are correspon
│ │ │ +000ab7b0: 6469 6e67 2070 6f69 6e74 7320 696e 2074  ding points in t
│ │ │ +000ab7c0: 6865 2066 6972 7374 2061 6e64 2074 6865  he first and the
│ │ │ +000ab7d0: 0a73 6563 6f6e 6420 696d 6167 6573 2c20  .second images, 
│ │ │ +000ab7e0: 7265 7370 6563 7469 7665 6c79 2e20 5468  respectively. Th
│ │ │ +000ab7f0: 6520 7265 7375 6c74 206f 6620 7468 6973  e result of this
│ │ │ +000ab800: 2066 756e 6374 696f 6e20 6d61 7920 6265   function may be
│ │ │ +000ab810: 2070 6173 7365 6420 6675 7274 6865 7220   passed further 
│ │ │ +000ab820: 746f 0a23 6465 636f 6d70 6f73 6545 7373  to.#decomposeEss
│ │ │ +000ab830: 656e 7469 616c 4d61 7420 6f72 2020 2372  entialMat or  #r
│ │ │ +000ab840: 6563 6f76 6572 506f 7365 2074 6f20 7265  ecoverPose to re
│ │ │ +000ab850: 636f 7665 7220 7468 6520 7265 6c61 7469  cover the relati
│ │ │ +000ab860: 7665 2070 6f73 6520 6265 7477 6565 6e20  ve pose between 
│ │ │ +000ab870: 6361 6d65 7261 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64  cameras.</dd>.<d
│ │ │ +000ab880: 743e 5265 7475 726e 733a 3c2f 6474 3e0a  t>Returns:</dt>.
│ │ │ +000ab890: 3c64 643e 6175 746f 6d61 7469 6361 6c6c  <dd>automaticall
│ │ │ +000ab8a0: 7920 6765 6e65 7261 7465 643c 2f64 643e  y generated</dd>
│ │ │ +000ab8b0: 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976 3e0a 3c2f  .</dl>.</div>.</
│ │ │ +000ab8c0: 7365 6374 696f 6e3e 0a3c 2f6c 693e 0a3c  section>.</li>.<
│ │ │ +000ab8d0: 6c69 3e0a 3c73 6563 7469 6f6e 2063 6c61  li>.<section cla
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│ │ │ +000ab8f0: 6669 6e64 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174  findEssentialMat
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│ │ │ +000ab910: 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  .Mat,org.opencv.
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│ │ │ +000ad050: 2074 6869 7320 7475 706c 652c 2073 6565   this tuple, see
│ │ │ +000ad060: 2074 6865 2070 6172 616d 6574 6572 0a64   the parameter.d
│ │ │ +000ad070: 6573 6372 6962 6564 2062 656c 6f77 2e3c  escribed below.<
│ │ │ +000ad080: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ +000ad090: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
│ │ │ +000ad0a0: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563   translation vec
│ │ │ +000ad0b0: 746f 722e 2054 6869 7320 7665 6374 6f72  tor. This vector
│ │ │ +000ad0c0: 2069 7320 6f62 7461 696e 6564 2062 7920   is obtained by 
│ │ │ +000ad0d0: 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573  REF: decomposeEs
│ │ │ +000ad0e0: 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2061 6e64 0a74  sentialMat and.t
│ │ │ +000ad0f0: 6865 7265 666f 7265 2069 7320 6f6e 6c79  herefore is only
│ │ │ +000ad100: 206b 6e6f 776e 2075 7020 746f 2073 6361   known up to sca
│ │ │ +000ad110: 6c65 2c20 692e 652e 2074 2069 7320 7468  le, i.e. t is th
│ │ │ +000ad120: 6520 6469 7265 6374 696f 6e20 6f66 2074  e direction of t
│ │ │ +000ad130: 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  he translation v
│ │ │ +000ad140: 6563 746f 7220 616e 6420 6861 7320 756e  ector and has un
│ │ │ +000ad150: 6974 0a6c 656e 6774 682e 3c2f 6464 3e0a  it.length.</dd>.
│ │ │ +000ad160: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65 7468 6f64  <dd><code>method
│ │ │ +000ad170: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65 7468 6f64  </code> - Method
│ │ │ +000ad180: 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2061   for computing a
│ │ │ +000ad190: 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472  n essential matr
│ │ │ +000ad1a0: 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a  ix..<ul>.  <li>.
│ │ │ +000ad1b0: 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143 2066     REF: RANSAC f
│ │ │ +000ad1c0: 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320 616c  or the RANSAC al
│ │ │ +000ad1d0: 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e  gorithm..  </li>
│ │ │ +000ad1e0: 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20  .  <li>.   REF: 
│ │ │ +000ad1f0: 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468 6520 4c4d  LMEDS for the LM
│ │ │ +000ad200: 6564 5320 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20  edS algorithm.. 
│ │ │ +000ad210: 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6464   </li>.</ul></dd
│ │ │ +000ad220: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7072 6f62  >.<dd><code>prob
│ │ │ +000ad230: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65  </code> - Parame
│ │ │ +000ad240: 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2074 6865  ter used for the
│ │ │ +000ad250: 2052 414e 5341 4320 6f72 204c 4d65 6453   RANSAC or LMedS
│ │ │ +000ad260: 206d 6574 686f 6473 206f 6e6c 792e 2049   methods only. I
│ │ │ +000ad270: 7420 7370 6563 6966 6965 7320 6120 6465  t specifies a de
│ │ │ +000ad280: 7369 7261 626c 6520 6c65 7665 6c20 6f66  sirable level of
│ │ │ +000ad290: 0a63 6f6e 6669 6465 6e63 6520 2870 726f  .confidence (pro
│ │ │ +000ad2a0: 6261 6269 6c69 7479 2920 7468 6174 2074  bability) that t
│ │ │ +000ad2b0: 6865 2065 7374 696d 6174 6564 206d 6174  he estimated mat
│ │ │ +000ad2c0: 7269 7820 6973 2063 6f72 7265 6374 2e3c  rix is correct.<
│ │ │ +000ad2d0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ +000ad2e0: 6872 6573 686f 6c64 3c2f 636f 6465 3e20  hreshold</code> 
│ │ │ +000ad2f0: 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573 6564  - Parameter used
│ │ │ +000ad300: 2066 6f72 2052 414e 5341 432e 2049 7420   for RANSAC. It 
│ │ │ +000ad310: 6973 2074 6865 206d 6178 696d 756d 2064  is the maximum d
│ │ │ +000ad320: 6973 7461 6e63 6520 6672 6f6d 2061 2070  istance from a p
│ │ │ +000ad330: 6f69 6e74 2074 6f20 616e 2065 7069 706f  oint to an epipo
│ │ │ +000ad340: 6c61 720a 6c69 6e65 2069 6e20 7069 7865  lar.line in pixe
│ │ │ +000ad350: 6c73 2c20 6265 796f 6e64 2077 6869 6368  ls, beyond which
│ │ │ +000ad360: 2074 6865 2070 6f69 6e74 2069 7320 636f   the point is co
│ │ │ +000ad370: 6e73 6964 6572 6564 2061 6e20 6f75 746c  nsidered an outl
│ │ │ +000ad380: 6965 7220 616e 6420 6973 206e 6f74 2075  ier and is not u
│ │ │ +000ad390: 7365 6420 666f 7220 636f 6d70 7574 696e  sed for computin
│ │ │ +000ad3a0: 6720 7468 650a 6669 6e61 6c20 6675 6e64  g the.final fund
│ │ │ +000ad3b0: 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2e20  amental matrix. 
│ │ │ +000ad3c0: 4974 2063 616e 2062 6520 7365 7420 746f  It can be set to
│ │ │ +000ad3d0: 2073 6f6d 6574 6869 6e67 206c 696b 6520   something like 
│ │ │ +000ad3e0: 312d 332c 2064 6570 656e 6469 6e67 206f  1-3, depending o
│ │ │ +000ad3f0: 6e20 7468 6520 6163 6375 7261 6379 206f  n the accuracy o
│ │ │ +000ad400: 6620 7468 650a 706f 696e 7420 6c6f 6361  f the.point loca
│ │ │ +000ad410: 6c69 7a61 7469 6f6e 2c20 696d 6167 6520  lization, image 
│ │ │ +000ad420: 7265 736f 6c75 7469 6f6e 2c20 616e 6420  resolution, and 
│ │ │ +000ad430: 7468 6520 696d 6167 6520 6e6f 6973 652e  the image noise.
│ │ │ +000ad440: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000ad450: 6d61 736b 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e  mask</code> - In
│ │ │ +000ad460: 7075 742f 6f75 7470 7574 206d 6173 6b20  put/output mask 
│ │ │ +000ad470: 666f 7220 696e 6c69 6572 7320 696e 2070  for inliers in p
│ │ │ +000ad480: 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070 6f69 6e74  oints1 and point
│ │ │ +000ad490: 7332 2e20 4966 2069 7420 6973 206e 6f74  s2. If it is not
│ │ │ +000ad4a0: 2065 6d70 7479 2c20 7468 656e 2069 7420   empty, then it 
│ │ │ +000ad4b0: 6d61 726b 730a 696e 6c69 6572 7320 696e  marks.inliers in
│ │ │ +000ad4c0: 2070 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070 6f69   points1 and poi
│ │ │ +000ad4d0: 6e74 7332 2066 6f72 2074 6865 2067 6976  nts2 for the giv
│ │ │ +000ad4e0: 656e 2065 7373 656e 7469 616c 206d 6174  en essential mat
│ │ │ +000ad4f0: 7269 7820 452e 204f 6e6c 7920 7468 6573  rix E. Only thes
│ │ │ +000ad500: 6520 696e 6c69 6572 7320 7769 6c6c 2062  e inliers will b
│ │ │ +000ad510: 6520 7573 6564 2074 6f0a 7265 636f 7665  e used to.recove
│ │ │ +000ad520: 7220 706f 7365 2e20 496e 2074 6865 206f  r pose. In the o
│ │ │ +000ad530: 7574 7075 7420 6d61 736b 206f 6e6c 7920  utput mask only 
│ │ │ +000ad540: 696e 6c69 6572 7320 7768 6963 6820 7061  inliers which pa
│ │ │ +000ad550: 7373 2074 6865 2063 6869 7261 6c69 7479  ss the chirality
│ │ │ +000ad560: 2063 6865 636b 2e0a 0a54 6869 7320 6675   check...This fu
│ │ │ +000ad570: 6e63 7469 6f6e 2064 6563 6f6d 706f 7365  nction decompose
│ │ │ +000ad580: 7320 616e 2065 7373 656e 7469 616c 206d  s an essential m
│ │ │ +000ad590: 6174 7269 7820 7573 696e 6720 5245 463a  atrix using REF:
│ │ │ +000ad5a0: 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573 7365 6e74   decomposeEssent
│ │ │ +000ad5b0: 6961 6c4d 6174 2061 6e64 2074 6865 6e20  ialMat and then 
│ │ │ +000ad5c0: 7665 7269 6669 6573 0a70 6f73 7369 626c  verifies.possibl
│ │ │ +000ad5d0: 6520 706f 7365 2068 7970 6f74 6865 7365  e pose hypothese
│ │ │ +000ad5e0: 7320 6279 2064 6f69 6e67 2063 6869 7261  s by doing chira
│ │ │ +000ad5f0: 6c69 7479 2063 6865 636b 2e20 5468 6520  lity check. The 
│ │ │ +000ad600: 6368 6972 616c 6974 7920 6368 6563 6b20  chirality check 
│ │ │ +000ad610: 6d65 616e 7320 7468 6174 2074 6865 0a74  means that the.t
│ │ │ +000ad620: 7269 616e 6775 6c61 7465 6420 3344 2070  riangulated 3D p
│ │ │ +000ad630: 6f69 6e74 7320 7368 6f75 6c64 2068 6176  oints should hav
│ │ │ +000ad640: 6520 706f 7369 7469 7665 2064 6570 7468  e positive depth
│ │ │ +000ad650: 2e20 536f 6d65 2064 6574 6169 6c73 2063  . Some details c
│ │ │ +000ad660: 616e 2062 6520 666f 756e 6420 696e 2043  an be found in C
│ │ │ +000ad670: 4954 453a 204e 6973 7465 7230 332e 0a0a  ITE: Nister03...
│ │ │ +000ad680: 5468 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6361  This function ca
│ │ │ +000ad690: 6e20 6265 2075 7365 6420 746f 2070 726f  n be used to pro
│ │ │ +000ad6a0: 6365 7373 2074 6865 206f 7574 7075 7420  cess the output 
│ │ │ +000ad6b0: 4520 616e 6420 6d61 736b 2066 726f 6d20  E and mask from 
│ │ │ +000ad6c0: 5245 463a 2066 696e 6445 7373 656e 7469  REF: findEssenti
│ │ │ +000ad6d0: 616c 4d61 742e 2049 6e20 7468 6973 0a73  alMat. In this.s
│ │ │ +000ad6e0: 6365 6e61 7269 6f2c 2070 6f69 6e74 7331  cenario, points1
│ │ │ +000ad6f0: 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 2061 7265   and points2 are
│ │ │ +000ad700: 2074 6865 2073 616d 6520 696e 7075 7420   the same input 
│ │ │ +000ad710: 666f 7220 6669 6e64 4573 7365 6e74 6961  for findEssentia
│ │ │ +000ad720: 6c4d 6174 2e3a 0a3c 636f 6465 3e0a 2020  lMat.:.<code>.  
│ │ │ +000ad730: 2020 2f2f 2045 7861 6d70 6c65 2e20 4573    // Example. Es
│ │ │ +000ad740: 7469 6d61 7469 6f6e 206f 6620 6675 6e64  timation of fund
│ │ │ +000ad750: 616d 656e 7461 6c20 6d61 7472 6978 2075  amental matrix u
│ │ │ +000ad760: 7369 6e67 2074 6865 2052 414e 5341 4320  sing the RANSAC 
│ │ │ +000ad770: 616c 676f 7269 7468 6d0a 2020 2020 696e  algorithm.    in
│ │ │ +000ad780: 7420 706f 696e 745f 636f 756e 7420 3d20  t point_count = 
│ │ │ +000ad790: 3130 303b 0a20 2020 2076 6563 746f 7226  100;.    vector&
│ │ │ +000ad7a0: 6c74 3b50 6f69 6e74 3266 2667 743b 2070  lt;Point2f&gt; p
│ │ │ +000ad7b0: 6f69 6e74 7331 2870 6f69 6e74 5f63 6f75  oints1(point_cou
│ │ │ +000ad7c0: 6e74 293b 0a20 2020 2076 6563 746f 7226  nt);.    vector&
│ │ │ +000ad7d0: 6c74 3b50 6f69 6e74 3266 2667 743b 2070  lt;Point2f&gt; p
│ │ │ +000ad7e0: 6f69 6e74 7332 2870 6f69 6e74 5f63 6f75  oints2(point_cou
│ │ │ +000ad7f0: 6e74 293b 0a0a 2020 2020 2f2f 2069 6e69  nt);..    // ini
│ │ │ +000ad800: 7469 616c 697a 6520 7468 6520 706f 696e  tialize the poin
│ │ │ +000ad810: 7473 2068 6572 6520 2e2e 2e0a 2020 2020  ts here ....    
│ │ │ +000ad820: 666f 7228 2069 6e74 2069 203d 2030 3b20  for( int i = 0; 
│ │ │ +000ad830: 6920 266c 743b 2070 6f69 6e74 5f63 6f75  i &lt; point_cou
│ │ │ +000ad840: 6e74 3b20 692b 2b20 290a 2020 2020 7b0a  nt; i++ ).    {.
│ │ │ +000ad850: 2020 2020 2020 2020 706f 696e 7473 315b          points1[
│ │ │ +000ad860: 695d 203d 202e 2e2e 3b0a 2020 2020 2020  i] = ...;.      
│ │ │ +000ad870: 2020 706f 696e 7473 325b 695d 203d 202e    points2[i] = .
│ │ │ +000ad880: 2e2e 3b0a 2020 2020 7d0a 0a20 2020 202f  ..;.    }..    /
│ │ │ +000ad890: 2f20 496e 7075 743a 2063 616d 6572 6120  / Input: camera 
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│ │ │ +000ae120: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +000ae130: 3e70 6f69 6e74 7332 3c2f 636f 6465 3e20  >points2</code> 
│ │ │ +000ae140: 2d20 4172 7261 7920 6f66 2074 6865 2073  - Array of the s
│ │ │ +000ae150: 6563 6f6e 6420 696d 6167 6520 706f 696e  econd image poin
│ │ │ +000ae160: 7473 206f 6620 7468 6520 7361 6d65 2073  ts of the same s
│ │ │ +000ae170: 697a 6520 616e 6420 666f 726d 6174 2061  ize and format a
│ │ │ +000ae180: 7320 706f 696e 7473 3120 2e3c 2f64 643e  s points1 .</dd>
│ │ │ +000ae190: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63 616d 6572  .<dd><code>camer
│ │ │ +000ae1a0: 614d 6174 7269 7831 3c2f 636f 6465 3e20  aMatrix1</code> 
│ │ │ +000ae1b0: 2d20 496e 7075 742f 6f75 7470 7574 2063  - Input/output c
│ │ │ +000ae1c0: 616d 6572 6120 6d61 7472 6978 2066 6f72  amera matrix for
│ │ │ +000ae1d0: 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d 6572   the first camer
│ │ │ +000ae1e0: 612c 2074 6865 2073 616d 6520 6173 2069  a, the same as i
│ │ │ +000ae1f0: 6e0a 5245 463a 2063 616c 6962 7261 7465  n.REF: calibrate
│ │ │ +000ae200: 4361 6d65 7261 2e20 4675 7274 6865 726d  Camera. Furtherm
│ │ │ +000ae210: 6f72 652c 2066 6f72 2074 6865 2073 7465  ore, for the ste
│ │ │ +000ae220: 7265 6f20 6361 7365 2c20 6164 6469 7469  reo case, additi
│ │ │ +000ae230: 6f6e 616c 2066 6c61 6773 206d 6179 2062  onal flags may b
│ │ │ +000ae240: 6520 7573 6564 2c20 7365 6520 6265 6c6f  e used, see belo
│ │ │ +000ae250: 772e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  w.</dd>.<dd><cod
│ │ │ +000ae260: 653e 6469 7374 436f 6566 6673 313c 2f63  e>distCoeffs1</c
│ │ │ +000ae270: 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574 2f6f 7574  ode> - Input/out
│ │ │ +000ae280: 7075 7420 7665 6374 6f72 206f 6620 6469  put vector of di
│ │ │ +000ae290: 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963  stortion coeffic
│ │ │ +000ae2a0: 6965 6e74 732c 2074 6865 2073 616d 6520  ients, the same 
│ │ │ +000ae2b0: 6173 2069 6e0a 5245 463a 2063 616c 6962  as in.REF: calib
│ │ │ +000ae2c0: 7261 7465 4361 6d65 7261 2e3c 2f64 643e  rateCamera.</dd>
│ │ │ +000ae2d0: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63 616d 6572  .<dd><code>camer
│ │ │ +000ae2e0: 614d 6174 7269 7832 3c2f 636f 6465 3e20  aMatrix2</code> 
│ │ │ +000ae2f0: 2d20 496e 7075 742f 6f75 7470 7574 2063  - Input/output c
│ │ │ +000ae300: 616d 6572 6120 6d61 7472 6978 2066 6f72  amera matrix for
│ │ │ +000ae310: 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d 6572   the first camer
│ │ │ +000ae320: 612c 2074 6865 2073 616d 6520 6173 2069  a, the same as i
│ │ │ +000ae330: 6e0a 5245 463a 2063 616c 6962 7261 7465  n.REF: calibrate
│ │ │ +000ae340: 4361 6d65 7261 2e20 4675 7274 6865 726d  Camera. Furtherm
│ │ │ +000ae350: 6f72 652c 2066 6f72 2074 6865 2073 7465  ore, for the ste
│ │ │ +000ae360: 7265 6f20 6361 7365 2c20 6164 6469 7469  reo case, additi
│ │ │ +000ae370: 6f6e 616c 2066 6c61 6773 206d 6179 2062  onal flags may b
│ │ │ +000ae380: 6520 7573 6564 2c20 7365 6520 6265 6c6f  e used, see belo
│ │ │ +000ae390: 772e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  w.</dd>.<dd><cod
│ │ │ +000ae3a0: 653e 6469 7374 436f 6566 6673 323c 2f63  e>distCoeffs2</c
│ │ │ +000ae3b0: 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574 2f6f 7574  ode> - Input/out
│ │ │ +000ae3c0: 7075 7420 7665 6374 6f72 206f 6620 6469  put vector of di
│ │ │ +000ae3d0: 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963  stortion coeffic
│ │ │ +000ae3e0: 6965 6e74 732c 2074 6865 2073 616d 6520  ients, the same 
│ │ │ +000ae3f0: 6173 2069 6e0a 5245 463a 2063 616c 6962  as in.REF: calib
│ │ │ +000ae400: 7261 7465 4361 6d65 7261 2e3c 2f64 643e  rateCamera.</dd>
│ │ │ +000ae410: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e45 3c2f 636f  .<dd><code>E</co
│ │ │ +000ae420: 6465 3e20 2d20 5468 6520 6f75 7470 7574  de> - The output
│ │ │ +000ae430: 2065 7373 656e 7469 616c 206d 6174 7269   essential matri
│ │ │ +000ae440: 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  x.</dd>.<dd><cod
│ │ │ +000ae450: 653e 523c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574  e>R</code> - Out
│ │ │ +000ae460: 7075 7420 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174  put rotation mat
│ │ │ +000ae470: 7269 782e 2054 6f67 6574 6865 7220 7769  rix. Together wi
│ │ │ +000ae480: 7468 2074 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469  th the translati
│ │ │ +000ae490: 6f6e 2076 6563 746f 722c 2074 6869 7320  on vector, this 
│ │ │ +000ae4a0: 6d61 7472 6978 206d 616b 6573 2075 7020  matrix makes up 
│ │ │ +000ae4b0: 6120 7475 706c 650a 7468 6174 2070 6572  a tuple.that per
│ │ │ +000ae4c0: 666f 726d 7320 6120 6368 616e 6765 206f  forms a change o
│ │ │ +000ae4d0: 6620 6261 7369 7320 6672 6f6d 2074 6865  f basis from the
│ │ │ +000ae4e0: 2066 6972 7374 2063 616d 6572 6127 7320   first camera's 
│ │ │ +000ae4f0: 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465  coordinate syste
│ │ │ +000ae500: 6d20 746f 2074 6865 2073 6563 6f6e 6420  m to the second 
│ │ │ +000ae510: 6361 6d65 7261 2773 0a63 6f6f 7264 696e  camera's.coordin
│ │ │ +000ae520: 6174 6520 7379 7374 656d 2e20 4e6f 7465  ate system. Note
│ │ │ +000ae530: 2074 6861 742c 2069 6e20 6765 6e65 7261   that, in genera
│ │ │ +000ae540: 6c2c 2074 2063 616e 206e 6f74 2062 6520  l, t can not be 
│ │ │ +000ae550: 7573 6564 2066 6f72 2074 6869 7320 7475  used for this tu
│ │ │ +000ae560: 706c 652c 2073 6565 2074 6865 2070 6172  ple, see the par
│ │ │ +000ae570: 616d 6574 6572 0a64 6573 6372 6962 6564  ameter.described
│ │ │ +000ae580: 2062 656c 6f77 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464   below.</dd>.<dd
│ │ │ +000ae590: 3e3c 636f 6465 3e74 3c2f 636f 6465 3e20  ><code>t</code> 
│ │ │ +000ae5a0: 2d20 4f75 7470 7574 2074 7261 6e73 6c61  - Output transla
│ │ │ +000ae5b0: 7469 6f6e 2076 6563 746f 722e 2054 6869  tion vector. Thi
│ │ │ +000ae5c0: 7320 7665 6374 6f72 2069 7320 6f62 7461  s vector is obta
│ │ │ +000ae5d0: 696e 6564 2062 7920 5245 463a 2064 6563  ined by REF: dec
│ │ │ +000ae5e0: 6f6d 706f 7365 4573 7365 6e74 6961 6c4d  omposeEssentialM
│ │ │ +000ae5f0: 6174 2061 6e64 0a74 6865 7265 666f 7265  at and.therefore
│ │ │ +000ae600: 2069 7320 6f6e 6c79 206b 6e6f 776e 2075   is only known u
│ │ │ +000ae610: 7020 746f 2073 6361 6c65 2c20 692e 652e  p to scale, i.e.
│ │ │ +000ae620: 2074 2069 7320 7468 6520 6469 7265 6374   t is the direct
│ │ │ +000ae630: 696f 6e20 6f66 2074 6865 2074 7261 6e73  ion of the trans
│ │ │ +000ae640: 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 7220 616e  lation vector an
│ │ │ +000ae650: 6420 6861 7320 756e 6974 0a6c 656e 6774  d has unit.lengt
│ │ │ +000ae660: 682e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  h.</dd>.<dd><cod
│ │ │ +000ae670: 653e 6d65 7468 6f64 3c2f 636f 6465 3e20  e>method</code> 
│ │ │ +000ae680: 2d20 4d65 7468 6f64 2066 6f72 2063 6f6d  - Method for com
│ │ │ +000ae690: 7075 7469 6e67 2061 6e20 6573 7365 6e74  puting an essent
│ │ │ +000ae6a0: 6961 6c20 6d61 7472 6978 2e0a 3c75 6c3e  ial matrix..<ul>
│ │ │ +000ae6b0: 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20  .  <li>.   REF: 
│ │ │ +000ae6c0: 5241 4e53 4143 2066 6f72 2074 6865 2052  RANSAC for the R
│ │ │ +000ae6d0: 414e 5341 4320 616c 676f 7269 7468 6d2e  ANSAC algorithm.
│ │ │ +000ae6e0: 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a  .  </li>.  <li>.
│ │ │ +000ae6f0: 2020 2052 4546 3a20 4c4d 4544 5320 666f     REF: LMEDS fo
│ │ │ +000ae700: 7220 7468 6520 4c4d 6564 5320 616c 676f  r the LMedS algo
│ │ │ +000ae710: 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c  rithm..  </li>.<
│ │ │ +000ae720: 2f75 6c3e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  /ul></dd>.<dd><c
│ │ │ +000ae730: 6f64 653e 7072 6f62 3c2f 636f 6465 3e20  ode>prob</code> 
│ │ │ +000ae740: 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573 6564  - Parameter used
│ │ │ +000ae750: 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320   for the RANSAC 
│ │ │ +000ae760: 6f72 204c 4d65 6453 206d 6574 686f 6473  or LMedS methods
│ │ │ +000ae770: 206f 6e6c 792e 2049 7420 7370 6563 6966   only. It specif
│ │ │ +000ae780: 6965 7320 6120 6465 7369 7261 626c 6520  ies a desirable 
│ │ │ +000ae790: 6c65 7665 6c20 6f66 0a63 6f6e 6669 6465  level of.confide
│ │ │ +000ae7a0: 6e63 6520 2870 726f 6261 6269 6c69 7479  nce (probability
│ │ │ +000ae7b0: 2920 7468 6174 2074 6865 2065 7374 696d  ) that the estim
│ │ │ +000ae7c0: 6174 6564 206d 6174 7269 7820 6973 2063  ated matrix is c
│ │ │ +000ae7d0: 6f72 7265 6374 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  orrect.</dd>.<dd
│ │ │ +000ae7e0: 3e3c 636f 6465 3e74 6872 6573 686f 6c64  ><code>threshold
│ │ │ +000ae7f0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65  </code> - Parame
│ │ │ +000ae800: 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2052 414e  ter used for RAN
│ │ │ +000ae810: 5341 432e 2049 7420 6973 2074 6865 206d  SAC. It is the m
│ │ │ +000ae820: 6178 696d 756d 2064 6973 7461 6e63 6520  aximum distance 
│ │ │ +000ae830: 6672 6f6d 2061 2070 6f69 6e74 2074 6f20  from a point to 
│ │ │ +000ae840: 616e 2065 7069 706f 6c61 720a 6c69 6e65  an epipolar.line
│ │ │ +000ae850: 2069 6e20 7069 7865 6c73 2c20 6265 796f   in pixels, beyo
│ │ │ +000ae860: 6e64 2077 6869 6368 2074 6865 2070 6f69  nd which the poi
│ │ │ +000ae870: 6e74 2069 7320 636f 6e73 6964 6572 6564  nt is considered
│ │ │ +000ae880: 2061 6e20 6f75 746c 6965 7220 616e 6420   an outlier and 
│ │ │ +000ae890: 6973 206e 6f74 2075 7365 6420 666f 7220  is not used for 
│ │ │ +000ae8a0: 636f 6d70 7574 696e 6720 7468 650a 6669  computing the.fi
│ │ │ +000ae8b0: 6e61 6c20 6675 6e64 616d 656e 7461 6c20  nal fundamental 
│ │ │ +000ae8c0: 6d61 7472 6978 2e20 4974 2063 616e 2062  matrix. It can b
│ │ │ +000ae8d0: 6520 7365 7420 746f 2073 6f6d 6574 6869  e set to somethi
│ │ │ +000ae8e0: 6e67 206c 696b 6520 312d 332c 2064 6570  ng like 1-3, dep
│ │ │ +000ae8f0: 656e 6469 6e67 206f 6e20 7468 6520 6163  ending on the ac
│ │ │ +000ae900: 6375 7261 6379 206f 6620 7468 650a 706f  curacy of the.po
│ │ │ +000ae910: 696e 7420 6c6f 6361 6c69 7a61 7469 6f6e  int localization
│ │ │ +000ae920: 2c20 696d 6167 6520 7265 736f 6c75 7469  , image resoluti
│ │ │ +000ae930: 6f6e 2c20 616e 6420 7468 6520 696d 6167  on, and the imag
│ │ │ +000ae940: 6520 6e6f 6973 652e 0a69 6e6c 6965 7273  e noise..inliers
│ │ │ +000ae950: 2069 6e20 706f 696e 7473 3120 616e 6420   in points1 and 
│ │ │ +000ae960: 706f 696e 7473 3220 666f 7220 7468 6520  points2 for the 
│ │ │ +000ae970: 6769 7665 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20  given essential 
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│ │ │ +000aec50: 636f 756e 7429 3b0a 2020 2020 7665 6374  count);.    vect
│ │ │ +000aec60: 6f72 266c 743b 506f 696e 7432 6626 6774  or&lt;Point2f&gt
│ │ │ +000aec70: 3b20 706f 696e 7473 3228 706f 696e 745f  ; points2(point_
│ │ │ +000aec80: 636f 756e 7429 3b0a 0a20 2020 202f 2f20  count);..    // 
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│ │ │ +000aecd0: 636f 756e 743b 2069 2b2b 2029 0a20 2020  count; i++ ).   
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│ │ │ +000aecf0: 7331 5b69 5d20 3d20 2e2e 2e3b 0a20 2020  s1[i] = ...;.   
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│ │ │ +000aed10: 3d20 2e2e 2e3b 0a20 2020 207d 0a0a 2020  = ...;.    }..  
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│ │ │ +000af4a0: 2e20 5265 7475 726e 7320 7468 6520 6e75  . Returns the nu
│ │ │ +000af4b0: 6d62 6572 206f 660a 696e 6c69 6572 7320  mber of.inliers 
│ │ │ +000af4c0: 7468 6174 2070 6173 7320 7468 6520 6368  that pass the ch
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│ │ │ +000af580: 6f72 2064 6f75 626c 6520 7072 6563 6973  or double precis
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│ │ │ +000af5d0: 706f 696e 7473 206f 6620 7468 6520 7361  points of the sa
│ │ │ +000af5e0: 6d65 2073 697a 6520 616e 6420 666f 726d  me size and form
│ │ │ +000af5f0: 6174 2061 7320 706f 696e 7473 3120 2e3c  at as points1 .<
│ │ │ +000af600: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63  /dd>.<dd><code>c
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│ │ │ +000af640: 2066 6f72 2074 6865 2066 6972 7374 2063   for the first c
│ │ │ +000af650: 616d 6572 612c 2074 6865 2073 616d 6520  amera, the same 
│ │ │ +000af660: 6173 2069 6e0a 5245 463a 2063 616c 6962  as in.REF: calib
│ │ │ +000af670: 7261 7465 4361 6d65 7261 2e20 4675 7274  rateCamera. Furt
│ │ │ +000af680: 6865 726d 6f72 652c 2066 6f72 2074 6865  hermore, for the
│ │ │ +000af690: 2073 7465 7265 6f20 6361 7365 2c20 6164   stereo case, ad
│ │ │ +000af6a0: 6469 7469 6f6e 616c 2066 6c61 6773 206d  ditional flags m
│ │ │ +000af6b0: 6179 2062 6520 7573 6564 2c20 7365 6520  ay be used, see 
│ │ │ +000af6c0: 6265 6c6f 772e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  below.</dd>.<dd>
│ │ │ +000af6d0: 3c63 6f64 653e 6469 7374 436f 6566 6673  <code>distCoeffs
│ │ │ +000af6e0: 313c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574  1</code> - Input
│ │ │ +000af6f0: 2f6f 7574 7075 7420 7665 6374 6f72 206f  /output vector o
│ │ │ +000af700: 6620 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65  f distortion coe
│ │ │ +000af710: 6666 6963 6965 6e74 732c 2074 6865 2073  fficients, the s
│ │ │ +000af720: 616d 6520 6173 2069 6e0a 5245 463a 2063  ame as in.REF: c
│ │ │ +000af730: 616c 6962 7261 7465 4361 6d65 7261 2e3c  alibrateCamera.<
│ │ │ +000af740: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e63  /dd>.<dd><code>c
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│ │ │ +000af760: 6465 3e20 2d20 496e 7075 742f 6f75 7470  de> - Input/outp
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│ │ │ +000af780: 2066 6f72 2074 6865 2066 6972 7374 2063   for the first c
│ │ │ +000af790: 616d 6572 612c 2074 6865 2073 616d 6520  amera, the same 
│ │ │ +000af7a0: 6173 2069 6e0a 5245 463a 2063 616c 6962  as in.REF: calib
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│ │ │ +000af7c0: 6865 726d 6f72 652c 2066 6f72 2074 6865  hermore, for the
│ │ │ +000af7d0: 2073 7465 7265 6f20 6361 7365 2c20 6164   stereo case, ad
│ │ │ +000af7e0: 6469 7469 6f6e 616c 2066 6c61 6773 206d  ditional flags m
│ │ │ +000af7f0: 6179 2062 6520 7573 6564 2c20 7365 6520  ay be used, see 
│ │ │ +000af800: 6265 6c6f 772e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  below.</dd>.<dd>
│ │ │ +000af810: 3c63 6f64 653e 6469 7374 436f 6566 6673  <code>distCoeffs
│ │ │ +000af820: 323c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574  2</code> - Input
│ │ │ +000af830: 2f6f 7574 7075 7420 7665 6374 6f72 206f  /output vector o
│ │ │ +000af840: 6620 6469 7374 6f72 7469 6f6e 2063 6f65  f distortion coe
│ │ │ +000af850: 6666 6963 6965 6e74 732c 2074 6865 2073  fficients, the s
│ │ │ +000af860: 616d 6520 6173 2069 6e0a 5245 463a 2063  ame as in.REF: c
│ │ │ +000af870: 616c 6962 7261 7465 4361 6d65 7261 2e3c  alibrateCamera.<
│ │ │ +000af880: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e45  /dd>.<dd><code>E
│ │ │ +000af890: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5468 6520 6f75  </code> - The ou
│ │ │ +000af8a0: 7470 7574 2065 7373 656e 7469 616c 206d  tput essential m
│ │ │ +000af8b0: 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  atrix.</dd>.<dd>
│ │ │ +000af8c0: 3c63 6f64 653e 523c 2f63 6f64 653e 202d  <code>R</code> -
│ │ │ +000af8d0: 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469 6f6e   Output rotation
│ │ │ +000af8e0: 206d 6174 7269 782e 2054 6f67 6574 6865   matrix. Togethe
│ │ │ +000af8f0: 7220 7769 7468 2074 6865 2074 7261 6e73  r with the trans
│ │ │ +000af900: 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 722c 2074  lation vector, t
│ │ │ +000af910: 6869 7320 6d61 7472 6978 206d 616b 6573  his matrix makes
│ │ │ +000af920: 2075 7020 6120 7475 706c 650a 7468 6174   up a tuple.that
│ │ │ +000af930: 2070 6572 666f 726d 7320 6120 6368 616e   performs a chan
│ │ │ +000af940: 6765 206f 6620 6261 7369 7320 6672 6f6d  ge of basis from
│ │ │ +000af950: 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d 6572   the first camer
│ │ │ +000af960: 6127 7320 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073  a's coordinate s
│ │ │ +000af970: 7973 7465 6d20 746f 2074 6865 2073 6563  ystem to the sec
│ │ │ +000af980: 6f6e 6420 6361 6d65 7261 2773 0a63 6f6f  ond camera's.coo
│ │ │ +000af990: 7264 696e 6174 6520 7379 7374 656d 2e20  rdinate system. 
│ │ │ +000af9a0: 4e6f 7465 2074 6861 742c 2069 6e20 6765  Note that, in ge
│ │ │ +000af9b0: 6e65 7261 6c2c 2074 2063 616e 206e 6f74  neral, t can not
│ │ │ +000af9c0: 2062 6520 7573 6564 2066 6f72 2074 6869   be used for thi
│ │ │ +000af9d0: 7320 7475 706c 652c 2073 6565 2074 6865  s tuple, see the
│ │ │ +000af9e0: 2070 6172 616d 6574 6572 0a64 6573 6372   parameter.descr
│ │ │ +000af9f0: 6962 6564 2062 656c 6f77 2e3c 2f64 643e  ibed below.</dd>
│ │ │ +000afa00: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74 3c2f 636f  .<dd><code>t</co
│ │ │ +000afa10: 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2074 7261  de> - Output tra
│ │ │ +000afa20: 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 722e  nslation vector.
│ │ │ +000afa30: 2054 6869 7320 7665 6374 6f72 2069 7320   This vector is 
│ │ │ +000afa40: 6f62 7461 696e 6564 2062 7920 5245 463a  obtained by REF:
│ │ │ +000afa50: 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573 7365 6e74   decomposeEssent
│ │ │ +000afa60: 6961 6c4d 6174 2061 6e64 0a74 6865 7265  ialMat and.there
│ │ │ +000afa70: 666f 7265 2069 7320 6f6e 6c79 206b 6e6f  fore is only kno
│ │ │ +000afa80: 776e 2075 7020 746f 2073 6361 6c65 2c20  wn up to scale, 
│ │ │ +000afa90: 692e 652e 2074 2069 7320 7468 6520 6469  i.e. t is the di
│ │ │ +000afaa0: 7265 6374 696f 6e20 6f66 2074 6865 2074  rection of the t
│ │ │ +000afab0: 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f  ranslation vecto
│ │ │ +000afac0: 7220 616e 6420 6861 7320 756e 6974 0a6c  r and has unit.l
│ │ │ +000afad0: 656e 6774 682e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  ength.</dd>.<dd>
│ │ │ +000afae0: 3c63 6f64 653e 6d65 7468 6f64 3c2f 636f  <code>method</co
│ │ │ +000afaf0: 6465 3e20 2d20 4d65 7468 6f64 2066 6f72  de> - Method for
│ │ │ +000afb00: 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2061 6e20 6573   computing an es
│ │ │ +000afb10: 7365 6e74 6961 6c20 6d61 7472 6978 2e0a  sential matrix..
│ │ │ +000afb20: 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052  <ul>.  <li>.   R
│ │ │ +000afb30: 4546 3a20 5241 4e53 4143 2066 6f72 2074  EF: RANSAC for t
│ │ │ +000afb40: 6865 2052 414e 5341 4320 616c 676f 7269  he RANSAC algori
│ │ │ +000afb50: 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c  thm..  </li>.  <
│ │ │ +000afb60: 6c69 3e0a 2020 2052 4546 3a20 4c4d 4544  li>.   REF: LMED
│ │ │ +000afb70: 5320 666f 7220 7468 6520 4c4d 6564 5320  S for the LMedS 
│ │ │ +000afb80: 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c  algorithm..  </l
│ │ │ +000afb90: 693e 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6464 3e0a 3c64  i>.</ul></dd>.<d
│ │ │ +000afba0: 643e 3c63 6f64 653e 7072 6f62 3c2f 636f  d><code>prob</co
│ │ │ +000afbb0: 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220  de> - Parameter 
│ │ │ +000afbc0: 7573 6564 2066 6f72 2074 6865 2052 414e  used for the RAN
│ │ │ +000afbd0: 5341 4320 6f72 204c 4d65 6453 206d 6574  SAC or LMedS met
│ │ │ +000afbe0: 686f 6473 206f 6e6c 792e 2049 7420 7370  hods only. It sp
│ │ │ +000afbf0: 6563 6966 6965 7320 6120 6465 7369 7261  ecifies a desira
│ │ │ +000afc00: 626c 6520 6c65 7665 6c20 6f66 0a63 6f6e  ble level of.con
│ │ │ +000afc10: 6669 6465 6e63 6520 2870 726f 6261 6269  fidence (probabi
│ │ │ +000afc20: 6c69 7479 2920 7468 6174 2074 6865 2065  lity) that the e
│ │ │ +000afc30: 7374 696d 6174 6564 206d 6174 7269 7820  stimated matrix 
│ │ │ +000afc40: 6973 2063 6f72 7265 6374 2e0a 6c69 6e65  is correct..line
│ │ │ +000afc50: 2069 6e20 7069 7865 6c73 2c20 6265 796f   in pixels, beyo
│ │ │ +000afc60: 6e64 2077 6869 6368 2074 6865 2070 6f69  nd which the poi
│ │ │ +000afc70: 6e74 2069 7320 636f 6e73 6964 6572 6564  nt is considered
│ │ │ +000afc80: 2061 6e20 6f75 746c 6965 7220 616e 6420   an outlier and 
│ │ │ +000afc90: 6973 206e 6f74 2075 7365 6420 666f 7220  is not used for 
│ │ │ +000afca0: 636f 6d70 7574 696e 6720 7468 650a 6669  computing the.fi
│ │ │ +000afcb0: 6e61 6c20 6675 6e64 616d 656e 7461 6c20  nal fundamental 
│ │ │ +000afcc0: 6d61 7472 6978 2e20 4974 2063 616e 2062  matrix. It can b
│ │ │ +000afcd0: 6520 7365 7420 746f 2073 6f6d 6574 6869  e set to somethi
│ │ │ +000afce0: 6e67 206c 696b 6520 312d 332c 2064 6570  ng like 1-3, dep
│ │ │ +000afcf0: 656e 6469 6e67 206f 6e20 7468 6520 6163  ending on the ac
│ │ │ +000afd00: 6375 7261 6379 206f 6620 7468 650a 706f  curacy of the.po
│ │ │ +000afd10: 696e 7420 6c6f 6361 6c69 7a61 7469 6f6e  int localization
│ │ │ +000afd20: 2c20 696d 6167 6520 7265 736f 6c75 7469  , image resoluti
│ │ │ +000afd30: 6f6e 2c20 616e 6420 7468 6520 696d 6167  on, and the imag
│ │ │ +000afd40: 6520 6e6f 6973 652e 0a69 6e6c 6965 7273  e noise..inliers
│ │ │ +000afd50: 2069 6e20 706f 696e 7473 3120 616e 6420   in points1 and 
│ │ │ +000afd60: 706f 696e 7473 3220 666f 7220 7468 6520  points2 for the 
│ │ │ +000afd70: 6769 7665 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20  given essential 
│ │ │ +000afd80: 6d61 7472 6978 2045 2e20 4f6e 6c79 2074  matrix E. Only t
│ │ │ +000afd90: 6865 7365 2069 6e6c 6965 7273 2077 696c  hese inliers wil
│ │ │ +000afda0: 6c20 6265 2075 7365 6420 746f 0a72 6563  l be used to.rec
│ │ │ +000afdb0: 6f76 6572 2070 6f73 652e 2049 6e20 7468  over pose. In th
│ │ │ +000afdc0: 6520 6f75 7470 7574 206d 6173 6b20 6f6e  e output mask on
│ │ │ +000afdd0: 6c79 2069 6e6c 6965 7273 2077 6869 6368  ly inliers which
│ │ │ +000afde0: 2070 6173 7320 7468 6520 6368 6972 616c   pass the chiral
│ │ │ +000afdf0: 6974 7920 6368 6563 6b2e 0a0a 5468 6973  ity check...This
│ │ │ +000afe00: 2066 756e 6374 696f 6e20 6465 636f 6d70   function decomp
│ │ │ +000afe10: 6f73 6573 2061 6e20 6573 7365 6e74 6961  oses an essentia
│ │ │ +000afe20: 6c20 6d61 7472 6978 2075 7369 6e67 2052  l matrix using R
│ │ │ +000afe30: 4546 3a20 6465 636f 6d70 6f73 6545 7373  EF: decomposeEss
│ │ │ +000afe40: 656e 7469 616c 4d61 7420 616e 6420 7468  entialMat and th
│ │ │ +000afe50: 656e 2076 6572 6966 6965 730a 706f 7373  en verifies.poss
│ │ │ +000afe60: 6962 6c65 2070 6f73 6520 6879 706f 7468  ible pose hypoth
│ │ │ +000afe70: 6573 6573 2062 7920 646f 696e 6720 6368  eses by doing ch
│ │ │ +000afe80: 6972 616c 6974 7920 6368 6563 6b2e 2054  irality check. T
│ │ │ +000afe90: 6865 2063 6869 7261 6c69 7479 2063 6865  he chirality che
│ │ │ +000afea0: 636b 206d 6561 6e73 2074 6861 7420 7468  ck means that th
│ │ │ +000afeb0: 650a 7472 6961 6e67 756c 6174 6564 2033  e.triangulated 3
│ │ │ +000afec0: 4420 706f 696e 7473 2073 686f 756c 6420  D points should 
│ │ │ +000afed0: 6861 7665 2070 6f73 6974 6976 6520 6465  have positive de
│ │ │ +000afee0: 7074 682e 2053 6f6d 6520 6465 7461 696c  pth. Some detail
│ │ │ +000afef0: 7320 6361 6e20 6265 2066 6f75 6e64 2069  s can be found i
│ │ │ +000aff00: 6e20 4349 5445 3a20 4e69 7374 6572 3033  n CITE: Nister03
│ │ │ +000aff10: 2e0a 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  ...This function
│ │ │ +000aff20: 2063 616e 2062 6520 7573 6564 2074 6f20   can be used to 
│ │ │ +000aff30: 7072 6f63 6573 7320 7468 6520 6f75 7470  process the outp
│ │ │ +000aff40: 7574 2045 2061 6e64 206d 6173 6b20 6672  ut E and mask fr
│ │ │ +000aff50: 6f6d 2052 4546 3a20 6669 6e64 4573 7365  om REF: findEsse
│ │ │ +000aff60: 6e74 6961 6c4d 6174 2e20 496e 2074 6869  ntialMat. In thi
│ │ │ +000aff70: 730a 7363 656e 6172 696f 2c20 706f 696e  s.scenario, poin
│ │ │ +000aff80: 7473 3120 616e 6420 706f 696e 7473 3220  ts1 and points2 
│ │ │ +000aff90: 6172 6520 7468 6520 7361 6d65 2069 6e70  are the same inp
│ │ │ +000affa0: 7574 2066 6f72 2066 696e 6445 7373 656e  ut for findEssen
│ │ │ +000affb0: 7469 616c 4d61 742e 3a0a 3c63 6f64 653e  tialMat.:.<code>
│ │ │ +000affc0: 0a20 2020 202f 2f20 4578 616d 706c 652e  .    // Example.
│ │ │ +000affd0: 2045 7374 696d 6174 696f 6e20 6f66 2066   Estimation of f
│ │ │ +000affe0: 756e 6461 6d65 6e74 616c 206d 6174 7269  undamental matri
│ │ │ +000afff0: 7820 7573 696e 6720 7468 6520 5241 4e53  x using the RANS
│ │ │ +000b0000: 4143 2061 6c67 6f72 6974 686d 0a20 2020  AC algorithm.   
│ │ │ +000b0010: 2069 6e74 2070 6f69 6e74 5f63 6f75 6e74   int point_count
│ │ │ +000b0020: 203d 2031 3030 3b0a 2020 2020 7665 6374   = 100;.    vect
│ │ │ +000b0030: 6f72 266c 743b 506f 696e 7432 6626 6774  or&lt;Point2f&gt
│ │ │ +000b0040: 3b20 706f 696e 7473 3128 706f 696e 745f  ; points1(point_
│ │ │ +000b0050: 636f 756e 7429 3b0a 2020 2020 7665 6374  count);.    vect
│ │ │ +000b0060: 6f72 266c 743b 506f 696e 7432 6626 6774  or&lt;Point2f&gt
│ │ │ +000b0070: 3b20 706f 696e 7473 3228 706f 696e 745f  ; points2(point_
│ │ │ +000b0080: 636f 756e 7429 3b0a 0a20 2020 202f 2f20  count);..    // 
│ │ │ +000b0090: 696e 6974 6961 6c69 7a65 2074 6865 2070  initialize the p
│ │ │ +000b00a0: 6f69 6e74 7320 6865 7265 202e 2e2e 0a20  oints here .... 
│ │ │ +000b00b0: 2020 2066 6f72 2820 696e 7420 6920 3d20     for( int i = 
│ │ │ +000b00c0: 303b 2069 2026 6c74 3b20 706f 696e 745f  0; i &lt; point_
│ │ │ +000b00d0: 636f 756e 743b 2069 2b2b 2029 0a20 2020  count; i++ ).   
│ │ │ +000b00e0: 207b 0a20 2020 2020 2020 2070 6f69 6e74   {.        point
│ │ │ +000b00f0: 7331 5b69 5d20 3d20 2e2e 2e3b 0a20 2020  s1[i] = ...;.   
│ │ │ +000b0100: 2020 2020 2070 6f69 6e74 7332 5b69 5d20       points2[i] 
│ │ │ +000b0110: 3d20 2e2e 2e3b 0a20 2020 207d 0a0a 2020  = ...;.    }..  
│ │ │ +000b0120: 2020 2f2f 2049 6e70 7574 3a20 6361 6d65    // Input: came
│ │ │ +000b0130: 7261 2063 616c 6962 7261 7469 6f6e 206f  ra calibration o
│ │ │ +000b0140: 6620 626f 7468 2063 616d 6572 6173 2c20  f both cameras, 
│ │ │ +000b0150: 666f 7220 6578 616d 706c 6520 7573 696e  for example usin
│ │ │ +000b0160: 6720 696e 7472 696e 7369 6320 6368 6573  g intrinsic ches
│ │ │ +000b0170: 7362 6f61 7264 2063 616c 6962 7261 7469  sboard calibrati
│ │ │ +000b0180: 6f6e 2e0a 2020 2020 4d61 7420 6361 6d65  on..    Mat came
│ │ │ +000b0190: 7261 4d61 7472 6978 312c 2064 6973 7443  raMatrix1, distC
│ │ │ +000b01a0: 6f65 6666 7331 2c20 6361 6d65 7261 4d61  oeffs1, cameraMa
│ │ │ +000b01b0: 7472 6978 322c 2064 6973 7443 6f65 6666  trix2, distCoeff
│ │ │ +000b01c0: 7332 3b0a 0a20 2020 202f 2f20 4f75 7470  s2;..    // Outp
│ │ │ +000b01d0: 7574 3a20 4573 7365 6e74 6961 6c20 6d61  ut: Essential ma
│ │ │ +000b01e0: 7472 6978 2c20 7265 6c61 7469 7665 2072  trix, relative r
│ │ │ +000b01f0: 6f74 6174 696f 6e20 616e 6420 7265 6c61  otation and rela
│ │ │ +000b0200: 7469 7665 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e  tive translation
│ │ │ +000b0210: 2e0a 2020 2020 4d61 7420 452c 2052 2c20  ..    Mat E, R, 
│ │ │ +000b0220: 742c 206d 6173 6b3b 0a0a 2020 2020 7265  t, mask;..    re
│ │ │ +000b0230: 636f 7665 7250 6f73 6528 706f 696e 7473  coverPose(points
│ │ │ +000b0240: 312c 2070 6f69 6e74 7332 2c20 6361 6d65  1, points2, came
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│ │ │ -000b6c80: 7465 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  te transformatio
│ │ │ -000b6c90: 6e2e 2054 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67  n. The following
│ │ │ -000b6ca0: 206d 6574 686f 6473 2061 7265 2070 6f73   methods are pos
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│ │ │ -000b6cc0: 693e 0a20 2020 5245 463a 2052 414e 5341  i>.   REF: RANSA
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│ │ │ -000b6d00: 2052 4546 3a20 4c4d 4544 5320 2d20 4c65   REF: LMEDS - Le
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│ │ │ -000b6d40: 6574 686f 642e 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c  ethod..  </li>.<
│ │ │ -000b6d50: 2f75 6c3e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  /ul></dd>.<dd><c
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│ │ │ -000b6df0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e6d  /dd>.<dd><code>m
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│ │ │ -000b6ee0: 5661 6c75 6573 2074 6f6f 2063 6c6f 7365  Values too close
│ │ │ -000b6ef0: 2074 6f20 3120 6361 6e20 736c 6f77 2064   to 1 can slow d
│ │ │ -000b6f00: 6f77 6e20 7468 6520 6573 7469 6d61 7469  own the estimati
│ │ │ -000b6f10: 6f6e 0a73 6967 6e69 6669 6361 6e74 6c79  on.significantly
│ │ │ -000b6f20: 2e20 5661 6c75 6573 206c 6f77 6572 2074  . Values lower t
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│ │ │ -000b6f50: 6f72 7265 6374 6c79 2065 7374 696d 6174  orrectly estimat
│ │ │ -000b6f60: 6564 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  ed transformatio
│ │ │ -000b6f70: 6e2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  n.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ -000b6fe0: 0a50 6173 7369 6e67 2030 2077 696c 6c20  .Passing 0 will 
│ │ │ -000b6ff0: 6469 7361 626c 6520 7265 6669 6e69 6e67  disable refining
│ │ │ -000b7000: 2c20 736f 2074 6865 206f 7574 7075 7420  , so the output 
│ │ │ -000b7010: 6d61 7472 6978 2077 696c 6c20 6265 206f  matrix will be o
│ │ │ -000b7020: 7574 7075 7420 6f66 2072 6f62 7573 7420  utput of robust 
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│ │ │ -000b7040: 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64 743e 0a3c  >Returns:</dt>.<
│ │ │ -000b7050: 6464 3e4f 7574 7075 7420 3244 2061 6666  dd>Output 2D aff
│ │ │ -000b7060: 696e 6520 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469  ine transformati
│ │ │ -000b7070: 6f6e 2028 3420 6465 6772 6565 7320 6f66  on (4 degrees of
│ │ │ -000b7080: 2066 7265 6564 6f6d 2920 6d61 7472 6978   freedom) matrix
│ │ │ -000b7090: 205c 2832 205c 7469 6d65 7320 335c 2920   \(2 \times 3\) 
│ │ │ -000b70a0: 6f72 0a65 6d70 7479 206d 6174 7269 7820  or.empty matrix 
│ │ │ -000b70b0: 6966 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f  if transformatio
│ │ │ -000b70c0: 6e20 636f 756c 6420 6e6f 7420 6265 2065  n could not be e
│ │ │ -000b70d0: 7374 696d 6174 6564 2e0a 0a54 6865 2066  stimated...The f
│ │ │ -000b70e0: 756e 6374 696f 6e20 6573 7469 6d61 7465  unction estimate
│ │ │ -000b70f0: 7320 616e 206f 7074 696d 616c 2032 4420  s an optimal 2D 
│ │ │ -000b7100: 6166 6669 6e65 2074 7261 6e73 666f 726d  affine transform
│ │ │ -000b7110: 6174 696f 6e20 7769 7468 2034 2064 6567  ation with 4 deg
│ │ │ -000b7120: 7265 6573 206f 6620 6672 6565 646f 6d20  rees of freedom 
│ │ │ -000b7130: 6c69 6d69 7465 6420 746f 0a63 6f6d 6269  limited to.combi
│ │ │ -000b7140: 6e61 7469 6f6e 7320 6f66 2074 7261 6e73  nations of trans
│ │ │ -000b7150: 6c61 7469 6f6e 2c20 726f 7461 7469 6f6e  lation, rotation
│ │ │ -000b7160: 2c20 616e 6420 756e 6966 6f72 6d20 7363  , and uniform sc
│ │ │ -000b7170: 616c 696e 672e 2055 7365 7320 7468 6520  aling. Uses the 
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│ │ │ -000b7190: 686d 2066 6f72 2072 6f62 7573 740a 6573  hm for robust.es
│ │ │ -000b71a0: 7469 6d61 7469 6f6e 2e0a 0a54 6865 2063  timation...The c
│ │ │ -000b71b0: 6f6d 7075 7465 6420 7472 616e 7366 6f72  omputed transfor
│ │ │ -000b71c0: 6d61 7469 6f6e 2069 7320 7468 656e 2072  mation is then r
│ │ │ -000b71d0: 6566 696e 6564 2066 7572 7468 6572 2028  efined further (
│ │ │ -000b71e0: 7573 696e 6720 6f6e 6c79 2069 6e6c 6965  using only inlie
│ │ │ -000b71f0: 7273 2920 7769 7468 2074 6865 0a4c 6576  rs) with the.Lev
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│ │ │ -000b7210: 206d 6574 686f 6420 746f 2072 6564 7563   method to reduc
│ │ │ -000b7220: 6520 7468 6520 7265 2d70 726f 6a65 6374  e the re-project
│ │ │ -000b7230: 696f 6e20 6572 726f 7220 6576 656e 206d  ion error even m
│ │ │ -000b7240: 6f72 652e 0a0a 4573 7469 6d61 7465 6420  ore...Estimated 
│ │ │ -000b7250: 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 206d  transformation m
│ │ │ -000b7260: 6174 7269 7820 6973 3a0a 5c28 205c 6265  atrix is:.\( \be
│ │ │ -000b7270: 6769 6e7b 626d 6174 7269 787d 205c 636f  gin{bmatrix} \co
│ │ │ -000b7280: 7328 5c74 6865 7461 2920 5c63 646f 7420  s(\theta) \cdot 
│ │ │ -000b7290: 7320 2661 6d70 3b20 2d5c 7369 6e28 5c74  s &amp; -\sin(\t
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│ │ │ -000b72b0: 6d70 3b20 745f 7820 5c5c 0a20 2020 2020  mp; t_x \\.     
│ │ │ -000b72c0: 2020 2020 2020 2020 2020 205c 7369 6e28             \sin(
│ │ │ -000b72d0: 5c74 6865 7461 2920 5c63 646f 7420 7320  \theta) \cdot s 
│ │ │ -000b72e0: 2661 6d70 3b20 5c63 6f73 285c 7468 6574  &amp; \cos(\thet
│ │ │ -000b72f0: 6129 205c 6364 6f74 2073 2026 616d 703b  a) \cdot s &amp;
│ │ │ -000b7300: 2074 5f79 0a5c 656e 647b 626d 6174 7269   t_y.\end{bmatri
│ │ │ -000b7310: 787d 205c 290a 5768 6572 6520 5c28 205c  x} \).Where \( \
│ │ │ -000b7320: 7468 6574 6120 5c29 2069 7320 7468 6520  theta \) is the 
│ │ │ -000b7330: 726f 7461 7469 6f6e 2061 6e67 6c65 2c20  rotation angle, 
│ │ │ -000b7340: 5c28 2073 205c 2920 7468 6520 7363 616c  \( s \) the scal
│ │ │ -000b7350: 696e 6720 6661 6374 6f72 2061 6e64 205c  ing factor and \
│ │ │ -000b7360: 2820 745f 782c 2074 5f79 205c 2920 6172  ( t_x, t_y \) ar
│ │ │ -000b7370: 650a 7472 616e 736c 6174 696f 6e73 2069  e.translations i
│ │ │ -000b7380: 6e20 5c28 2078 2c20 7920 5c29 2061 7865  n \( x, y \) axe
│ │ │ -000b7390: 7320 7265 7370 6563 7469 7665 6c79 2e0a  s respectively..
│ │ │ -000b73a0: 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62 3e0a 5468  .<b>Note:</b>.Th
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│ │ │ -000b73d0: 6963 616c 6c79 2061 6e79 2072 6174 696f  ically any ratio
│ │ │ -000b73e0: 206f 6620 6f75 746c 6965 7273 2062 7574   of outliers but
│ │ │ -000b73f0: 206e 6565 6420 6120 7468 7265 7368 6f6c   need a threshol
│ │ │ -000b7400: 6420 746f 0a64 6973 7469 6e67 7569 7368  d to.distinguish
│ │ │ -000b7410: 2069 6e6c 6965 7273 2066 726f 6d20 6f75   inliers from ou
│ │ │ -000b7420: 746c 6965 7273 2e20 5468 6520 6d65 7468  tliers. The meth
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│ │ │ +000b0a10: 742f 6f75 7470 7574 2063 616d 6572 6120  t/output camera 
│ │ │ +000b0a20: 6d61 7472 6978 2066 6f72 2074 6865 2066  matrix for the f
│ │ │ +000b0a30: 6972 7374 2063 616d 6572 612c 2074 6865  irst camera, the
│ │ │ +000b0a40: 2073 616d 6520 6173 2069 6e0a 5245 463a   same as in.REF:
│ │ │ +000b0a50: 2063 616c 6962 7261 7465 4361 6d65 7261   calibrateCamera
│ │ │ +000b0a60: 2e20 4675 7274 6865 726d 6f72 652c 2066  . Furthermore, f
│ │ │ +000b0a70: 6f72 2074 6865 2073 7465 7265 6f20 6361  or the stereo ca
│ │ │ +000b0a80: 7365 2c20 6164 6469 7469 6f6e 616c 2066  se, additional f
│ │ │ +000b0a90: 6c61 6773 206d 6179 2062 6520 7573 6564  lags may be used
│ │ │ +000b0aa0: 2c20 7365 6520 6265 6c6f 772e 3c2f 6464  , see below.</dd
│ │ │ +000b0ab0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469 7374  >.<dd><code>dist
│ │ │ +000b0ac0: 436f 6566 6673 313c 2f63 6f64 653e 202d  Coeffs1</code> -
│ │ │ +000b0ad0: 2049 6e70 7574 2f6f 7574 7075 7420 7665   Input/output ve
│ │ │ +000b0ae0: 6374 6f72 206f 6620 6469 7374 6f72 7469  ctor of distorti
│ │ │ +000b0af0: 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74 732c  on coefficients,
│ │ │ +000b0b00: 2074 6865 2073 616d 6520 6173 2069 6e0a   the same as in.
│ │ │ +000b0b10: 5245 463a 2063 616c 6962 7261 7465 4361  REF: calibrateCa
│ │ │ +000b0b20: 6d65 7261 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  mera.</dd>.<dd><
│ │ │ +000b0b30: 636f 6465 3e63 616d 6572 614d 6174 7269  code>cameraMatri
│ │ │ +000b0b40: 7832 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075  x2</code> - Inpu
│ │ │ +000b0b50: 742f 6f75 7470 7574 2063 616d 6572 6120  t/output camera 
│ │ │ +000b0b60: 6d61 7472 6978 2066 6f72 2074 6865 2066  matrix for the f
│ │ │ +000b0b70: 6972 7374 2063 616d 6572 612c 2074 6865  irst camera, the
│ │ │ +000b0b80: 2073 616d 6520 6173 2069 6e0a 5245 463a   same as in.REF:
│ │ │ +000b0b90: 2063 616c 6962 7261 7465 4361 6d65 7261   calibrateCamera
│ │ │ +000b0ba0: 2e20 4675 7274 6865 726d 6f72 652c 2066  . Furthermore, f
│ │ │ +000b0bb0: 6f72 2074 6865 2073 7465 7265 6f20 6361  or the stereo ca
│ │ │ +000b0bc0: 7365 2c20 6164 6469 7469 6f6e 616c 2066  se, additional f
│ │ │ +000b0bd0: 6c61 6773 206d 6179 2062 6520 7573 6564  lags may be used
│ │ │ +000b0be0: 2c20 7365 6520 6265 6c6f 772e 3c2f 6464  , see below.</dd
│ │ │ +000b0bf0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469 7374  >.<dd><code>dist
│ │ │ +000b0c00: 436f 6566 6673 323c 2f63 6f64 653e 202d  Coeffs2</code> -
│ │ │ +000b0c10: 2049 6e70 7574 2f6f 7574 7075 7420 7665   Input/output ve
│ │ │ +000b0c20: 6374 6f72 206f 6620 6469 7374 6f72 7469  ctor of distorti
│ │ │ +000b0c30: 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74 732c  on coefficients,
│ │ │ +000b0c40: 2074 6865 2073 616d 6520 6173 2069 6e0a   the same as in.
│ │ │ +000b0c50: 5245 463a 2063 616c 6962 7261 7465 4361  REF: calibrateCa
│ │ │ +000b0c60: 6d65 7261 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  mera.</dd>.<dd><
│ │ │ +000b0c70: 636f 6465 3e45 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  code>E</code> - 
│ │ │ +000b0c80: 5468 6520 6f75 7470 7574 2065 7373 656e  The output essen
│ │ │ +000b0c90: 7469 616c 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464  tial matrix.</dd
│ │ │ +000b0ca0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 523c 2f63  >.<dd><code>R</c
│ │ │ +000b0cb0: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 726f  ode> - Output ro
│ │ │ +000b0cc0: 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269 782e 2054  tation matrix. T
│ │ │ +000b0cd0: 6f67 6574 6865 7220 7769 7468 2074 6865  ogether with the
│ │ │ +000b0ce0: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563   translation vec
│ │ │ +000b0cf0: 746f 722c 2074 6869 7320 6d61 7472 6978  tor, this matrix
│ │ │ +000b0d00: 206d 616b 6573 2075 7020 6120 7475 706c   makes up a tupl
│ │ │ +000b0d10: 650a 7468 6174 2070 6572 666f 726d 7320  e.that performs 
│ │ │ +000b0d20: 6120 6368 616e 6765 206f 6620 6261 7369  a change of basi
│ │ │ +000b0d30: 7320 6672 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374  s from the first
│ │ │ +000b0d40: 2063 616d 6572 6127 7320 636f 6f72 6469   camera's coordi
│ │ │ +000b0d50: 6e61 7465 2073 7973 7465 6d20 746f 2074  nate system to t
│ │ │ +000b0d60: 6865 2073 6563 6f6e 6420 6361 6d65 7261  he second camera
│ │ │ +000b0d70: 2773 0a63 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  's.coordinate sy
│ │ │ +000b0d80: 7374 656d 2e20 4e6f 7465 2074 6861 742c  stem. Note that,
│ │ │ +000b0d90: 2069 6e20 6765 6e65 7261 6c2c 2074 2063   in general, t c
│ │ │ +000b0da0: 616e 206e 6f74 2062 6520 7573 6564 2066  an not be used f
│ │ │ +000b0db0: 6f72 2074 6869 7320 7475 706c 652c 2073  or this tuple, s
│ │ │ +000b0dc0: 6565 2074 6865 2070 6172 616d 6574 6572  ee the parameter
│ │ │ +000b0dd0: 0a64 6573 6372 6962 6564 2062 656c 6f77  .described below
│ │ │ +000b0de0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +000b0df0: 3e74 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470  >t</code> - Outp
│ │ │ +000b0e00: 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  ut translation v
│ │ │ +000b0e10: 6563 746f 722e 2054 6869 7320 7665 6374  ector. This vect
│ │ │ +000b0e20: 6f72 2069 7320 6f62 7461 696e 6564 2062  or is obtained b
│ │ │ +000b0e30: 7920 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365  y REF: decompose
│ │ │ +000b0e40: 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2061 6e64  EssentialMat and
│ │ │ +000b0e50: 0a74 6865 7265 666f 7265 2069 7320 6f6e  .therefore is on
│ │ │ +000b0e60: 6c79 206b 6e6f 776e 2075 7020 746f 2073  ly known up to s
│ │ │ +000b0e70: 6361 6c65 2c20 692e 652e 2074 2069 7320  cale, i.e. t is 
│ │ │ +000b0e80: 7468 6520 6469 7265 6374 696f 6e20 6f66  the direction of
│ │ │ +000b0e90: 2074 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e   the translation
│ │ │ +000b0ea0: 2076 6563 746f 7220 616e 6420 6861 7320   vector and has 
│ │ │ +000b0eb0: 756e 6974 0a6c 656e 6774 682e 3c2f 6464  unit.length.</dd
│ │ │ +000b0ec0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65 7468  >.<dd><code>meth
│ │ │ +000b0ed0: 6f64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4d65 7468  od</code> - Meth
│ │ │ +000b0ee0: 6f64 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67  od for computing
│ │ │ +000b0ef0: 2061 6e20 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61   an essential ma
│ │ │ +000b0f00: 7472 6978 2e0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69  trix..<ul>.  <li
│ │ │ +000b0f10: 3e0a 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143  >.   REF: RANSAC
│ │ │ +000b0f20: 2066 6f72 2074 6865 2052 414e 5341 4320   for the RANSAC 
│ │ │ +000b0f30: 616c 676f 7269 7468 6d2e 0a20 203c 2f6c  algorithm..  </l
│ │ │ +000b0f40: 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052 4546  i>.  <li>.   REF
│ │ │ +000b0f50: 3a20 4c4d 4544 5320 666f 7220 7468 6520  : LMEDS for the 
│ │ │ +000b0f60: 4c4d 6564 5320 616c 676f 7269 7468 6d2e  LMedS algorithm.
│ │ │ +000b0f70: 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 0a63  .  </li>.</ul>.c
│ │ │ +000b0f80: 6f6e 6669 6465 6e63 6520 2870 726f 6261  onfidence (proba
│ │ │ +000b0f90: 6269 6c69 7479 2920 7468 6174 2074 6865  bility) that the
│ │ │ +000b0fa0: 2065 7374 696d 6174 6564 206d 6174 7269   estimated matri
│ │ │ +000b0fb0: 7820 6973 2063 6f72 7265 6374 2e0a 6c69  x is correct..li
│ │ │ +000b0fc0: 6e65 2069 6e20 7069 7865 6c73 2c20 6265  ne in pixels, be
│ │ │ +000b0fd0: 796f 6e64 2077 6869 6368 2074 6865 2070  yond which the p
│ │ │ +000b0fe0: 6f69 6e74 2069 7320 636f 6e73 6964 6572  oint is consider
│ │ │ +000b0ff0: 6564 2061 6e20 6f75 746c 6965 7220 616e  ed an outlier an
│ │ │ +000b1000: 6420 6973 206e 6f74 2075 7365 6420 666f  d is not used fo
│ │ │ +000b1010: 7220 636f 6d70 7574 696e 6720 7468 650a  r computing the.
│ │ │ +000b1020: 6669 6e61 6c20 6675 6e64 616d 656e 7461  final fundamenta
│ │ │ +000b1030: 6c20 6d61 7472 6978 2e20 4974 2063 616e  l matrix. It can
│ │ │ +000b1040: 2062 6520 7365 7420 746f 2073 6f6d 6574   be set to somet
│ │ │ +000b1050: 6869 6e67 206c 696b 6520 312d 332c 2064  hing like 1-3, d
│ │ │ +000b1060: 6570 656e 6469 6e67 206f 6e20 7468 6520  epending on the 
│ │ │ +000b1070: 6163 6375 7261 6379 206f 6620 7468 650a  accuracy of the.
│ │ │ +000b1080: 706f 696e 7420 6c6f 6361 6c69 7a61 7469  point localizati
│ │ │ +000b1090: 6f6e 2c20 696d 6167 6520 7265 736f 6c75  on, image resolu
│ │ │ +000b10a0: 7469 6f6e 2c20 616e 6420 7468 6520 696d  tion, and the im
│ │ │ +000b10b0: 6167 6520 6e6f 6973 652e 0a69 6e6c 6965  age noise..inlie
│ │ │ +000b10c0: 7273 2069 6e20 706f 696e 7473 3120 616e  rs in points1 an
│ │ │ +000b10d0: 6420 706f 696e 7473 3220 666f 7220 7468  d points2 for th
│ │ │ +000b10e0: 6520 6769 7665 6e20 6573 7365 6e74 6961  e given essentia
│ │ │ +000b10f0: 6c20 6d61 7472 6978 2045 2e20 4f6e 6c79  l matrix E. Only
│ │ │ +000b1100: 2074 6865 7365 2069 6e6c 6965 7273 2077   these inliers w
│ │ │ +000b1110: 696c 6c20 6265 2075 7365 6420 746f 0a72  ill be used to.r
│ │ │ +000b1120: 6563 6f76 6572 2070 6f73 652e 2049 6e20  ecover pose. In 
│ │ │ +000b1130: 7468 6520 6f75 7470 7574 206d 6173 6b20  the output mask 
│ │ │ +000b1140: 6f6e 6c79 2069 6e6c 6965 7273 2077 6869  only inliers whi
│ │ │ +000b1150: 6368 2070 6173 7320 7468 6520 6368 6972  ch pass the chir
│ │ │ +000b1160: 616c 6974 7920 6368 6563 6b2e 0a0a 5468  ality check...Th
│ │ │ +000b1170: 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6465 636f  is function deco
│ │ │ +000b1180: 6d70 6f73 6573 2061 6e20 6573 7365 6e74  mposes an essent
│ │ │ +000b1190: 6961 6c20 6d61 7472 6978 2075 7369 6e67  ial matrix using
│ │ │ +000b11a0: 2052 4546 3a20 6465 636f 6d70 6f73 6545   REF: decomposeE
│ │ │ +000b11b0: 7373 656e 7469 616c 4d61 7420 616e 6420  ssentialMat and 
│ │ │ +000b11c0: 7468 656e 2076 6572 6966 6965 730a 706f  then verifies.po
│ │ │ +000b11d0: 7373 6962 6c65 2070 6f73 6520 6879 706f  ssible pose hypo
│ │ │ +000b11e0: 7468 6573 6573 2062 7920 646f 696e 6720  theses by doing 
│ │ │ +000b11f0: 6368 6972 616c 6974 7920 6368 6563 6b2e  chirality check.
│ │ │ +000b1200: 2054 6865 2063 6869 7261 6c69 7479 2063   The chirality c
│ │ │ +000b1210: 6865 636b 206d 6561 6e73 2074 6861 7420  heck means that 
│ │ │ +000b1220: 7468 650a 7472 6961 6e67 756c 6174 6564  the.triangulated
│ │ │ +000b1230: 2033 4420 706f 696e 7473 2073 686f 756c   3D points shoul
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│ │ │ +000b1d30: 726d 6174 2061 7320 706f 696e 7473 3120  rmat as points1 
│ │ │ +000b1d40: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +000b1fb0: 2063 616c 6962 7261 7465 4361 6d65 7261   calibrateCamera
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│ │ │ +000b2010: 202d 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469   - Output rotati
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│ │ │ +000b2030: 6865 7220 7769 7468 2074 6865 2074 7261  her with the tra
│ │ │ +000b2040: 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 722c  nslation vector,
│ │ │ +000b2050: 2074 6869 7320 6d61 7472 6978 206d 616b   this matrix mak
│ │ │ +000b2060: 6573 2075 7020 6120 7475 706c 650a 7468  es up a tuple.th
│ │ │ +000b2070: 6174 2070 6572 666f 726d 7320 6120 6368  at performs a ch
│ │ │ +000b2080: 616e 6765 206f 6620 6261 7369 7320 6672  ange of basis fr
│ │ │ +000b2090: 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d  om the first cam
│ │ │ +000b20a0: 6572 6127 7320 636f 6f72 6469 6e61 7465  era's coordinate
│ │ │ +000b20b0: 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865 2073   system to the s
│ │ │ +000b20c0: 6563 6f6e 6420 6361 6d65 7261 2773 0a63  econd camera's.c
│ │ │ +000b20d0: 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374 656d  oordinate system
│ │ │ +000b20e0: 2e20 4e6f 7465 2074 6861 742c 2069 6e20  . Note that, in 
│ │ │ +000b20f0: 6765 6e65 7261 6c2c 2074 2063 616e 206e  general, t can n
│ │ │ +000b2100: 6f74 2062 6520 7573 6564 2066 6f72 2074  ot be used for t
│ │ │ +000b2110: 6869 7320 7475 706c 652c 2073 6565 2074  his tuple, see t
│ │ │ +000b2120: 6865 2070 6172 616d 6574 6572 0a64 6573  he parameter.des
│ │ │ +000b2130: 6372 6962 6564 2062 656c 6f77 2e3c 2f64  cribed below.</d
│ │ │ +000b2140: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74 3c2f  d>.<dd><code>t</
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│ │ │ +000b2170: 722e 2054 6869 7320 7665 6374 6f72 2069  r. This vector i
│ │ │ +000b2180: 7320 6f62 7461 696e 6564 2062 7920 5245  s obtained by RE
│ │ │ +000b2190: 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573 7365  F: decomposeEsse
│ │ │ +000b21a0: 6e74 6961 6c4d 6174 2061 6e64 0a74 6865  ntialMat and.the
│ │ │ +000b21b0: 7265 666f 7265 2069 7320 6f6e 6c79 206b  refore is only k
│ │ │ +000b21c0: 6e6f 776e 2075 7020 746f 2073 6361 6c65  nown up to scale
│ │ │ +000b21d0: 2c20 692e 652e 2074 2069 7320 7468 6520  , i.e. t is the 
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│ │ │ +000b21f0: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563   translation vec
│ │ │ +000b2200: 746f 7220 616e 6420 6861 7320 756e 6974  tor and has unit
│ │ │ +000b2210: 0a6c 656e 6774 682e 0a3c 756c 3e0a 2020  .length..<ul>.  
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│ │ │ +000b22a0: 6f62 6162 696c 6974 7929 2074 6861 7420  obability) that 
│ │ │ +000b22b0: 7468 6520 6573 7469 6d61 7465 6420 6d61  the estimated ma
│ │ │ +000b22c0: 7472 6978 2069 7320 636f 7272 6563 742e  trix is correct.
│ │ │ +000b22d0: 0a6c 696e 6520 696e 2070 6978 656c 732c  .line in pixels,
│ │ │ +000b22e0: 2062 6579 6f6e 6420 7768 6963 6820 7468   beyond which th
│ │ │ +000b22f0: 6520 706f 696e 7420 6973 2063 6f6e 7369  e point is consi
│ │ │ +000b2300: 6465 7265 6420 616e 206f 7574 6c69 6572  dered an outlier
│ │ │ +000b2310: 2061 6e64 2069 7320 6e6f 7420 7573 6564   and is not used
│ │ │ +000b2320: 2066 6f72 2063 6f6d 7075 7469 6e67 2074   for computing t
│ │ │ +000b2330: 6865 0a66 696e 616c 2066 756e 6461 6d65  he.final fundame
│ │ │ +000b2340: 6e74 616c 206d 6174 7269 782e 2049 7420  ntal matrix. It 
│ │ │ +000b2350: 6361 6e20 6265 2073 6574 2074 6f20 736f  can be set to so
│ │ │ +000b2360: 6d65 7468 696e 6720 6c69 6b65 2031 2d33  mething like 1-3
│ │ │ +000b2370: 2c20 6465 7065 6e64 696e 6720 6f6e 2074  , depending on t
│ │ │ +000b2380: 6865 2061 6363 7572 6163 7920 6f66 2074  he accuracy of t
│ │ │ +000b2390: 6865 0a70 6f69 6e74 206c 6f63 616c 697a  he.point localiz
│ │ │ +000b23a0: 6174 696f 6e2c 2069 6d61 6765 2072 6573  ation, image res
│ │ │ +000b23b0: 6f6c 7574 696f 6e2c 2061 6e64 2074 6865  olution, and the
│ │ │ +000b23c0: 2069 6d61 6765 206e 6f69 7365 2e0a 696e   image noise..in
│ │ │ +000b23d0: 6c69 6572 7320 696e 2070 6f69 6e74 7331  liers in points1
│ │ │ +000b23e0: 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 2066 6f72   and points2 for
│ │ │ +000b23f0: 2074 6865 2067 6976 656e 2065 7373 656e   the given essen
│ │ │ +000b2400: 7469 616c 206d 6174 7269 7820 452e 204f  tial matrix E. O
│ │ │ +000b2410: 6e6c 7920 7468 6573 6520 696e 6c69 6572  nly these inlier
│ │ │ +000b2420: 7320 7769 6c6c 2062 6520 7573 6564 2074  s will be used t
│ │ │ +000b2430: 6f0a 7265 636f 7665 7220 706f 7365 2e20  o.recover pose. 
│ │ │ +000b2440: 496e 2074 6865 206f 7574 7075 7420 6d61  In the output ma
│ │ │ +000b2450: 736b 206f 6e6c 7920 696e 6c69 6572 7320  sk only inliers 
│ │ │ +000b2460: 7768 6963 6820 7061 7373 2074 6865 2063  which pass the c
│ │ │ +000b2470: 6869 7261 6c69 7479 2063 6865 636b 2e0a  hirality check..
│ │ │ +000b2480: 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e 2064  .This function d
│ │ │ +000b2490: 6563 6f6d 706f 7365 7320 616e 2065 7373  ecomposes an ess
│ │ │ +000b24a0: 656e 7469 616c 206d 6174 7269 7820 7573  ential matrix us
│ │ │ +000b24b0: 696e 6720 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f  ing REF: decompo
│ │ │ +000b24c0: 7365 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2061  seEssentialMat a
│ │ │ +000b24d0: 6e64 2074 6865 6e20 7665 7269 6669 6573  nd then verifies
│ │ │ +000b24e0: 0a70 6f73 7369 626c 6520 706f 7365 2068  .possible pose h
│ │ │ +000b24f0: 7970 6f74 6865 7365 7320 6279 2064 6f69  ypotheses by doi
│ │ │ +000b2500: 6e67 2063 6869 7261 6c69 7479 2063 6865  ng chirality che
│ │ │ +000b2510: 636b 2e20 5468 6520 6368 6972 616c 6974  ck. The chiralit
│ │ │ +000b2520: 7920 6368 6563 6b20 6d65 616e 7320 7468  y check means th
│ │ │ +000b2530: 6174 2074 6865 0a74 7269 616e 6775 6c61  at the.triangula
│ │ │ +000b2540: 7465 6420 3344 2070 6f69 6e74 7320 7368  ted 3D points sh
│ │ │ +000b2550: 6f75 6c64 2068 6176 6520 706f 7369 7469  ould have positi
│ │ │ +000b2560: 7665 2064 6570 7468 2e20 536f 6d65 2064  ve depth. Some d
│ │ │ +000b2570: 6574 6169 6c73 2063 616e 2062 6520 666f  etails can be fo
│ │ │ +000b2580: 756e 6420 696e 2043 4954 453a 204e 6973  und in CITE: Nis
│ │ │ +000b2590: 7465 7230 332e 0a0a 5468 6973 2066 756e  ter03...This fun
│ │ │ +000b25a0: 6374 696f 6e20 6361 6e20 6265 2075 7365  ction can be use
│ │ │ +000b25b0: 6420 746f 2070 726f 6365 7373 2074 6865  d to process the
│ │ │ +000b25c0: 206f 7574 7075 7420 4520 616e 6420 6d61   output E and ma
│ │ │ +000b25d0: 736b 2066 726f 6d20 5245 463a 2066 696e  sk from REF: fin
│ │ │ +000b25e0: 6445 7373 656e 7469 616c 4d61 742e 2049  dEssentialMat. I
│ │ │ +000b25f0: 6e20 7468 6973 0a73 6365 6e61 7269 6f2c  n this.scenario,
│ │ │ +000b2600: 2070 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070 6f69   points1 and poi
│ │ │ +000b2610: 6e74 7332 2061 7265 2074 6865 2073 616d  nts2 are the sam
│ │ │ +000b2620: 6520 696e 7075 7420 666f 7220 6669 6e64  e input for find
│ │ │ +000b2630: 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2e3a 0a3c  EssentialMat.:.<
│ │ │ +000b2640: 636f 6465 3e0a 2020 2020 2f2f 2045 7861  code>.    // Exa
│ │ │ +000b2650: 6d70 6c65 2e20 4573 7469 6d61 7469 6f6e  mple. Estimation
│ │ │ +000b2660: 206f 6620 6675 6e64 616d 656e 7461 6c20   of fundamental 
│ │ │ +000b2670: 6d61 7472 6978 2075 7369 6e67 2074 6865  matrix using the
│ │ │ +000b2680: 2052 414e 5341 4320 616c 676f 7269 7468   RANSAC algorith
│ │ │ +000b2690: 6d0a 2020 2020 696e 7420 706f 696e 745f  m.    int point_
│ │ │ +000b26a0: 636f 756e 7420 3d20 3130 303b 0a20 2020  count = 100;.   
│ │ │ +000b26b0: 2076 6563 746f 7226 6c74 3b50 6f69 6e74   vector&lt;Point
│ │ │ +000b26c0: 3266 2667 743b 2070 6f69 6e74 7331 2870  2f&gt; points1(p
│ │ │ +000b26d0: 6f69 6e74 5f63 6f75 6e74 293b 0a20 2020  oint_count);.   
│ │ │ +000b26e0: 2076 6563 746f 7226 6c74 3b50 6f69 6e74   vector&lt;Point
│ │ │ +000b26f0: 3266 2667 743b 2070 6f69 6e74 7332 2870  2f&gt; points2(p
│ │ │ +000b2700: 6f69 6e74 5f63 6f75 6e74 293b 0a0a 2020  oint_count);..  
│ │ │ +000b2710: 2020 2f2f 2069 6e69 7469 616c 697a 6520    // initialize 
│ │ │ +000b2720: 7468 6520 706f 696e 7473 2068 6572 6520  the points here 
│ │ │ +000b2730: 2e2e 2e0a 2020 2020 666f 7228 2069 6e74  ....    for( int
│ │ │ +000b2740: 2069 203d 2030 3b20 6920 266c 743b 2070   i = 0; i &lt; p
│ │ │ +000b2750: 6f69 6e74 5f63 6f75 6e74 3b20 692b 2b20  oint_count; i++ 
│ │ │ +000b2760: 290a 2020 2020 7b0a 2020 2020 2020 2020  ).    {.        
│ │ │ +000b2770: 706f 696e 7473 315b 695d 203d 202e 2e2e  points1[i] = ...
│ │ │ +000b2780: 3b0a 2020 2020 2020 2020 706f 696e 7473  ;.        points
│ │ │ +000b2790: 325b 695d 203d 202e 2e2e 3b0a 2020 2020  2[i] = ...;.    
│ │ │ +000b27a0: 7d0a 0a20 2020 202f 2f20 496e 7075 743a  }..    // Input:
│ │ │ +000b27b0: 2063 616d 6572 6120 6361 6c69 6272 6174   camera calibrat
│ │ │ +000b27c0: 696f 6e20 6f66 2062 6f74 6820 6361 6d65  ion of both came
│ │ │ +000b27d0: 7261 732c 2066 6f72 2065 7861 6d70 6c65  ras, for example
│ │ │ +000b27e0: 2075 7369 6e67 2069 6e74 7269 6e73 6963   using intrinsic
│ │ │ +000b27f0: 2063 6865 7373 626f 6172 6420 6361 6c69   chessboard cali
│ │ │ +000b2800: 6272 6174 696f 6e2e 0a20 2020 204d 6174  bration..    Mat
│ │ │ +000b2810: 2063 616d 6572 614d 6174 7269 7831 2c20   cameraMatrix1, 
│ │ │ +000b2820: 6469 7374 436f 6566 6673 312c 2063 616d  distCoeffs1, cam
│ │ │ +000b2830: 6572 614d 6174 7269 7832 2c20 6469 7374  eraMatrix2, dist
│ │ │ +000b2840: 436f 6566 6673 323b 0a0a 2020 2020 2f2f  Coeffs2;..    //
│ │ │ +000b2850: 204f 7574 7075 743a 2045 7373 656e 7469   Output: Essenti
│ │ │ +000b2860: 616c 206d 6174 7269 782c 2072 656c 6174  al matrix, relat
│ │ │ +000b2870: 6976 6520 726f 7461 7469 6f6e 2061 6e64  ive rotation and
│ │ │ +000b2880: 2072 656c 6174 6976 6520 7472 616e 736c   relative transl
│ │ │ +000b2890: 6174 696f 6e2e 0a20 2020 204d 6174 2045  ation..    Mat E
│ │ │ +000b28a0: 2c20 522c 2074 2c20 6d61 736b 3b0a 0a20  , R, t, mask;.. 
│ │ │ +000b28b0: 2020 2072 6563 6f76 6572 506f 7365 2870     recoverPose(p
│ │ │ +000b28c0: 6f69 6e74 7331 2c20 706f 696e 7473 322c  oints1, points2,
│ │ │ +000b28d0: 2063 616d 6572 614d 6174 7269 7831 2c20   cameraMatrix1, 
│ │ │ +000b28e0: 6469 7374 436f 6566 6673 312c 2063 616d  distCoeffs1, cam
│ │ │ +000b28f0: 6572 614d 6174 7269 7832 2c20 6469 7374  eraMatrix2, dist
│ │ │ +000b2900: 436f 6566 6673 322c 2045 2c20 522c 2074  Coeffs2, E, R, t
│ │ │ +000b2910: 2c20 6d61 736b 293b 0a3c 2f63 6f64 653e  , mask);.</code>
│ │ │ +000b2920: 3c2f 6464 3e0a 3c64 743e 5265 7475 726e  </dd>.<dt>Return
│ │ │ +000b2930: 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e 6175 746f  s:</dt>.<dd>auto
│ │ │ +000b2940: 6d61 7469 6361 6c6c 7920 6765 6e65 7261  matically genera
│ │ │ +000b2950: 7465 643c 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c  ted</dd>.</dl>.<
│ │ │ +000b2960: 2f64 6976 3e0a 3c2f 7365 6374 696f 6e3e  /div>.</section>
│ │ │ +000b2970: 0a3c 2f6c 693e 0a3c 6c69 3e0a 3c73 6563  .</li>.<li>.<sec
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│ │ │ +000b2990: 696c 2220 6964 3d22 7265 636f 7665 7250  il" id="recoverP
│ │ │ +000b29a0: 6f73 6528 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63  ose(org.opencv.c
│ │ │ +000b29b0: 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e  ore.Mat,org.open
│ │ │ +000b29c0: 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e  cv.core.Mat,org.
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│ │ │ +000b29e0: 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e  org.opencv.core.
│ │ │ +000b29f0: 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63  Mat,org.opencv.c
│ │ │ +000b2a00: 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e  ore.Mat,org.open
│ │ │ +000b2a10: 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e  cv.core.Mat,org.
│ │ │ +000b2a20: 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 7429  opencv.core.Mat)
│ │ │ +000b2a30: 223e 0a3c 6833 3e72 6563 6f76 6572 506f  ">.<h3>recoverPo
│ │ │ +000b2a40: 7365 3c2f 6833 3e0a 3c64 6976 2063 6c61  se</h3>.<div cla
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│ │ │ +000b2a60: 6372 6f6c 6c22 3e0a 3c64 6976 2063 6c61  croll">.<div cla
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│ │ │ +000b2aa0: 626c 6963 2073 7461 7469 633c 2f73 7061  blic static</spa
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│ │ │ +000b2d40: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 6522 3e4d  g.opencv.core">M
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│ │ │ +000b2d60: 293c 2f73 7061 6e3e 3c2f 6469 763e 0a3c  )</span></div>.<
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│ │ │ +000b2db0: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 6672 6f6d  translation from
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│ │ │ +000b2df0: 6469 6e67 2070 6f69 6e74 7320 696e 2074  ding points in t
│ │ │ +000b2e00: 776f 2069 6d61 6765 732c 2075 7369 6e67  wo images, using
│ │ │ +000b2e10: 2063 6869 7261 6c69 7479 2063 6865 636b   chirality check
│ │ │ +000b2e20: 2e20 5265 7475 726e 7320 7468 6520 6e75  . Returns the nu
│ │ │ +000b2e30: 6d62 6572 206f 660a 696e 6c69 6572 7320  mber of.inliers 
│ │ │ +000b2e40: 7468 6174 2070 6173 7320 7468 6520 6368  that pass the ch
│ │ │ +000b2e50: 6563 6b2e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c 2063  eck.</div>.<dl c
│ │ │ +000b2e60: 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a 3c64  lass="notes">.<d
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│ │ │ +000b2eb0: 6978 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ix.</dd>.<dd><co
│ │ │ +000b2ec0: 6465 3e70 6f69 6e74 7331 3c2f 636f 6465  de>points1</code
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│ │ │ +000b2ef0: 6520 6669 7273 7420 696d 6167 652e 2054  e first image. T
│ │ │ +000b2f00: 6865 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264 696e  he point coordin
│ │ │ +000b2f10: 6174 6573 2073 686f 756c 6420 6265 0a66  ates should be.f
│ │ │ +000b2f20: 6c6f 6174 696e 672d 706f 696e 7420 2873  loating-point (s
│ │ │ +000b2f30: 696e 676c 6520 6f72 2064 6f75 626c 6520  ingle or double 
│ │ │ +000b2f40: 7072 6563 6973 696f 6e29 2e3c 2f64 643e  precision).</dd>
│ │ │ +000b2f50: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 6f69 6e74  .<dd><code>point
│ │ │ +000b2f60: 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172 7261  s2</code> - Arra
│ │ │ +000b2f70: 7920 6f66 2074 6865 2073 6563 6f6e 6420  y of the second 
│ │ │ +000b2f80: 696d 6167 6520 706f 696e 7473 206f 6620  image points of 
│ │ │ +000b2f90: 7468 6520 7361 6d65 2073 697a 6520 616e  the same size an
│ │ │ +000b2fa0: 6420 666f 726d 6174 2061 7320 706f 696e  d format as poin
│ │ │ +000b2fb0: 7473 3120 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  ts1 .</dd>.<dd><
│ │ │ +000b2fc0: 636f 6465 3e63 616d 6572 614d 6174 7269  code>cameraMatri
│ │ │ +000b2fd0: 783c 2f63 6f64 653e 202d 2043 616d 6572  x</code> - Camer
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│ │ │ +000b2ff0: 6978 205c 285c 6361 6d65 7261 6d61 7472  ix \(\cameramatr
│ │ │ +000b3000: 6978 7b41 7d5c 2920 2e0a 4e6f 7465 2074  ix{A}\) ..Note t
│ │ │ +000b3010: 6861 7420 7468 6973 2066 756e 6374 696f  hat this functio
│ │ │ +000b3020: 6e20 6173 7375 6d65 7320 7468 6174 2070  n assumes that p
│ │ │ +000b3030: 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070 6f69 6e74  oints1 and point
│ │ │ +000b3040: 7332 2061 7265 2066 6561 7475 7265 2070  s2 are feature p
│ │ │ +000b3050: 6f69 6e74 7320 6672 6f6d 2063 616d 6572  oints from camer
│ │ │ +000b3060: 6173 2077 6974 6820 7468 650a 7361 6d65  as with the.same
│ │ │ +000b3070: 2063 616d 6572 6120 696e 7472 696e 7369   camera intrinsi
│ │ │ +000b3080: 6320 6d61 7472 6978 2e3c 2f64 643e 0a3c  c matrix.</dd>.<
│ │ │ +000b3090: 6464 3e3c 636f 6465 3e52 3c2f 636f 6465  dd><code>R</code
│ │ │ +000b30a0: 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74 6174  > - Output rotat
│ │ │ +000b30b0: 696f 6e20 6d61 7472 6978 2e20 546f 6765  ion matrix. Toge
│ │ │ +000b30c0: 7468 6572 2077 6974 6820 7468 6520 7472  ther with the tr
│ │ │ +000b30d0: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ +000b30e0: 2c20 7468 6973 206d 6174 7269 7820 6d61  , this matrix ma
│ │ │ +000b30f0: 6b65 7320 7570 2061 2074 7570 6c65 0a74  kes up a tuple.t
│ │ │ +000b3100: 6861 7420 7065 7266 6f72 6d73 2061 2063  hat performs a c
│ │ │ +000b3110: 6861 6e67 6520 6f66 2062 6173 6973 2066  hange of basis f
│ │ │ +000b3120: 726f 6d20 7468 6520 6669 7273 7420 6361  rom the first ca
│ │ │ +000b3130: 6d65 7261 2773 2063 6f6f 7264 696e 6174  mera's coordinat
│ │ │ +000b3140: 6520 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520  e system to the 
│ │ │ +000b3150: 7365 636f 6e64 2063 616d 6572 6127 730a  second camera's.
│ │ │ +000b3160: 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465  coordinate syste
│ │ │ +000b3170: 6d2e 204e 6f74 6520 7468 6174 2c20 696e  m. Note that, in
│ │ │ +000b3180: 2067 656e 6572 616c 2c20 7420 6361 6e20   general, t can 
│ │ │ +000b3190: 6e6f 7420 6265 2075 7365 6420 666f 7220  not be used for 
│ │ │ +000b31a0: 7468 6973 2074 7570 6c65 2c20 7365 6520  this tuple, see 
│ │ │ +000b31b0: 7468 6520 7061 7261 6d65 7465 720a 6465  the parameter.de
│ │ │ +000b31c0: 7363 7269 6265 6420 6265 6c6f 772e 3c2f  scribed below.</
│ │ │ +000b31d0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 743c  dd>.<dd><code>t<
│ │ │ +000b31e0: 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420  /code> - Output 
│ │ │ +000b31f0: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374  translation vect
│ │ │ +000b3200: 6f72 2e20 5468 6973 2076 6563 746f 7220  or. This vector 
│ │ │ +000b3210: 6973 206f 6274 6169 6e65 6420 6279 2052  is obtained by R
│ │ │ +000b3220: 4546 3a20 6465 636f 6d70 6f73 6545 7373  EF: decomposeEss
│ │ │ +000b3230: 656e 7469 616c 4d61 7420 616e 640a 7468  entialMat and.th
│ │ │ +000b3240: 6572 6566 6f72 6520 6973 206f 6e6c 7920  erefore is only 
│ │ │ +000b3250: 6b6e 6f77 6e20 7570 2074 6f20 7363 616c  known up to scal
│ │ │ +000b3260: 652c 2069 2e65 2e20 7420 6973 2074 6865  e, i.e. t is the
│ │ │ +000b3270: 2064 6972 6563 7469 6f6e 206f 6620 7468   direction of th
│ │ │ +000b3280: 6520 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665  e translation ve
│ │ │ +000b3290: 6374 6f72 2061 6e64 2068 6173 2075 6e69  ctor and has uni
│ │ │ +000b32a0: 740a 6c65 6e67 7468 2e3c 2f64 643e 0a3c  t.length.</dd>.<
│ │ │ +000b32b0: 6464 3e3c 636f 6465 3e6d 6173 6b3c 2f63  dd><code>mask</c
│ │ │ +000b32c0: 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574 2f6f 7574  ode> - Input/out
│ │ │ +000b32d0: 7075 7420 6d61 736b 2066 6f72 2069 6e6c  put mask for inl
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│ │ │ +000b32f0: 616e 6420 706f 696e 7473 322e 2049 6620  and points2. If 
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│ │ │ +000b3650: 2870 6f69 6e74 5f63 6f75 6e74 293b 0a0a  (point_count);..
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│ │ │ +000b36b0: 2b20 290a 2020 2020 7b0a 2020 2020 2020  + ).    {.      
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│ │ │ +000b36d0: 2e2e 3b0a 2020 2020 2020 2020 706f 696e  ..;.        poin
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│ │ │ +000b4b60: 2054 6865 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264   The point coord
│ │ │ +000b4b70: 696e 6174 6573 2073 686f 756c 6420 6265  inates should be
│ │ │ +000b4b80: 0a66 6c6f 6174 696e 672d 706f 696e 7420  .floating-point 
│ │ │ +000b4b90: 2873 696e 676c 6520 6f72 2064 6f75 626c  (single or doubl
│ │ │ +000b4ba0: 6520 7072 6563 6973 696f 6e29 2e3c 2f64  e precision).</d
│ │ │ +000b4bb0: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 6f69  d>.<dd><code>poi
│ │ │ +000b4bc0: 6e74 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172  nts2</code> - Ar
│ │ │ +000b4bd0: 7261 7920 6f66 2074 6865 2073 6563 6f6e  ray of the secon
│ │ │ +000b4be0: 6420 696d 6167 6520 706f 696e 7473 206f  d image points o
│ │ │ +000b4bf0: 6620 7468 6520 7361 6d65 2073 697a 6520  f the same size 
│ │ │ +000b4c00: 616e 6420 666f 726d 6174 2061 7320 706f  and format as po
│ │ │ +000b4c10: 696e 7473 3120 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  ints1 .</dd>.<dd
│ │ │ +000b4c20: 3e3c 636f 6465 3e52 3c2f 636f 6465 3e20  ><code>R</code> 
│ │ │ +000b4c30: 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74 6174 696f  - Output rotatio
│ │ │ +000b4c40: 6e20 6d61 7472 6978 2e20 546f 6765 7468  n matrix. Togeth
│ │ │ +000b4c50: 6572 2077 6974 6820 7468 6520 7472 616e  er with the tran
│ │ │ +000b4c60: 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 2c20  slation vector, 
│ │ │ +000b4c70: 7468 6973 206d 6174 7269 7820 6d61 6b65  this matrix make
│ │ │ +000b4c80: 7320 7570 2061 2074 7570 6c65 0a74 6861  s up a tuple.tha
│ │ │ +000b4c90: 7420 7065 7266 6f72 6d73 2061 2063 6861  t performs a cha
│ │ │ +000b4ca0: 6e67 6520 6f66 2062 6173 6973 2066 726f  nge of basis fro
│ │ │ +000b4cb0: 6d20 7468 6520 6669 7273 7420 6361 6d65  m the first came
│ │ │ +000b4cc0: 7261 2773 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520  ra's coordinate 
│ │ │ +000b4cd0: 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520 7365  system to the se
│ │ │ +000b4ce0: 636f 6e64 2063 616d 6572 6127 730a 636f  cond camera's.co
│ │ │ +000b4cf0: 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d2e  ordinate system.
│ │ │ +000b4d00: 204e 6f74 6520 7468 6174 2c20 696e 2067   Note that, in g
│ │ │ +000b4d10: 656e 6572 616c 2c20 7420 6361 6e20 6e6f  eneral, t can no
│ │ │ +000b4d20: 7420 6265 2075 7365 6420 666f 7220 7468  t be used for th
│ │ │ +000b4d30: 6973 2074 7570 6c65 2c20 7365 6520 7468  is tuple, see th
│ │ │ +000b4d40: 6520 7061 7261 6d65 7465 720a 6465 7363  e parameter.desc
│ │ │ +000b4d50: 7269 7074 696f 6e20 6265 6c6f 772e 3c2f  ription below.</
│ │ │ +000b4d60: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 743c  dd>.<dd><code>t<
│ │ │ +000b4d70: 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420  /code> - Output 
│ │ │ +000b4d80: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374  translation vect
│ │ │ +000b4d90: 6f72 2e20 5468 6973 2076 6563 746f 7220  or. This vector 
│ │ │ +000b4da0: 6973 206f 6274 6169 6e65 6420 6279 2052  is obtained by R
│ │ │ +000b4db0: 4546 3a20 6465 636f 6d70 6f73 6545 7373  EF: decomposeEss
│ │ │ +000b4dc0: 656e 7469 616c 4d61 7420 616e 640a 7468  entialMat and.th
│ │ │ +000b4dd0: 6572 6566 6f72 6520 6973 206f 6e6c 7920  erefore is only 
│ │ │ +000b4de0: 6b6e 6f77 6e20 7570 2074 6f20 7363 616c  known up to scal
│ │ │ +000b4df0: 652c 2069 2e65 2e20 7420 6973 2074 6865  e, i.e. t is the
│ │ │ +000b4e00: 2064 6972 6563 7469 6f6e 206f 6620 7468   direction of th
│ │ │ +000b4e10: 6520 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 7665  e translation ve
│ │ │ +000b4e20: 6374 6f72 2061 6e64 2068 6173 2075 6e69  ctor and has uni
│ │ │ +000b4e30: 740a 6c65 6e67 7468 2e3c 2f64 643e 0a3c  t.length.</dd>.<
│ │ │ +000b4e40: 6464 3e3c 636f 6465 3e66 6f63 616c 3c2f  dd><code>focal</
│ │ │ +000b4e50: 636f 6465 3e20 2d20 466f 6361 6c20 6c65  code> - Focal le
│ │ │ +000b4e60: 6e67 7468 206f 6620 7468 6520 6361 6d65  ngth of the came
│ │ │ +000b4e70: 7261 2e20 4e6f 7465 2074 6861 7420 7468  ra. Note that th
│ │ │ +000b4e80: 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 6173 7375  is function assu
│ │ │ +000b4e90: 6d65 7320 7468 6174 2070 6f69 6e74 7331  mes that points1
│ │ │ +000b4ea0: 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 0a61 7265   and points2.are
│ │ │ +000b4eb0: 2066 6561 7475 7265 2070 6f69 6e74 7320   feature points 
│ │ │ +000b4ec0: 6672 6f6d 2063 616d 6572 6173 2077 6974  from cameras wit
│ │ │ +000b4ed0: 6820 7361 6d65 2066 6f63 616c 206c 656e  h same focal len
│ │ │ +000b4ee0: 6774 6820 616e 6420 7072 696e 6369 7061  gth and principa
│ │ │ +000b4ef0: 6c20 706f 696e 742e 3c2f 6464 3e0a 3c64  l point.</dd>.<d
│ │ │ +000b4f00: 643e 3c63 6f64 653e 7070 3c2f 636f 6465  d><code>pp</code
│ │ │ +000b4f10: 3e20 2d20 7072 696e 6369 7061 6c20 706f  > - principal po
│ │ │ +000b4f20: 696e 7420 6f66 2074 6865 2063 616d 6572  int of the camer
│ │ │ +000b4f30: 612e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  a.</dd>.<dd><cod
│ │ │ +000b4f40: 653e 6d61 736b 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  e>mask</code> - 
│ │ │ +000b4f50: 496e 7075 742f 6f75 7470 7574 206d 6173  Input/output mas
│ │ │ +000b4f60: 6b20 666f 7220 696e 6c69 6572 7320 696e  k for inliers in
│ │ │ +000b4f70: 2070 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070 6f69   points1 and poi
│ │ │ +000b4f80: 6e74 7332 2e20 4966 2069 7420 6973 206e  nts2. If it is n
│ │ │ +000b4f90: 6f74 2065 6d70 7479 2c20 7468 656e 2069  ot empty, then i
│ │ │ +000b4fa0: 7420 6d61 726b 730a 696e 6c69 6572 7320  t marks.inliers 
│ │ │ +000b4fb0: 696e 2070 6f69 6e74 7331 2061 6e64 2070  in points1 and p
│ │ │ +000b4fc0: 6f69 6e74 7332 2066 6f72 2074 6865 2067  oints2 for the g
│ │ │ +000b4fd0: 6976 656e 2065 7373 656e 7469 616c 206d  iven essential m
│ │ │ +000b4fe0: 6174 7269 7820 452e 204f 6e6c 7920 7468  atrix E. Only th
│ │ │ +000b4ff0: 6573 6520 696e 6c69 6572 7320 7769 6c6c  ese inliers will
│ │ │ +000b5000: 2062 6520 7573 6564 2074 6f0a 7265 636f   be used to.reco
│ │ │ +000b5010: 7665 7220 706f 7365 2e20 496e 2074 6865  ver pose. In the
│ │ │ +000b5020: 206f 7574 7075 7420 6d61 736b 206f 6e6c   output mask onl
│ │ │ +000b5030: 7920 696e 6c69 6572 7320 7768 6963 6820  y inliers which 
│ │ │ +000b5040: 7061 7373 2074 6865 2063 6869 7261 6c69  pass the chirali
│ │ │ +000b5050: 7479 2063 6865 636b 2e0a 0a54 6869 7320  ty check...This 
│ │ │ +000b5060: 6675 6e63 7469 6f6e 2064 6966 6665 7273  function differs
│ │ │ +000b5070: 2066 726f 6d20 7468 6520 6f6e 6520 6162   from the one ab
│ │ │ +000b5080: 6f76 6520 7468 6174 2069 7420 636f 6d70  ove that it comp
│ │ │ +000b5090: 7574 6573 2063 616d 6572 6120 696e 7472  utes camera intr
│ │ │ +000b50a0: 696e 7369 6320 6d61 7472 6978 2066 726f  insic matrix fro
│ │ │ +000b50b0: 6d20 666f 6361 6c20 6c65 6e67 7468 2061  m focal length a
│ │ │ +000b50c0: 6e64 0a70 7269 6e63 6970 616c 2070 6f69  nd.principal poi
│ │ │ +000b50d0: 6e74 3a0a 0a5c 2841 203d 0a5c 6265 6769  nt:..\(A =.\begi
│ │ │ +000b50e0: 6e7b 626d 6174 7269 787d 0a66 2026 616d  n{bmatrix}.f &am
│ │ │ +000b50f0: 703b 2030 2026 616d 703b 2078 5f7b 7070  p; 0 &amp; x_{pp
│ │ │ +000b5100: 7d20 205c 5c0a 3020 2661 6d70 3b20 6620  }  \\.0 &amp; f 
│ │ │ +000b5110: 2661 6d70 3b20 795f 7b70 707d 2020 5c5c  &amp; y_{pp}  \\
│ │ │ +000b5120: 0a30 2026 616d 703b 2030 2026 616d 703b  .0 &amp; 0 &amp;
│ │ │ +000b5130: 2031 0a5c 656e 647b 626d 6174 7269 787d   1.\end{bmatrix}
│ │ │ +000b5140: 5c29 3c2f 6464 3e0a 3c64 743e 5265 7475  \)</dd>.<dt>Retu
│ │ │ +000b5150: 726e 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e 6175  rns:</dt>.<dd>au
│ │ │ +000b5160: 746f 6d61 7469 6361 6c6c 7920 6765 6e65  tomatically gene
│ │ │ +000b5170: 7261 7465 643c 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e  rated</dd>.</dl>
│ │ │ +000b5180: 0a3c 2f64 6976 3e0a 3c2f 7365 6374 696f  .</div>.</sectio
│ │ │ +000b5190: 6e3e 0a3c 2f6c 693e 0a3c 6c69 3e0a 3c73  n>.</li>.<li>.<s
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│ │ │ +000b51b0: 7461 696c 2220 6964 3d22 7265 636f 7665  tail" id="recove
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│ │ │ +000b5380: 3e4d 6174 3c2f 613e 266e 6273 703b 452c  >Mat</a>&nbsp;E,
│ │ │ +000b5390: 0a20 3c61 2068 7265 663d 222e 2e2f 636f  . <a href="../co
│ │ │ +000b53a0: 7265 2f4d 6174 2e68 746d 6c22 2074 6974  re/Mat.html" tit
│ │ │ +000b53b0: 6c65 3d22 636c 6173 7320 696e 206f 7267  le="class in org
│ │ │ +000b53c0: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 223e 4d61  .opencv.core">Ma
│ │ │ +000b53d0: 743c 2f61 3e26 6e62 7370 3b70 6f69 6e74  t</a>&nbsp;point
│ │ │ +000b53e0: 7331 2c0a 203c 6120 6872 6566 3d22 2e2e  s1,. <a href="..
│ │ │ +000b53f0: 2f63 6f72 652f 4d61 742e 6874 6d6c 2220  /core/Mat.html" 
│ │ │ +000b5400: 7469 746c 653d 2263 6c61 7373 2069 6e20  title="class in 
│ │ │ +000b5410: 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 6522  org.opencv.core"
│ │ │ +000b5420: 3e4d 6174 3c2f 613e 266e 6273 703b 706f  >Mat</a>&nbsp;po
│ │ │ +000b5430: 696e 7473 322c 0a20 3c61 2068 7265 663d  ints2,. <a href=
│ │ │ +000b5440: 222e 2e2f 636f 7265 2f4d 6174 2e68 746d  "../core/Mat.htm
│ │ │ +000b5450: 6c22 2074 6974 6c65 3d22 636c 6173 7320  l" title="class 
│ │ │ +000b5460: 696e 206f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f  in org.opencv.co
│ │ │ +000b5470: 7265 223e 4d61 743c 2f61 3e26 6e62 7370  re">Mat</a>&nbsp
│ │ │ +000b5480: 3b52 2c0a 203c 6120 6872 6566 3d22 2e2e  ;R,. <a href="..
│ │ │ +000b5490: 2f63 6f72 652f 4d61 742e 6874 6d6c 2220  /core/Mat.html" 
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│ │ │ +000b54b0: 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 6522  org.opencv.core"
│ │ │ +000b54c0: 3e4d 6174 3c2f 613e 266e 6273 703b 742c  >Mat</a>&nbsp;t,
│ │ │ +000b54d0: 0a20 646f 7562 6c65 266e 6273 703b 666f  . double&nbsp;fo
│ │ │ +000b54e0: 6361 6c2c 0a20 3c61 2068 7265 663d 222e  cal,. <a href=".
│ │ │ +000b54f0: 2e2f 636f 7265 2f50 6f69 6e74 2e68 746d  ./core/Point.htm
│ │ │ +000b5500: 6c22 2074 6974 6c65 3d22 636c 6173 7320  l" title="class 
│ │ │ +000b5510: 696e 206f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f  in org.opencv.co
│ │ │ +000b5520: 7265 223e 506f 696e 743c 2f61 3e26 6e62  re">Point</a>&nb
│ │ │ +000b5530: 7370 3b70 7029 3c2f 7370 616e 3e3c 2f64  sp;pp)</span></d
│ │ │ +000b5540: 6976 3e0a 3c64 6c20 636c 6173 733d 226e  iv>.<dl class="n
│ │ │ +000b5550: 6f74 6573 223e 0a3c 6474 3e50 6172 616d  otes">.<dt>Param
│ │ │ +000b5560: 6574 6572 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e  eters:</dt>.<dd>
│ │ │ +000b5570: 3c63 6f64 653e 453c 2f63 6f64 653e 202d  <code>E</code> -
│ │ │ +000b5580: 2054 6865 2069 6e70 7574 2065 7373 656e   The input essen
│ │ │ +000b5590: 7469 616c 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464  tial matrix.</dd
│ │ │ +000b55a0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 706f 696e  >.<dd><code>poin
│ │ │ +000b55b0: 7473 313c 2f63 6f64 653e 202d 2041 7272  ts1</code> - Arr
│ │ │ +000b55c0: 6179 206f 6620 4e20 3244 2070 6f69 6e74  ay of N 2D point
│ │ │ +000b55d0: 7320 6672 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374  s from the first
│ │ │ +000b55e0: 2069 6d61 6765 2e20 5468 6520 706f 696e   image. The poin
│ │ │ +000b55f0: 7420 636f 6f72 6469 6e61 7465 7320 7368  t coordinates sh
│ │ │ +000b5600: 6f75 6c64 2062 650a 666c 6f61 7469 6e67  ould be.floating
│ │ │ +000b5610: 2d70 6f69 6e74 2028 7369 6e67 6c65 206f  -point (single o
│ │ │ +000b5620: 7220 646f 7562 6c65 2070 7265 6369 7369  r double precisi
│ │ │ +000b5630: 6f6e 292e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  on).</dd>.<dd><c
│ │ │ +000b5640: 6f64 653e 706f 696e 7473 323c 2f63 6f64  ode>points2</cod
│ │ │ +000b5650: 653e 202d 2041 7272 6179 206f 6620 7468  e> - Array of th
│ │ │ +000b5660: 6520 7365 636f 6e64 2069 6d61 6765 2070  e second image p
│ │ │ +000b5670: 6f69 6e74 7320 6f66 2074 6865 2073 616d  oints of the sam
│ │ │ +000b5680: 6520 7369 7a65 2061 6e64 2066 6f72 6d61  e size and forma
│ │ │ +000b5690: 7420 6173 2070 6f69 6e74 7331 202e 3c2f  t as points1 .</
│ │ │ +000b56a0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 523c  dd>.<dd><code>R<
│ │ │ +000b56b0: 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420  /code> - Output 
│ │ │ +000b56c0: 726f 7461 7469 6f6e 206d 6174 7269 782e  rotation matrix.
│ │ │ +000b56d0: 2054 6f67 6574 6865 7220 7769 7468 2074   Together with t
│ │ │ +000b56e0: 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  he translation v
│ │ │ +000b56f0: 6563 746f 722c 2074 6869 7320 6d61 7472  ector, this matr
│ │ │ +000b5700: 6978 206d 616b 6573 2075 7020 6120 7475  ix makes up a tu
│ │ │ +000b5710: 706c 650a 7468 6174 2070 6572 666f 726d  ple.that perform
│ │ │ +000b5720: 7320 6120 6368 616e 6765 206f 6620 6261  s a change of ba
│ │ │ +000b5730: 7369 7320 6672 6f6d 2074 6865 2066 6972  sis from the fir
│ │ │ +000b5740: 7374 2063 616d 6572 6127 7320 636f 6f72  st camera's coor
│ │ │ +000b5750: 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d20 746f  dinate system to
│ │ │ +000b5760: 2074 6865 2073 6563 6f6e 6420 6361 6d65   the second came
│ │ │ +000b5770: 7261 2773 0a63 6f6f 7264 696e 6174 6520  ra's.coordinate 
│ │ │ +000b5780: 7379 7374 656d 2e20 4e6f 7465 2074 6861  system. Note tha
│ │ │ +000b5790: 742c 2069 6e20 6765 6e65 7261 6c2c 2074  t, in general, t
│ │ │ +000b57a0: 2063 616e 206e 6f74 2062 6520 7573 6564   can not be used
│ │ │ +000b57b0: 2066 6f72 2074 6869 7320 7475 706c 652c   for this tuple,
│ │ │ +000b57c0: 2073 6565 2074 6865 2070 6172 616d 6574   see the paramet
│ │ │ +000b57d0: 6572 0a64 6573 6372 6970 7469 6f6e 2062  er.description b
│ │ │ +000b57e0: 656c 6f77 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  elow.</dd>.<dd><
│ │ │ +000b57f0: 636f 6465 3e74 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  code>t</code> - 
│ │ │ +000b5800: 4f75 7470 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469  Output translati
│ │ │ +000b5810: 6f6e 2076 6563 746f 722e 2054 6869 7320  on vector. This 
│ │ │ +000b5820: 7665 6374 6f72 2069 7320 6f62 7461 696e  vector is obtain
│ │ │ +000b5830: 6564 2062 7920 5245 463a 2064 6563 6f6d  ed by REF: decom
│ │ │ +000b5840: 706f 7365 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174  poseEssentialMat
│ │ │ +000b5850: 2061 6e64 0a74 6865 7265 666f 7265 2069   and.therefore i
│ │ │ +000b5860: 7320 6f6e 6c79 206b 6e6f 776e 2075 7020  s only known up 
│ │ │ +000b5870: 746f 2073 6361 6c65 2c20 692e 652e 2074  to scale, i.e. t
│ │ │ +000b5880: 2069 7320 7468 6520 6469 7265 6374 696f   is the directio
│ │ │ +000b5890: 6e20 6f66 2074 6865 2074 7261 6e73 6c61  n of the transla
│ │ │ +000b58a0: 7469 6f6e 2076 6563 746f 7220 616e 6420  tion vector and 
│ │ │ +000b58b0: 6861 7320 756e 6974 0a6c 656e 6774 682e  has unit.length.
│ │ │ +000b58c0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000b58d0: 666f 6361 6c3c 2f63 6f64 653e 202d 2046  focal</code> - F
│ │ │ +000b58e0: 6f63 616c 206c 656e 6774 6820 6f66 2074  ocal length of t
│ │ │ +000b58f0: 6865 2063 616d 6572 612e 204e 6f74 6520  he camera. Note 
│ │ │ +000b5900: 7468 6174 2074 6869 7320 6675 6e63 7469  that this functi
│ │ │ +000b5910: 6f6e 2061 7373 756d 6573 2074 6861 7420  on assumes that 
│ │ │ +000b5920: 706f 696e 7473 3120 616e 6420 706f 696e  points1 and poin
│ │ │ +000b5930: 7473 320a 6172 6520 6665 6174 7572 6520  ts2.are feature 
│ │ │ +000b5940: 706f 696e 7473 2066 726f 6d20 6361 6d65  points from came
│ │ │ +000b5950: 7261 7320 7769 7468 2073 616d 6520 666f  ras with same fo
│ │ │ +000b5960: 6361 6c20 6c65 6e67 7468 2061 6e64 2070  cal length and p
│ │ │ +000b5970: 7269 6e63 6970 616c 2070 6f69 6e74 2e3c  rincipal point.<
│ │ │ +000b5980: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70  /dd>.<dd><code>p
│ │ │ +000b5990: 703c 2f63 6f64 653e 202d 2070 7269 6e63  p</code> - princ
│ │ │ +000b59a0: 6970 616c 2070 6f69 6e74 206f 6620 7468  ipal point of th
│ │ │ +000b59b0: 6520 6361 6d65 7261 2e0a 696e 6c69 6572  e camera..inlier
│ │ │ +000b59c0: 7320 696e 2070 6f69 6e74 7331 2061 6e64  s in points1 and
│ │ │ +000b59d0: 2070 6f69 6e74 7332 2066 6f72 2074 6865   points2 for the
│ │ │ +000b59e0: 2067 6976 656e 2065 7373 656e 7469 616c   given essential
│ │ │ +000b59f0: 206d 6174 7269 7820 452e 204f 6e6c 7920   matrix E. Only 
│ │ │ +000b5a00: 7468 6573 6520 696e 6c69 6572 7320 7769  these inliers wi
│ │ │ +000b5a10: 6c6c 2062 6520 7573 6564 2074 6f0a 7265  ll be used to.re
│ │ │ +000b5a20: 636f 7665 7220 706f 7365 2e20 496e 2074  cover pose. In t
│ │ │ +000b5a30: 6865 206f 7574 7075 7420 6d61 736b 206f  he output mask o
│ │ │ +000b5a40: 6e6c 7920 696e 6c69 6572 7320 7768 6963  nly inliers whic
│ │ │ +000b5a50: 6820 7061 7373 2074 6865 2063 6869 7261  h pass the chira
│ │ │ +000b5a60: 6c69 7479 2063 6865 636b 2e0a 0a54 6869  lity check...Thi
│ │ │ +000b5a70: 7320 6675 6e63 7469 6f6e 2064 6966 6665  s function diffe
│ │ │ +000b5a80: 7273 2066 726f 6d20 7468 6520 6f6e 6520  rs from the one 
│ │ │ +000b5a90: 6162 6f76 6520 7468 6174 2069 7420 636f  above that it co
│ │ │ +000b5aa0: 6d70 7574 6573 2063 616d 6572 6120 696e  mputes camera in
│ │ │ +000b5ab0: 7472 696e 7369 6320 6d61 7472 6978 2066  trinsic matrix f
│ │ │ +000b5ac0: 726f 6d20 666f 6361 6c20 6c65 6e67 7468  rom focal length
│ │ │ +000b5ad0: 2061 6e64 0a70 7269 6e63 6970 616c 2070   and.principal p
│ │ │ +000b5ae0: 6f69 6e74 3a0a 0a5c 2841 203d 0a5c 6265  oint:..\(A =.\be
│ │ │ +000b5af0: 6769 6e7b 626d 6174 7269 787d 0a66 2026  gin{bmatrix}.f &
│ │ │ +000b5b00: 616d 703b 2030 2026 616d 703b 2078 5f7b  amp; 0 &amp; x_{
│ │ │ +000b5b10: 7070 7d20 205c 5c0a 3020 2661 6d70 3b20  pp}  \\.0 &amp; 
│ │ │ +000b5b20: 6620 2661 6d70 3b20 795f 7b70 707d 2020  f &amp; y_{pp}  
│ │ │ +000b5b30: 5c5c 0a30 2026 616d 703b 2030 2026 616d  \\.0 &amp; 0 &am
│ │ │ +000b5b40: 703b 2031 0a5c 656e 647b 626d 6174 7269  p; 1.\end{bmatri
│ │ │ +000b5b50: 787d 5c29 3c2f 6464 3e0a 3c64 743e 5265  x}\)</dd>.<dt>Re
│ │ │ +000b5b60: 7475 726e 733a 3c2f 6474 3e0a 3c64 643e  turns:</dt>.<dd>
│ │ │ +000b5b70: 6175 746f 6d61 7469 6361 6c6c 7920 6765  automatically ge
│ │ │ +000b5b80: 6e65 7261 7465 643c 2f64 643e 0a3c 2f64  nerated</dd>.</d
│ │ │ +000b5b90: 6c3e 0a3c 2f64 6976 3e0a 3c2f 7365 6374  l>.</div>.</sect
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│ │ │ +000b6020: 6f66 2074 6865 2073 616d 6520 7369 7a65  of the same size
│ │ │ +000b6030: 2061 6e64 2066 6f72 6d61 7420 6173 2070   and format as p
│ │ │ +000b6040: 6f69 6e74 7331 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64  oints1 .</dd>.<d
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│ │ │ +000b60a0: 2074 6869 7320 6d61 7472 6978 206d 616b   this matrix mak
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│ │ │ +000b60c0: 6174 2070 6572 666f 726d 7320 6120 6368  at performs a ch
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│ │ │ +000b6130: 2e20 4e6f 7465 2074 6861 742c 2069 6e20  . Note that, in 
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│ │ │ +000b6150: 6f74 2062 6520 7573 6564 2066 6f72 2074  ot be used for t
│ │ │ +000b6160: 6869 7320 7475 706c 652c 2073 6565 2074  his tuple, see t
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│ │ │ +000b61b0: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563   translation vec
│ │ │ +000b61c0: 746f 722e 2054 6869 7320 7665 6374 6f72  tor. This vector
│ │ │ +000b61d0: 2069 7320 6f62 7461 696e 6564 2062 7920   is obtained by 
│ │ │ +000b61e0: 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573  REF: decomposeEs
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│ │ │ +000b62c0: 756d 6573 2074 6861 7420 706f 696e 7473  umes that points
│ │ │ +000b62d0: 3120 616e 6420 706f 696e 7473 320a 6172  1 and points2.ar
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│ │ │ +000b62f0: 2066 726f 6d20 6361 6d65 7261 7320 7769   from cameras wi
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│ │ │ +000b7430: 787b 417d 5c29 202e 0a4e 6f74 6520 7468  x{A}\) ..Note th
│ │ │ +000b7440: 6174 2074 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  at this function
│ │ │ +000b7450: 2061 7373 756d 6573 2074 6861 7420 706f   assumes that po
│ │ │ +000b7460: 696e 7473 3120 616e 6420 706f 696e 7473  ints1 and points
│ │ │ +000b7470: 3220 6172 6520 6665 6174 7572 6520 706f  2 are feature po
│ │ │ +000b7480: 696e 7473 2066 726f 6d20 6361 6d65 7261  ints from camera
│ │ │ +000b7490: 7320 7769 7468 2074 6865 0a73 616d 6520  s with the.same 
│ │ │ +000b74a0: 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963  camera intrinsic
│ │ │ +000b74b0: 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64   matrix.</dd>.<d
│ │ │ +000b74c0: 643e 3c63 6f64 653e 523c 2f63 6f64 653e  d><code>R</code>
│ │ │ +000b74d0: 202d 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469   - Output rotati
│ │ │ +000b74e0: 6f6e 206d 6174 7269 782e 2054 6f67 6574  on matrix. Toget
│ │ │ +000b74f0: 6865 7220 7769 7468 2074 6865 2074 7261  her with the tra
│ │ │ +000b7500: 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 722c  nslation vector,
│ │ │ +000b7510: 2074 6869 7320 6d61 7472 6978 206d 616b   this matrix mak
│ │ │ +000b7520: 6573 2075 7020 6120 7475 706c 650a 7468  es up a tuple.th
│ │ │ +000b7530: 6174 2070 6572 666f 726d 7320 6120 6368  at performs a ch
│ │ │ +000b7540: 616e 6765 206f 6620 6261 7369 7320 6672  ange of basis fr
│ │ │ +000b7550: 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d  om the first cam
│ │ │ +000b7560: 6572 6127 7320 636f 6f72 6469 6e61 7465  era's coordinate
│ │ │ +000b7570: 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865 2073   system to the s
│ │ │ +000b7580: 6563 6f6e 6420 6361 6d65 7261 2773 0a63  econd camera's.c
│ │ │ +000b7590: 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374 656d  oordinate system
│ │ │ +000b75a0: 2e20 4e6f 7465 2074 6861 742c 2069 6e20  . Note that, in 
│ │ │ +000b75b0: 6765 6e65 7261 6c2c 2074 2063 616e 206e  general, t can n
│ │ │ +000b75c0: 6f74 2062 6520 7573 6564 2066 6f72 2074  ot be used for t
│ │ │ +000b75d0: 6869 7320 7475 706c 652c 2073 6565 2074  his tuple, see t
│ │ │ +000b75e0: 6865 2070 6172 616d 6574 6572 0a64 6573  he parameter.des
│ │ │ +000b75f0: 6372 6970 7469 6f6e 2062 656c 6f77 2e3c  cription below.<
│ │ │ +000b7600: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ +000b7610: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
│ │ │ +000b7620: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563   translation vec
│ │ │ +000b7630: 746f 722e 2054 6869 7320 7665 6374 6f72  tor. This vector
│ │ │ +000b7640: 2069 7320 6f62 7461 696e 6564 2062 7920   is obtained by 
│ │ │ +000b7650: 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573  REF: decomposeEs
│ │ │ +000b7660: 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2061 6e64 0a74  sentialMat and.t
│ │ │ +000b7670: 6865 7265 666f 7265 2069 7320 6f6e 6c79  herefore is only
│ │ │ +000b7680: 206b 6e6f 776e 2075 7020 746f 2073 6361   known up to sca
│ │ │ +000b7690: 6c65 2c20 692e 652e 2074 2069 7320 7468  le, i.e. t is th
│ │ │ +000b76a0: 6520 6469 7265 6374 696f 6e20 6f66 2074  e direction of t
│ │ │ +000b76b0: 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  he translation v
│ │ │ +000b76c0: 6563 746f 7220 616e 6420 6861 7320 756e  ector and has un
│ │ │ +000b76d0: 6974 0a6c 656e 6774 682e 3c2f 6464 3e0a  it.length.</dd>.
│ │ │ +000b76e0: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469 7374 616e  <dd><code>distan
│ │ │ +000b76f0: 6365 5468 7265 7368 3c2f 636f 6465 3e20  ceThresh</code> 
│ │ │ +000b7700: 2d20 7468 7265 7368 6f6c 6420 6469 7374  - threshold dist
│ │ │ +000b7710: 616e 6365 2077 6869 6368 2069 7320 7573  ance which is us
│ │ │ +000b7720: 6564 2074 6f20 6669 6c74 6572 206f 7574  ed to filter out
│ │ │ +000b7730: 2066 6172 2061 7761 7920 706f 696e 7473   far away points
│ │ │ +000b7740: 2028 692e 652e 2069 6e66 696e 6974 650a   (i.e. infinite.
│ │ │ +000b7750: 706f 696e 7473 292e 3c2f 6464 3e0a 3c64  points).</dd>.<d
│ │ │ +000b7760: 643e 3c63 6f64 653e 6d61 736b 3c2f 636f  d><code>mask</co
│ │ │ +000b7770: 6465 3e20 2d20 496e 7075 742f 6f75 7470  de> - Input/outp
│ │ │ +000b7780: 7574 206d 6173 6b20 666f 7220 696e 6c69  ut mask for inli
│ │ │ +000b7790: 6572 7320 696e 2070 6f69 6e74 7331 2061  ers in points1 a
│ │ │ +000b77a0: 6e64 2070 6f69 6e74 7332 2e20 4966 2069  nd points2. If i
│ │ │ +000b77b0: 7420 6973 206e 6f74 2065 6d70 7479 2c20  t is not empty, 
│ │ │ +000b77c0: 7468 656e 2069 7420 6d61 726b 730a 696e  then it marks.in
│ │ │ +000b77d0: 6c69 6572 7320 696e 2070 6f69 6e74 7331  liers in points1
│ │ │ +000b77e0: 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 2066 6f72   and points2 for
│ │ │ +000b77f0: 2074 6865 2067 6976 656e 2065 7373 656e   the given essen
│ │ │ +000b7800: 7469 616c 206d 6174 7269 7820 452e 204f  tial matrix E. O
│ │ │ +000b7810: 6e6c 7920 7468 6573 6520 696e 6c69 6572  nly these inlier
│ │ │ +000b7820: 7320 7769 6c6c 2062 6520 7573 6564 2074  s will be used t
│ │ │ +000b7830: 6f0a 7265 636f 7665 7220 706f 7365 2e20  o.recover pose. 
│ │ │ +000b7840: 496e 2074 6865 206f 7574 7075 7420 6d61  In the output ma
│ │ │ +000b7850: 736b 206f 6e6c 7920 696e 6c69 6572 7320  sk only inliers 
│ │ │ +000b7860: 7768 6963 6820 7061 7373 2074 6865 2063  which pass the c
│ │ │ +000b7870: 6869 7261 6c69 7479 2063 6865 636b 2e3c  hirality check.<
│ │ │ +000b7880: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ +000b7890: 7269 616e 6775 6c61 7465 6450 6f69 6e74  riangulatedPoint
│ │ │ +000b78a0: 733c 2f63 6f64 653e 202d 2033 4420 706f  s</code> - 3D po
│ │ │ +000b78b0: 696e 7473 2077 6869 6368 2077 6572 6520  ints which were 
│ │ │ +000b78c0: 7265 636f 6e73 7472 7563 7465 6420 6279  reconstructed by
│ │ │ +000b78d0: 2074 7269 616e 6775 6c61 7469 6f6e 2e0a   triangulation..
│ │ │ +000b78e0: 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e 2064  .This function d
│ │ │ +000b78f0: 6966 6665 7273 2066 726f 6d20 7468 6520  iffers from the 
│ │ │ +000b7900: 6f6e 6520 6162 6f76 6520 7468 6174 2069  one above that i
│ │ │ +000b7910: 7420 6f75 7470 7574 7320 7468 6520 7472  t outputs the tr
│ │ │ +000b7920: 6961 6e67 756c 6174 6564 2033 4420 706f  iangulated 3D po
│ │ │ +000b7930: 696e 7420 7468 6174 2061 7265 2075 7365  int that are use
│ │ │ +000b7940: 6420 666f 720a 7468 6520 6368 6972 616c  d for.the chiral
│ │ │ +000b7950: 6974 7920 6368 6563 6b2e 3c2f 6464 3e0a  ity check.</dd>.
│ │ │ +000b7960: 3c64 743e 5265 7475 726e 733a 3c2f 6474  <dt>Returns:</dt
│ │ │ +000b7970: 3e0a 3c64 643e 6175 746f 6d61 7469 6361  >.<dd>automatica
│ │ │ +000b7980: 6c6c 7920 6765 6e65 7261 7465 643c 2f64  lly generated</d
│ │ │ +000b7990: 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976 3e0a  d>.</dl>.</div>.
│ │ │ +000b79a0: 3c2f 7365 6374 696f 6e3e 0a3c 2f6c 693e  </section>.</li>
│ │ │ +000b79b0: 0a3c 6c69 3e0a 3c73 6563 7469 6f6e 2063  .<li>.<section c
│ │ │ +000b79c0: 6c61 7373 3d22 6465 7461 696c 2220 6964  lass="detail" id
│ │ │ +000b79d0: 3d22 7265 636f 7665 7250 6f73 6528 6f72  ="recoverPose(or
│ │ │ +000b79e0: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61  g.opencv.core.Ma
│ │ │ +000b79f0: 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72  t,org.opencv.cor
│ │ │ +000b7a00: 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376  e.Mat,org.opencv
│ │ │ +000b7a10: 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70  .core.Mat,org.op
│ │ │ +000b7a20: 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72  encv.core.Mat,or
│ │ │ +000b7a30: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61  g.opencv.core.Ma
│ │ │ +000b7a40: 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72  t,org.opencv.cor
│ │ │ +000b7a50: 652e 4d61 742c 646f 7562 6c65 2c6f 7267  e.Mat,double,org
│ │ │ +000b7a60: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ +000b7a70: 2922 3e0a 3c68 333e 7265 636f 7665 7250  )">.<h3>recoverP
│ │ │ +000b7a80: 6f73 653c 2f68 333e 0a3c 6469 7620 636c  ose</h3>.<div cl
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│ │ │ +000b7aa0: 7363 726f 6c6c 223e 0a3c 6469 7620 636c  scroll">.<div cl
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│ │ │ +000b7ae0: 7562 6c69 6320 7374 6174 6963 3c2f 7370  ublic static</sp
│ │ │ +000b7af0: 616e 3e26 6e62 7370 3b3c 7370 616e 2063  an>&nbsp;<span c
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│ │ │ +000b7b10: 6522 3e69 6e74 3c2f 7370 616e 3e26 6e62  e">int</span>&nb
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│ │ │ +000b7b30: 656c 656d 656e 742d 6e61 6d65 223e 7265  element-name">re
│ │ │ +000b7b40: 636f 7665 7250 6f73 653c 2f73 7061 6e3e  coverPose</span>
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│ │ │ +000b7b60: 3d22 7061 7261 6d65 7465 7273 223e 283c  ="parameters">(<
│ │ │ +000b7b70: 6120 6872 6566 3d22 2e2e 2f63 6f72 652f  a href="../core/
│ │ │ +000b7b80: 4d61 742e 6874 6d6c 2220 7469 746c 653d  Mat.html" title=
│ │ │ +000b7b90: 2263 6c61 7373 2069 6e20 6f72 672e 6f70  "class in org.op
│ │ │ +000b7ba0: 656e 6376 2e63 6f72 6522 3e4d 6174 3c2f  encv.core">Mat</
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│ │ │ +000b7bd0: 2e68 746d 6c22 2074 6974 6c65 3d22 636c  .html" title="cl
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│ │ │ +000b7bf0: 762e 636f 7265 223e 4d61 743c 2f61 3e26  v.core">Mat</a>&
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│ │ │ +000b7c10: 6120 6872 6566 3d22 2e2e 2f63 6f72 652f  a href="../core/
│ │ │ +000b7c20: 4d61 742e 6874 6d6c 2220 7469 746c 653d  Mat.html" title=
│ │ │ +000b7c30: 2263 6c61 7373 2069 6e20 6f72 672e 6f70  "class in org.op
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│ │ │ +000b7c50: 613e 266e 6273 703b 706f 696e 7473 322c  a>&nbsp;points2,
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│ │ │ +000b7d10: 2e2e 2f63 6f72 652f 4d61 742e 6874 6d6c  ../core/Mat.html
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│ │ │ +000b7d30: 6e20 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72  n org.opencv.cor
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│ │ │ +000b7d80: 652f 4d61 742e 6874 6d6c 2220 7469 746c  e/Mat.html" titl
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│ │ │ +000b7da0: 6f70 656e 6376 2e63 6f72 6522 3e4d 6174  opencv.core">Mat
│ │ │ +000b7db0: 3c2f 613e 266e 6273 703b 6d61 736b 293c  </a>&nbsp;mask)<
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│ │ │ +000b7df0: 2f64 743e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e45  /dt>.<dd><code>E
│ │ │ +000b7e00: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5468 6520 696e  </code> - The in
│ │ │ +000b7e10: 7075 7420 6573 7365 6e74 6961 6c20 6d61  put essential ma
│ │ │ +000b7e20: 7472 6978 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  trix.</dd>.<dd><
│ │ │ +000b7e30: 636f 6465 3e70 6f69 6e74 7331 3c2f 636f  code>points1</co
│ │ │ +000b7e40: 6465 3e20 2d20 4172 7261 7920 6f66 204e  de> - Array of N
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│ │ │ +000b7e60: 7468 6520 6669 7273 7420 696d 6167 652e  the first image.
│ │ │ +000b7e70: 2054 6865 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264   The point coord
│ │ │ +000b7e80: 696e 6174 6573 2073 686f 756c 6420 6265  inates should be
│ │ │ +000b7e90: 0a66 6c6f 6174 696e 672d 706f 696e 7420  .floating-point 
│ │ │ +000b7ea0: 2873 696e 676c 6520 6f72 2064 6f75 626c  (single or doubl
│ │ │ +000b7eb0: 6520 7072 6563 6973 696f 6e29 2e3c 2f64  e precision).</d
│ │ │ +000b7ec0: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e70 6f69  d>.<dd><code>poi
│ │ │ +000b7ed0: 6e74 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172  nts2</code> - Ar
│ │ │ +000b7ee0: 7261 7920 6f66 2074 6865 2073 6563 6f6e  ray of the secon
│ │ │ +000b7ef0: 6420 696d 6167 6520 706f 696e 7473 206f  d image points o
│ │ │ +000b7f00: 6620 7468 6520 7361 6d65 2073 697a 6520  f the same size 
│ │ │ +000b7f10: 616e 6420 666f 726d 6174 2061 7320 706f  and format as po
│ │ │ +000b7f20: 696e 7473 312e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  ints1.</dd>.<dd>
│ │ │ +000b7f30: 3c63 6f64 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472  <code>cameraMatr
│ │ │ +000b7f40: 6978 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4361 6d65  ix</code> - Came
│ │ │ +000b7f50: 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963 206d 6174  ra intrinsic mat
│ │ │ +000b7f60: 7269 7820 5c28 5c63 616d 6572 616d 6174  rix \(\cameramat
│ │ │ +000b7f70: 7269 787b 417d 5c29 202e 0a4e 6f74 6520  rix{A}\) ..Note 
│ │ │ +000b7f80: 7468 6174 2074 6869 7320 6675 6e63 7469  that this functi
│ │ │ +000b7f90: 6f6e 2061 7373 756d 6573 2074 6861 7420  on assumes that 
│ │ │ +000b7fa0: 706f 696e 7473 3120 616e 6420 706f 696e  points1 and poin
│ │ │ +000b7fb0: 7473 3220 6172 6520 6665 6174 7572 6520  ts2 are feature 
│ │ │ +000b7fc0: 706f 696e 7473 2066 726f 6d20 6361 6d65  points from came
│ │ │ +000b7fd0: 7261 7320 7769 7468 2074 6865 0a73 616d  ras with the.sam
│ │ │ +000b7fe0: 6520 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73  e camera intrins
│ │ │ +000b7ff0: 6963 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a  ic matrix.</dd>.
│ │ │ +000b8000: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 523c 2f63 6f64  <dd><code>R</cod
│ │ │ +000b8010: 653e 202d 204f 7574 7075 7420 726f 7461  e> - Output rota
│ │ │ +000b8020: 7469 6f6e 206d 6174 7269 782e 2054 6f67  tion matrix. Tog
│ │ │ +000b8030: 6574 6865 7220 7769 7468 2074 6865 2074  ether with the t
│ │ │ +000b8040: 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f  ranslation vecto
│ │ │ +000b8050: 722c 2074 6869 7320 6d61 7472 6978 206d  r, this matrix m
│ │ │ +000b8060: 616b 6573 2075 7020 6120 7475 706c 650a  akes up a tuple.
│ │ │ +000b8070: 7468 6174 2070 6572 666f 726d 7320 6120  that performs a 
│ │ │ +000b8080: 6368 616e 6765 206f 6620 6261 7369 7320  change of basis 
│ │ │ +000b8090: 6672 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374 2063  from the first c
│ │ │ +000b80a0: 616d 6572 6127 7320 636f 6f72 6469 6e61  amera's coordina
│ │ │ +000b80b0: 7465 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865  te system to the
│ │ │ +000b80c0: 2073 6563 6f6e 6420 6361 6d65 7261 2773   second camera's
│ │ │ +000b80d0: 0a63 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374  .coordinate syst
│ │ │ +000b80e0: 656d 2e20 4e6f 7465 2074 6861 742c 2069  em. Note that, i
│ │ │ +000b80f0: 6e20 6765 6e65 7261 6c2c 2074 2063 616e  n general, t can
│ │ │ +000b8100: 206e 6f74 2062 6520 7573 6564 2066 6f72   not be used for
│ │ │ +000b8110: 2074 6869 7320 7475 706c 652c 2073 6565   this tuple, see
│ │ │ +000b8120: 2074 6865 2070 6172 616d 6574 6572 0a64   the parameter.d
│ │ │ +000b8130: 6573 6372 6970 7469 6f6e 2062 656c 6f77  escription below
│ │ │ +000b8140: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +000b8150: 3e74 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470  >t</code> - Outp
│ │ │ +000b8160: 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  ut translation v
│ │ │ +000b8170: 6563 746f 722e 2054 6869 7320 7665 6374  ector. This vect
│ │ │ +000b8180: 6f72 2069 7320 6f62 7461 696e 6564 2062  or is obtained b
│ │ │ +000b8190: 7920 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365  y REF: decompose
│ │ │ +000b81a0: 4573 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2061 6e64  EssentialMat and
│ │ │ +000b81b0: 0a74 6865 7265 666f 7265 2069 7320 6f6e  .therefore is on
│ │ │ +000b81c0: 6c79 206b 6e6f 776e 2075 7020 746f 2073  ly known up to s
│ │ │ +000b81d0: 6361 6c65 2c20 692e 652e 2074 2069 7320  cale, i.e. t is 
│ │ │ +000b81e0: 7468 6520 6469 7265 6374 696f 6e20 6f66  the direction of
│ │ │ +000b81f0: 2074 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e   the translation
│ │ │ +000b8200: 2076 6563 746f 7220 616e 6420 6861 7320   vector and has 
│ │ │ +000b8210: 756e 6974 0a6c 656e 6774 682e 3c2f 6464  unit.length.</dd
│ │ │ +000b8220: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6469 7374  >.<dd><code>dist
│ │ │ +000b8230: 616e 6365 5468 7265 7368 3c2f 636f 6465  anceThresh</code
│ │ │ +000b8240: 3e20 2d20 7468 7265 7368 6f6c 6420 6469  > - threshold di
│ │ │ +000b8250: 7374 616e 6365 2077 6869 6368 2069 7320  stance which is 
│ │ │ +000b8260: 7573 6564 2074 6f20 6669 6c74 6572 206f  used to filter o
│ │ │ +000b8270: 7574 2066 6172 2061 7761 7920 706f 696e  ut far away poin
│ │ │ +000b8280: 7473 2028 692e 652e 2069 6e66 696e 6974  ts (i.e. infinit
│ │ │ +000b8290: 650a 706f 696e 7473 292e 3c2f 6464 3e0a  e.points).</dd>.
│ │ │ +000b82a0: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d61 736b 3c2f  <dd><code>mask</
│ │ │ +000b82b0: 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 742f 6f75  code> - Input/ou
│ │ │ +000b82c0: 7470 7574 206d 6173 6b20 666f 7220 696e  tput mask for in
│ │ │ +000b82d0: 6c69 6572 7320 696e 2070 6f69 6e74 7331  liers in points1
│ │ │ +000b82e0: 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 2e20 4966   and points2. If
│ │ │ +000b82f0: 2069 7420 6973 206e 6f74 2065 6d70 7479   it is not empty
│ │ │ +000b8300: 2c20 7468 656e 2069 7420 6d61 726b 730a  , then it marks.
│ │ │ +000b8310: 696e 6c69 6572 7320 696e 2070 6f69 6e74  inliers in point
│ │ │ +000b8320: 7331 2061 6e64 2070 6f69 6e74 7332 2066  s1 and points2 f
│ │ │ +000b8330: 6f72 2074 6865 2067 6976 656e 2065 7373  or the given ess
│ │ │ +000b8340: 656e 7469 616c 206d 6174 7269 7820 452e  ential matrix E.
│ │ │ +000b8350: 204f 6e6c 7920 7468 6573 6520 696e 6c69   Only these inli
│ │ │ +000b8360: 6572 7320 7769 6c6c 2062 6520 7573 6564  ers will be used
│ │ │ +000b8370: 2074 6f0a 7265 636f 7665 7220 706f 7365   to.recover pose
│ │ │ +000b8380: 2e20 496e 2074 6865 206f 7574 7075 7420  . In the output 
│ │ │ +000b8390: 6d61 736b 206f 6e6c 7920 696e 6c69 6572  mask only inlier
│ │ │ +000b83a0: 7320 7768 6963 6820 7061 7373 2074 6865  s which pass the
│ │ │ +000b83b0: 2063 6869 7261 6c69 7479 2063 6865 636b   chirality check
│ │ │ +000b83c0: 2e0a 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  ...This function
│ │ │ +000b83d0: 2064 6966 6665 7273 2066 726f 6d20 7468   differs from th
│ │ │ +000b83e0: 6520 6f6e 6520 6162 6f76 6520 7468 6174  e one above that
│ │ │ +000b83f0: 2069 7420 6f75 7470 7574 7320 7468 6520   it outputs the 
│ │ │ +000b8400: 7472 6961 6e67 756c 6174 6564 2033 4420  triangulated 3D 
│ │ │ +000b8410: 706f 696e 7420 7468 6174 2061 7265 2075  point that are u
│ │ │ +000b8420: 7365 6420 666f 720a 7468 6520 6368 6972  sed for.the chir
│ │ │ +000b8430: 616c 6974 7920 6368 6563 6b2e 3c2f 6464  ality check.</dd
│ │ │ +000b8440: 3e0a 3c64 743e 5265 7475 726e 733a 3c2f  >.<dt>Returns:</
│ │ │ +000b8450: 6474 3e0a 3c64 643e 6175 746f 6d61 7469  dt>.<dd>automati
│ │ │ +000b8460: 6361 6c6c 7920 6765 6e65 7261 7465 643c  cally generated<
│ │ │ +000b8470: 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976  /dd>.</dl>.</div
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│ │ │ +000b8950: 7332 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172 7261  s2</code> - Arra
│ │ │ +000b8960: 7920 6f66 2074 6865 2073 6563 6f6e 6420  y of the second 
│ │ │ +000b8970: 696d 6167 6520 706f 696e 7473 206f 6620  image points of 
│ │ │ +000b8980: 7468 6520 7361 6d65 2073 697a 6520 616e  the same size an
│ │ │ +000b8990: 6420 666f 726d 6174 2061 7320 706f 696e  d format as poin
│ │ │ +000b89a0: 7473 312e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  ts1.</dd>.<dd><c
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│ │ │ +000b8a10: 2061 7373 756d 6573 2074 6861 7420 706f   assumes that po
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│ │ │ +000b8a50: 7320 7769 7468 2074 6865 0a73 616d 6520  s with the.same 
│ │ │ +000b8a60: 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73 6963  camera intrinsic
│ │ │ +000b8a70: 206d 6174 7269 782e 3c2f 6464 3e0a 3c64   matrix.</dd>.<d
│ │ │ +000b8a80: 643e 3c63 6f64 653e 523c 2f63 6f64 653e  d><code>R</code>
│ │ │ +000b8a90: 202d 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469   - Output rotati
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│ │ │ +000b8ab0: 6865 7220 7769 7468 2074 6865 2074 7261  her with the tra
│ │ │ +000b8ac0: 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f 722c  nslation vector,
│ │ │ +000b8ad0: 2074 6869 7320 6d61 7472 6978 206d 616b   this matrix mak
│ │ │ +000b8ae0: 6573 2075 7020 6120 7475 706c 650a 7468  es up a tuple.th
│ │ │ +000b8af0: 6174 2070 6572 666f 726d 7320 6120 6368  at performs a ch
│ │ │ +000b8b00: 616e 6765 206f 6620 6261 7369 7320 6672  ange of basis fr
│ │ │ +000b8b10: 6f6d 2074 6865 2066 6972 7374 2063 616d  om the first cam
│ │ │ +000b8b20: 6572 6127 7320 636f 6f72 6469 6e61 7465  era's coordinate
│ │ │ +000b8b30: 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865 2073   system to the s
│ │ │ +000b8b40: 6563 6f6e 6420 6361 6d65 7261 2773 0a63  econd camera's.c
│ │ │ +000b8b50: 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374 656d  oordinate system
│ │ │ +000b8b60: 2e20 4e6f 7465 2074 6861 742c 2069 6e20  . Note that, in 
│ │ │ +000b8b70: 6765 6e65 7261 6c2c 2074 2063 616e 206e  general, t can n
│ │ │ +000b8b80: 6f74 2062 6520 7573 6564 2066 6f72 2074  ot be used for t
│ │ │ +000b8b90: 6869 7320 7475 706c 652c 2073 6565 2074  his tuple, see t
│ │ │ +000b8ba0: 6865 2070 6172 616d 6574 6572 0a64 6573  he parameter.des
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│ │ │ +000b8bc0: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e74  /dd>.<dd><code>t
│ │ │ +000b8bd0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
│ │ │ +000b8be0: 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563   translation vec
│ │ │ +000b8bf0: 746f 722e 2054 6869 7320 7665 6374 6f72  tor. This vector
│ │ │ +000b8c00: 2069 7320 6f62 7461 696e 6564 2062 7920   is obtained by 
│ │ │ +000b8c10: 5245 463a 2064 6563 6f6d 706f 7365 4573  REF: decomposeEs
│ │ │ +000b8c20: 7365 6e74 6961 6c4d 6174 2061 6e64 0a74  sentialMat and.t
│ │ │ +000b8c30: 6865 7265 666f 7265 2069 7320 6f6e 6c79  herefore is only
│ │ │ +000b8c40: 206b 6e6f 776e 2075 7020 746f 2073 6361   known up to sca
│ │ │ +000b8c50: 6c65 2c20 692e 652e 2074 2069 7320 7468  le, i.e. t is th
│ │ │ +000b8c60: 6520 6469 7265 6374 696f 6e20 6f66 2074  e direction of t
│ │ │ +000b8c70: 6865 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076  he translation v
│ │ │ +000b8c80: 6563 746f 7220 616e 6420 6861 7320 756e  ector and has un
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│ │ │ +000bf820: 2054 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67 206d   The following m
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│ │ │ +000bf9d0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 636f  dd>.<dd><code>co
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│ │ │ +000bfa10: 6420 312c 2066 6f72 2074 6865 2065 7374  d 1, for the est
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│ │ │ +000bfa50: 2030 2e39 3920 6973 2075 7375 616c 6c79   0.99 is usually
│ │ │ +000bfa60: 2067 6f6f 6420 656e 6f75 6768 2e20 5661   good enough. Va
│ │ │ +000bfa70: 6c75 6573 2074 6f6f 2063 6c6f 7365 2074  lues too close t
│ │ │ +000bfa80: 6f20 3120 6361 6e20 736c 6f77 2064 6f77  o 1 can slow dow
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│ │ │ +000bfaa0: 0a73 6967 6e69 6669 6361 6e74 6c79 2e20  .significantly. 
│ │ │ +000bfab0: 5661 6c75 6573 206c 6f77 6572 2074 6861  Values lower tha
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│ │ │ +000bfaf0: 2074 7261 6e73 666f 726d 6174 696f 6e2e   transformation.
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│ │ │ +000bfb60: 7267 2d4d 6172 7175 6172 6474 292e 0a50  rg-Marquardt)..P
│ │ │ +000bfb70: 6173 7369 6e67 2030 2077 696c 6c20 6469  assing 0 will di
│ │ │ +000bfb80: 7361 626c 6520 7265 6669 6e69 6e67 2c20  sable refining, 
│ │ │ +000bfb90: 736f 2074 6865 206f 7574 7075 7420 6d61  so the output ma
│ │ │ +000bfba0: 7472 6978 2077 696c 6c20 6265 206f 7574  trix will be out
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│ │ │ +000bfbc0: 7468 6f64 2e3c 2f64 643e 0a3c 6474 3e52  thod.</dd>.<dt>R
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│ │ │ +000bfbe0: 3e4f 7574 7075 7420 3244 2061 6666 696e  >Output 2D affin
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│ │ │ +000bfc10: 6573 2033 5c29 206f 7220 656d 7074 7920  es 3\) or empty 
│ │ │ +000bfc20: 6d61 7472 6978 2069 6620 7472 616e 7366  matrix if transf
│ │ │ +000bfc30: 6f72 6d61 7469 6f6e 0a63 6f75 6c64 206e  ormation.could n
│ │ │ +000bfc40: 6f74 2062 6520 6573 7469 6d61 7465 642e  ot be estimated.
│ │ │ +000bfc50: 2054 6865 2072 6574 7572 6e65 6420 6d61   The returned ma
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│ │ │ +000bfc70: 6c6f 7769 6e67 2066 6f72 6d3a 0a5c 280a  lowing form:.\(.
│ │ │ +000bfc80: 5c62 6567 696e 7b62 6d61 7472 6978 7d0a  \begin{bmatrix}.
│ │ │ +000bfc90: 615f 7b31 317d 2026 616d 703b 2061 5f7b  a_{11} &amp; a_{
│ │ │ +000bfca0: 3132 7d20 2661 6d70 3b20 625f 315c 5c0a  12} &amp; b_1\\.
│ │ │ +000bfcb0: 615f 7b32 317d 2026 616d 703b 2061 5f7b  a_{21} &amp; a_{
│ │ │ +000bfcc0: 3232 7d20 2661 6d70 3b20 625f 325c 5c0a  22} &amp; b_2\\.
│ │ │ +000bfcd0: 5c65 6e64 7b62 6d61 7472 6978 7d0a 5c29  \end{bmatrix}.\)
│ │ │ +000bfce0: 0a0a 5468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2065  ..The function e
│ │ │ +000bfcf0: 7374 696d 6174 6573 2061 6e20 6f70 7469  stimates an opti
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│ │ │ +000bfd10: 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2062 6574  ansformation bet
│ │ │ +000bfd20: 7765 656e 2074 776f 2032 4420 706f 696e  ween two 2D poin
│ │ │ +000bfd30: 7420 7365 7473 2075 7369 6e67 2074 6865  t sets using the
│ │ │ +000bfd40: 0a73 656c 6563 7465 6420 726f 6275 7374  .selected robust
│ │ │ +000bfd50: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2e0a 0a54 6865   algorithm...The
│ │ │ +000bfd60: 2063 6f6d 7075 7465 6420 7472 616e 7366   computed transf
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│ │ │ +000bfd80: 2072 6566 696e 6564 2066 7572 7468 6572   refined further
│ │ │ +000bfd90: 2028 7573 696e 6720 6f6e 6c79 2069 6e6c   (using only inl
│ │ │ +000bfda0: 6965 7273 2920 7769 7468 2074 6865 0a4c  iers) with the.L
│ │ │ +000bfdb0: 6576 656e 6265 7267 2d4d 6172 7175 6172  evenberg-Marquar
│ │ │ +000bfdc0: 6474 206d 6574 686f 6420 746f 2072 6564  dt method to red
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│ │ │ +000bfde0: 6374 696f 6e20 6572 726f 7220 6576 656e  ction error even
│ │ │ +000bfdf0: 206d 6f72 652e 0a0a 3c62 3e4e 6f74 653a   more...<b>Note:
│ │ │ +000bfe00: 3c2f 623e 0a54 6865 2052 414e 5341 4320  </b>.The RANSAC 
│ │ │ +000bfe10: 6d65 7468 6f64 2063 616e 2068 616e 646c  method can handl
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│ │ │ +000bfe50: 7468 7265 7368 6f6c 6420 746f 0a64 6973  threshold to.dis
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│ │ │ +000bfed0: 6572 6520 6172 6520 6d6f 7265 2074 6861  ere are more tha
│ │ │ +000bfee0: 6e20 3530 2520 6f66 2069 6e6c 6965 7273  n 50% of inliers
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│ │ │ -000c7e90: 2c79 5e7b 227d 2c20 5c74 6578 7474 747b  ,y^{"}, \texttt{
│ │ │ -000c7ea0: 6469 7374 436f 6566 6673 7d29 205c 5c0a  distCoeffs}) \\.
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│ │ │ -000c7ed0: 205c 2c20 7927 205c 2c20 315d 5e54 2020   \, y' \, 1]^T  
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│ │ │ -000c7f20: 6d65 6420 6966 2050 2069 7320 7370 6563  med if P is spec
│ │ │ -000c7f30: 6966 6965 643a 7d20 5c5c 0a75 2720 205c  ified:} \\.u'  \
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│ │ │ -000c7f50: 5f78 202b 207b 6327 7d5f 7820 205c 5c0a  _x + {c'}_x  \\.
│ │ │ -000c7f60: 7627 2020 5c6c 6566 7461 7272 6f77 2079  v'  \leftarrow y
│ │ │ -000c7f70: 207b 6627 7d5f 7920 2b20 7b63 277d 5f79   {f'}_y + {c'}_y
│ │ │ -000c7f80: 0a5c 656e 647b 6172 7261 797d 0a5c 290a  .\end{array}.\).
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│ │ │ -000c7fd0: 7469 6d61 7465 7320 7468 6520 6e6f 726d  timates the norm
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│ │ │ -000c7ff0: 706f 696e 7420 636f 6f72 6469 6e61 7465  point coordinate
│ │ │ -000c8000: 7320 6f75 7420 6f66 2074 6865 206e 6f72  s out of the nor
│ │ │ -000c8010: 6d61 6c69 7a65 6420 6469 7374 6f72 7465  malized distorte
│ │ │ -000c8020: 6420 706f 696e 7420 636f 6f72 6469 6e61  d point coordina
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│ │ │ -000c8040: 2220 6d65 616e 7320 7468 6174 2074 6865  " means that the
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│ │ │ -000c8060: 6e6f 7420 6465 7065 6e64 206f 6e20 7468  not depend on th
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│ │ │ -000c8130: 6465 3e29 3c2f 623e 3a20 506f 696e 7473  de>)</b>: Points
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│ │ │ -000c8150: 203c 623e 7069 7865 6c20 636f 6f72 6469   <b>pixel coordi
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│ │ │ -000c8180: 2c20 692e 652e 2c0a 2020 636f 6f72 6469  , i.e.,.  coordi
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│ │ │ -000c81a0: 206d 6561 7375 7265 6420 696e 2070 6978   measured in pix
│ │ │ -000c81b0: 656c 7320 6672 6f6d 2074 6865 2074 6f70  els from the top
│ │ │ -000c81c0: 2d6c 6566 7420 636f 726e 6572 206f 6620  -left corner of 
│ │ │ -000c81d0: 7468 6520 696d 6167 652e 0a20 203c 2f6c  the image..  </l
│ │ │ -000c81e0: 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 203c 623e 4f75  i>.  <li>. <b>Ou
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│ │ │ -000c8200: 2f63 6f64 653e 293c 2f62 3e3a 2054 6865  /code>)</b>: The
│ │ │ -000c8210: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374   coordinate syst
│ │ │ -000c8220: 656d 206f 6620 6f75 7470 7574 2070 6f69  em of output poi
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│ │ │ -000c8250: 3c2f 636f 6465 3e3a 0a20 203c 756c 3e0a  </code>:.  <ul>.
│ │ │ -000c8260: 2020 2020 3c6c 693e 0a20 2020 4966 203c      <li>.   If <
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│ │ │ -000c8320: 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2049 6620  .    <li>.   If 
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│ │ │ -000c83d0: 7369 6f6e 6c65 7373 2063 6f6f 7264 696e  sionless coordin
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│ │ │ -000c8400: 666f 6361 6c20 706c 616e 652c 2072 656c  focal plane, rel
│ │ │ -000c8410: 6174 6564 2074 6f20 7069 7865 6c20 636f  ated to pixel co
│ │ │ -000c8420: 6f72 6469 6e61 7465 7320 6279 3a0a 2020  ordinates by:.  
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│ │ │ -000c8440: 2920 2f20 665f 785c 2920 616e 6420 5c28  ) / f_x\) and \(
│ │ │ -000c8450: 7920 3d20 2876 202d 2063 5f79 2920 2f20  y = (v - c_y) / 
│ │ │ -000c8460: 665f 795c 292e 2054 6865 7365 206e 6f72  f_y\). These nor
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│ │ │ -000c8490: 656e 7420 6f66 2074 6865 2063 616d 6572  ent of the camer
│ │ │ -000c84a0: 6127 7320 696e 7472 696e 7369 6320 7061  a's intrinsic pa
│ │ │ -000c84b0: 7261 6d65 7465 7273 2061 6e64 2061 7265  rameters and are
│ │ │ -000c84c0: 2075 7365 6675 6c20 666f 7220 3344 2072   useful for 3D r
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│ │ │ -000c84f0: 7279 2e0a 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020  ry..    </li>.  
│ │ │ -000c8500: 3c2f 756c 3e0a 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c  </ul>..  </li>.<
│ │ │ -000c8510: 2f75 6c3e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c 2063  /ul></div>.<dl c
│ │ │ -000c8520: 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a 3c64  lass="notes">.<d
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│ │ │ -000c8580: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 3c2f 623e   coordinates</b>
│ │ │ -000c8590: 206f 6620 7468 6520 6469 7374 6f72 7465   of the distorte
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│ │ │ -000c85e0: 3634 4643 3229 2028 6f72 0a76 6563 746f  64FC2) (or.vecto
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│ │ │ -000c8640: 3178 4e2f 4e78 3120 322d 6368 616e 6e65  1xN/Nx1 2-channe
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│ │ │ -000c8660: 6f69 6e74 3266 2667 743b 2029 2061 6674  oint2f&gt; ) aft
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│ │ │ -000c8680: 616e 6420 7265 7665 7273 6520 7065 7273  and reverse pers
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│ │ │ -000c86a0: 6d61 7469 6f6e 2e20 4966 206d 6174 7269  mation. If matri
│ │ │ -000c86b0: 7820 5020 6973 2069 6465 6e74 6974 7920  x P is identity 
│ │ │ -000c86c0: 6f72 206f 6d69 7474 6564 2c20 6473 7420  or omitted, dst 
│ │ │ -000c86d0: 7769 6c6c 2063 6f6e 7461 696e 206e 6f72  will contain nor
│ │ │ -000c86e0: 6d61 6c69 7a65 6420 706f 696e 7420 636f  malized point co
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│ │ │ -000c8750: 5f79 7d7b 635f 797d 7b30 7d7b 307d 7b31  _y}{c_y}{0}{0}{1
│ │ │ -000c8760: 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  }\) .</dd>.<dd><
│ │ │ -000c8770: 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65 6666 733c  code>distCoeffs<
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│ │ │ -000c87a0: 696f 6e20 636f 6566 6669 6369 656e 7473  ion coefficients
│ │ │ -000c87b0: 0a5c 2828 6b5f 312c 206b 5f32 2c20 705f  .\((k_1, k_2, p_
│ │ │ -000c87c0: 312c 2070 5f32 5b2c 206b 5f33 5b2c 206b  1, p_2[, k_3[, k
│ │ │ -000c87d0: 5f34 2c20 6b5f 352c 206b 5f36 5b2c 2073  _4, k_5, k_6[, s
│ │ │ -000c87e0: 5f31 2c20 735f 322c 2073 5f33 2c20 735f  _1, s_2, s_3, s_
│ │ │ -000c87f0: 345b 2c20 5c74 6175 5f78 2c20 5c74 6175  4[, \tau_x, \tau
│ │ │ -000c8800: 5f79 5d5d 5d5d 295c 290a 6f66 2034 2c20  _y]]]])\).of 4, 
│ │ │ -000c8810: 352c 2038 2c20 3132 206f 7220 3134 2065  5, 8, 12 or 14 e
│ │ │ -000c8820: 6c65 6d65 6e74 732e 2049 6620 7468 6520  lements. If the 
│ │ │ -000c8830: 7665 6374 6f72 2069 7320 4e55 4c4c 2f65  vector is NULL/e
│ │ │ -000c8840: 6d70 7479 2c20 7468 6520 7a65 726f 2064  mpty, the zero d
│ │ │ -000c8850: 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669  istortion coeffi
│ │ │ -000c8860: 6369 656e 7473 2061 7265 2061 7373 756d  cients are assum
│ │ │ -000c8870: 6564 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  ed.</dd>.<dd><co
│ │ │ -000c8880: 6465 3e52 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5265  de>R</code> - Re
│ │ │ -000c8890: 6374 6966 6963 6174 696f 6e20 7472 616e  ctification tran
│ │ │ -000c88a0: 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2069 6e20 7468  sformation in th
│ │ │ -000c88b0: 6520 6f62 6a65 6374 2073 7061 6365 2028  e object space (
│ │ │ -000c88c0: 3378 3320 6d61 7472 6978 292e 2052 3120  3x3 matrix). R1 
│ │ │ -000c88d0: 6f72 2052 3220 636f 6d70 7574 6564 2062  or R2 computed b
│ │ │ -000c88e0: 790a 2373 7465 7265 6f52 6563 7469 6679  y.#stereoRectify
│ │ │ -000c88f0: 2063 616e 2062 6520 7061 7373 6564 2068   can be passed h
│ │ │ -000c8900: 6572 652e 2049 6620 7468 6520 6d61 7472  ere. If the matr
│ │ │ -000c8910: 6978 2069 7320 656d 7074 792c 2074 6865  ix is empty, the
│ │ │ -000c8920: 2069 6465 6e74 6974 7920 7472 616e 7366   identity transf
│ │ │ -000c8930: 6f72 6d61 7469 6f6e 2069 7320 7573 6564  ormation is used
│ │ │ -000c8940: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000c8950: 3e50 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4e65 7720  >P</code> - New 
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│ │ │ -000c8970: 7833 2920 6f72 206e 6577 2070 726f 6a65  x3) or new proje
│ │ │ -000c8980: 6374 696f 6e20 6d61 7472 6978 2028 3378  ction matrix (3x
│ │ │ -000c8990: 3429 205c 285c 6265 6769 6e7b 626d 6174  4) \(\begin{bmat
│ │ │ -000c89a0: 7269 787d 207b 6627 7d5f 7820 2661 6d70  rix} {f'}_x &amp
│ │ │ -000c89b0: 3b20 3020 2661 6d70 3b20 7b63 277d 5f78  ; 0 &amp; {c'}_x
│ │ │ -000c89c0: 2026 616d 703b 2074 5f78 205c 5c20 3020   &amp; t_x \\ 0 
│ │ │ -000c89d0: 2661 6d70 3b20 7b66 277d 5f79 2026 616d  &amp; {f'}_y &am
│ │ │ -000c89e0: 703b 207b 6327 7d5f 7920 2661 6d70 3b20  p; {c'}_y &amp; 
│ │ │ -000c89f0: 745f 7920 5c5c 2030 2026 616d 703b 2030  t_y \\ 0 &amp; 0
│ │ │ -000c8a00: 2026 616d 703b 2031 2026 616d 703b 2074   &amp; 1 &amp; t
│ │ │ -000c8a10: 5f7a 205c 656e 647b 626d 6174 7269 787d  _z \end{bmatrix}
│ │ │ -000c8a20: 5c29 2e20 5031 206f 7220 5032 2063 6f6d  \). P1 or P2 com
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│ │ │ -000c8a40: 5265 6374 6966 7920 6361 6e20 6265 2070  Rectify can be p
│ │ │ -000c8a50: 6173 7365 6420 6865 7265 2e20 4966 2074  assed here. If t
│ │ │ -000c8a60: 6865 206d 6174 7269 7820 6973 2065 6d70  he matrix is emp
│ │ │ -000c8a70: 7479 2c20 7468 6520 6964 656e 7469 7479  ty, the identity
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│ │ │ -000c8ad0: 643e 3c63 6f64 653e 6372 6974 6572 6961  d><code>criteria
│ │ │ -000c8ae0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 7465 726d 696e  </code> - termin
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│ │ │ -000c9360: 6564 2220 6d65 616e 7320 7468 6174 2074  ed" means that t
│ │ │ -000c9370: 6865 0a63 6f6f 7264 696e 6174 6573 2064  he.coordinates d
│ │ │ -000c9380: 6f20 6e6f 7420 6465 7065 6e64 206f 6e20  o not depend on 
│ │ │ -000c9390: 7468 6520 6361 6d65 7261 206d 6174 7269  the camera matri
│ │ │ -000c93a0: 7829 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374 696f  x)...The functio
│ │ │ -000c93b0: 6e20 6361 6e20 6265 2075 7365 6420 666f  n can be used fo
│ │ │ -000c93c0: 7220 626f 7468 2061 2073 7465 7265 6f20  r both a stereo 
│ │ │ -000c93d0: 6361 6d65 7261 2068 6561 6420 6f72 2061  camera head or a
│ │ │ -000c93e0: 206d 6f6e 6f63 756c 6172 2063 616d 6572   monocular camer
│ │ │ -000c93f0: 6120 2877 6865 6e20 5220 6973 2065 6d70  a (when R is emp
│ │ │ -000c9400: 7479 292e 0a0a 3c62 3e4e 6f74 653a 3c2f  ty)...<b>Note:</
│ │ │ -000c9410: 623e 203c 623e 436f 6f72 6469 6e61 7465  b> <b>Coordinate
│ │ │ -000c9420: 2053 7973 7465 6d73 3a3c 2f62 3e0a 3c75   Systems:</b>.<u
│ │ │ -000c9430: 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 203c 623e 496e  l>.  <li>. <b>In
│ │ │ -000c9440: 7075 7420 283c 636f 6465 3e73 7263 3c2f  put (<code>src</
│ │ │ -000c9450: 636f 6465 3e29 3c2f 623e 3a20 506f 696e  code>)</b>: Poin
│ │ │ -000c9460: 7473 2061 7265 2065 7870 6563 7465 6420  ts are expected 
│ │ │ -000c9470: 696e 203c 623e 7069 7865 6c20 636f 6f72  in <b>pixel coor
│ │ │ -000c9480: 6469 6e61 7465 733c 2f62 3e20 6f66 2074  dinates</b> of t
│ │ │ -000c9490: 6865 2064 6973 746f 7274 6564 2069 6d61  he distorted ima
│ │ │ -000c94a0: 6765 2c20 692e 652e 2c0a 2020 636f 6f72  ge, i.e.,.  coor
│ │ │ -000c94b0: 6469 6e61 7465 7320 5c28 2875 2c20 7629  dinates \((u, v)
│ │ │ -000c94c0: 5c29 206d 6561 7375 7265 6420 696e 2070  \) measured in p
│ │ │ -000c94d0: 6978 656c 7320 6672 6f6d 2074 6865 2074  ixels from the t
│ │ │ -000c94e0: 6f70 2d6c 6566 7420 636f 726e 6572 206f  op-left corner o
│ │ │ -000c94f0: 6620 7468 6520 696d 6167 652e 0a20 203c  f the image..  <
│ │ │ -000c9500: 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 203c 623e  /li>.  <li>. <b>
│ │ │ -000c9510: 4f75 7470 7574 2028 3c63 6f64 653e 6473  Output (<code>ds
│ │ │ -000c9520: 743c 2f63 6f64 653e 293c 2f62 3e3a 2054  t</code>)</b>: T
│ │ │ -000c9530: 6865 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  he coordinate sy
│ │ │ -000c9540: 7374 656d 206f 6620 6f75 7470 7574 2070  stem of output p
│ │ │ -000c9550: 6f69 6e74 7320 6465 7065 6e64 7320 6f6e  oints depends on
│ │ │ -000c9560: 2070 6172 616d 6574 6572 203c 636f 6465   parameter <code
│ │ │ -000c9570: 3e50 3c2f 636f 6465 3e3a 0a20 203c 756c  >P</code>:.  <ul
│ │ │ -000c9580: 3e0a 2020 2020 3c6c 693e 0a20 2020 4966  >.    <li>.   If
│ │ │ -000c9590: 203c 636f 6465 3e50 3c2f 636f 6465 3e20   <code>P</code> 
│ │ │ -000c95a0: 6973 2070 726f 7669 6465 6420 286e 6f74  is provided (not
│ │ │ -000c95b0: 2065 6d70 7479 293a 204f 7574 7075 7420   empty): Output 
│ │ │ -000c95c0: 706f 696e 7473 2061 7265 2069 6e20 3c62  points are in <b
│ │ │ -000c95d0: 3e70 6978 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174  >pixel coordinat
│ │ │ -000c95e0: 6573 3c2f 623e 206f 6620 7468 6520 7265  es</b> of the re
│ │ │ -000c95f0: 6374 6966 6965 642f 756e 6469 7374 6f72  ctified/undistor
│ │ │ -000c9600: 7465 6420 696d 6167 6520 706c 616e 652c  ted image plane,
│ │ │ -000c9610: 2075 7369 6e67 2074 6865 2063 616d 6572   using the camer
│ │ │ -000c9620: 6120 6d61 7472 6978 203c 636f 6465 3e50  a matrix <code>P
│ │ │ -000c9630: 3c2f 636f 6465 3e2e 0a20 2020 203c 2f6c  </code>..    </l
│ │ │ -000c9640: 693e 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2049  i>.    <li>.   I
│ │ │ -000c9650: 6620 3c63 6f64 653e 503c 2f63 6f64 653e  f <code>P</code>
│ │ │ -000c9660: 2069 7320 656d 7074 7920 6f72 2069 6465   is empty or ide
│ │ │ -000c9670: 6e74 6974 793a 204f 7574 7075 7420 706f  ntity: Output po
│ │ │ -000c9680: 696e 7473 2061 7265 2069 6e20 3c62 3e6e  ints are in <b>n
│ │ │ -000c9690: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 6361 6d65 7261  ormalized camera
│ │ │ -000c96a0: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 3c2f 623e   coordinates</b>
│ │ │ -000c96b0: 2028 616c 736f 2063 616c 6c65 6420 226e   (also called "n
│ │ │ -000c96c0: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 696d 6167 6520  ormalized image 
│ │ │ -000c96d0: 636f 6f72 6469 6e61 7465 7322 292c 0a20  coordinates"),. 
│ │ │ -000c96e0: 2020 2077 6869 6368 2061 7265 2064 696d     which are dim
│ │ │ -000c96f0: 656e 7369 6f6e 6c65 7373 2063 6f6f 7264  ensionless coord
│ │ │ -000c9700: 696e 6174 6573 205c 2828 782c 2079 295c  inates \((x, y)\
│ │ │ -000c9710: 2920 696e 2074 6865 2063 616d 6572 6127  ) in the camera'
│ │ │ -000c9720: 7320 666f 6361 6c20 706c 616e 652c 2072  s focal plane, r
│ │ │ -000c9730: 656c 6174 6564 2074 6f20 7069 7865 6c20  elated to pixel 
│ │ │ -000c9740: 636f 6f72 6469 6e61 7465 7320 6279 3a0a  coordinates by:.
│ │ │ -000c9750: 2020 2020 5c28 7820 3d20 2875 202d 2063      \(x = (u - c
│ │ │ -000c9760: 5f78 2920 2f20 665f 785c 2920 616e 6420  _x) / f_x\) and 
│ │ │ -000c9770: 5c28 7920 3d20 2876 202d 2063 5f79 2920  \(y = (v - c_y) 
│ │ │ -000c9780: 2f20 665f 795c 292e 2054 6865 7365 206e  / f_y\). These n
│ │ │ -000c9790: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 636f 6f72 6469  ormalized coordi
│ │ │ -000c97a0: 6e61 7465 7320 6172 6520 696e 6465 7065  nates are indepe
│ │ │ -000c97b0: 6e64 656e 7420 6f66 2074 6865 2063 616d  ndent of the cam
│ │ │ -000c97c0: 6572 6127 7320 696e 7472 696e 7369 6320  era's intrinsic 
│ │ │ -000c97d0: 7061 7261 6d65 7465 7273 2061 6e64 2061  parameters and a
│ │ │ -000c97e0: 7265 2075 7365 6675 6c20 666f 7220 3344  re useful for 3D
│ │ │ -000c97f0: 2072 6563 6f6e 7374 7275 6374 696f 6e20   reconstruction 
│ │ │ -000c9800: 6f72 2065 7069 706f 6c61 7220 6765 6f6d  or epipolar geom
│ │ │ -000c9810: 6574 7279 2e0a 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a  etry..    </li>.
│ │ │ -000c9820: 2020 3c2f 756c 3e0a 0a20 203c 2f6c 693e    </ul>..  </li>
│ │ │ -000c9830: 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c  .</ul></div>.<dl
│ │ │ -000c9840: 2063 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a   class="notes">.
│ │ │ -000c9850: 3c64 743e 5061 7261 6d65 7465 7273 3a3c  <dt>Parameters:<
│ │ │ -000c9860: 2f64 743e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e73  /dt>.<dd><code>s
│ │ │ -000c9870: 7263 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f62 7365  rc</code> - Obse
│ │ │ -000c9880: 7276 6564 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264  rved point coord
│ │ │ -000c9890: 696e 6174 6573 2069 6e20 3c62 3e70 6978  inates in <b>pix
│ │ │ -000c98a0: 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 3c2f  el coordinates</
│ │ │ -000c98b0: 623e 206f 6620 7468 6520 6469 7374 6f72  b> of the distor
│ │ │ -000c98c0: 7465 6420 696d 6167 652c 2032 784e 2f4e  ted image, 2xN/N
│ │ │ -000c98d0: 7832 2031 2d63 6861 6e6e 656c 206f 7220  x2 1-channel or 
│ │ │ -000c98e0: 3178 4e2f 4e78 3120 322d 6368 616e 6e65  1xN/Nx1 2-channe
│ │ │ -000c98f0: 6c20 2843 565f 3332 4643 3220 6f72 2043  l (CV_32FC2 or C
│ │ │ -000c9900: 565f 3634 4643 3229 2028 6f72 0a76 6563  V_64FC2) (or.vec
│ │ │ -000c9910: 746f 7226 6c74 3b50 6f69 6e74 3266 2667  tor&lt;Point2f&g
│ │ │ -000c9920: 743b 2029 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  t; ).</dd>.<dd><
│ │ │ -000c9930: 636f 6465 3e64 7374 3c2f 636f 6465 3e20  code>dst</code> 
│ │ │ -000c9940: 2d20 4f75 7470 7574 2069 6465 616c 2070  - Output ideal p
│ │ │ -000c9950: 6f69 6e74 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573  oint coordinates
│ │ │ -000c9960: 2028 3178 4e2f 4e78 3120 322d 6368 616e   (1xN/Nx1 2-chan
│ │ │ -000c9970: 6e65 6c20 6f72 2076 6563 746f 7226 6c74  nel or vector&lt
│ │ │ -000c9980: 3b50 6f69 6e74 3266 2667 743b 2029 2061  ;Point2f&gt; ) a
│ │ │ -000c9990: 6674 6572 2075 6e64 6973 746f 7274 696f  fter undistortio
│ │ │ -000c99a0: 6e20 616e 6420 7265 7665 7273 6520 7065  n and reverse pe
│ │ │ -000c99b0: 7273 7065 6374 6976 650a 7472 616e 7366  rspective.transf
│ │ │ -000c99c0: 6f72 6d61 7469 6f6e 2e20 4966 206d 6174  ormation. If mat
│ │ │ -000c99d0: 7269 7820 5020 6973 2069 6465 6e74 6974  rix P is identit
│ │ │ -000c99e0: 7920 6f72 206f 6d69 7474 6564 2c20 6473  y or omitted, ds
│ │ │ -000c99f0: 7420 7769 6c6c 2063 6f6e 7461 696e 206e  t will contain n
│ │ │ -000c9a00: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 706f 696e 7420  ormalized point 
│ │ │ -000c9a10: 636f 6f72 6469 6e61 7465 732e 3c2f 6464  coordinates.</dd
│ │ │ -000c9a20: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6361 6d65  >.<dd><code>came
│ │ │ -000c9a30: 7261 4d61 7472 6978 3c2f 636f 6465 3e20  raMatrix</code> 
│ │ │ -000c9a40: 2d20 4361 6d65 7261 206d 6174 7269 7820  - Camera matrix 
│ │ │ -000c9a50: 5c28 5c76 6563 7468 7265 6574 6872 6565  \(\vecthreethree
│ │ │ -000c9a60: 7b66 5f78 7d7b 307d 7b63 5f78 7d7b 307d  {f_x}{0}{c_x}{0}
│ │ │ -000c9a70: 7b66 5f79 7d7b 635f 797d 7b30 7d7b 307d  {f_y}{c_y}{0}{0}
│ │ │ -000c9a80: 7b31 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  {1}\) .</dd>.<dd
│ │ │ -000c9a90: 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443 6f65 6666  ><code>distCoeff
│ │ │ -000c9aa0: 733c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574  s</code> - Input
│ │ │ -000c9ab0: 2076 6563 746f 7220 6f66 2064 6973 746f   vector of disto
│ │ │ -000c9ac0: 7274 696f 6e20 636f 6566 6669 6369 656e  rtion coefficien
│ │ │ -000c9ad0: 7473 0a5c 2828 6b5f 312c 206b 5f32 2c20  ts.\((k_1, k_2, 
│ │ │ -000c9ae0: 705f 312c 2070 5f32 5b2c 206b 5f33 5b2c  p_1, p_2[, k_3[,
│ │ │ -000c9af0: 206b 5f34 2c20 6b5f 352c 206b 5f36 5b2c   k_4, k_5, k_6[,
│ │ │ -000c9b00: 2073 5f31 2c20 735f 322c 2073 5f33 2c20   s_1, s_2, s_3, 
│ │ │ -000c9b10: 735f 345b 2c20 5c74 6175 5f78 2c20 5c74  s_4[, \tau_x, \t
│ │ │ -000c9b20: 6175 5f79 5d5d 5d5d 295c 290a 6f66 2034  au_y]]]])\).of 4
│ │ │ -000c9b30: 2c20 352c 2038 2c20 3132 206f 7220 3134  , 5, 8, 12 or 14
│ │ │ -000c9b40: 2065 6c65 6d65 6e74 732e 2049 6620 7468   elements. If th
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│ │ │ -000ca4e0: 2020 5c6c 6566 7461 7272 6f77 2079 207b    \leftarrow y {
│ │ │ -000ca4f0: 6627 7d5f 7920 2b20 7b63 277d 5f79 0a5c  f'}_y + {c'}_y.\
│ │ │ -000ca500: 656e 647b 6172 7261 797d 0a5c 290a 0a77  end{array}.\)..w
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│ │ │ -000ca6d0: 623e 7069 7865 6c20 636f 6f72 6469 6e61  b>pixel coordina
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│ │ │ -000ca9e0: 795c 292e 2054 6865 7365 206e 6f72 6d61  y\). These norma
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│ │ │ -000cb420: 746f 2061 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e  to a translation
│ │ │ -000cb430: 2076 6563 746f 722c 2069 6620 7468 6520   vector, if the 
│ │ │ -000cb440: 7072 6f70 6572 2052 2069 7320 7370 6563  proper R is spec
│ │ │ -000cb450: 6966 6965 642e 0a0a 466f 7220 6561 6368  ified...For each
│ │ │ -000cb460: 206f 6273 6572 7665 6420 706f 696e 7420   observed point 
│ │ │ -000cb470: 636f 6f72 6469 6e61 7465 205c 2828 752c  coordinate \((u,
│ │ │ -000cb480: 2076 295c 2920 7468 6520 6675 6e63 7469   v)\) the functi
│ │ │ -000cb490: 6f6e 2063 6f6d 7075 7465 733a 0a5c 280a  on computes:.\(.
│ │ │ -000cb4a0: 5c62 6567 696e 7b61 7272 6179 7d7b 6c7d  \begin{array}{l}
│ │ │ -000cb4b0: 0a78 5e7b 227d 2020 5c6c 6566 7461 7272  .x^{"}  \leftarr
│ │ │ -000cb4c0: 6f77 2028 7520 2d20 635f 7829 2f66 5f78  ow (u - c_x)/f_x
│ │ │ -000cb4d0: 2020 5c5c 0a79 5e7b 227d 2020 5c6c 6566    \\.y^{"}  \lef
│ │ │ -000cb4e0: 7461 7272 6f77 2028 7620 2d20 635f 7929  tarrow (v - c_y)
│ │ │ -000cb4f0: 2f66 5f79 2020 5c5c 0a28 7827 2c79 2729  /f_y  \\.(x',y')
│ │ │ -000cb500: 203d 2075 6e64 6973 746f 7274 2878 5e7b   = undistort(x^{
│ │ │ -000cb510: 227d 2c79 5e7b 227d 2c20 5c74 6578 7474  "},y^{"}, \textt
│ │ │ -000cb520: 747b 6469 7374 436f 6566 6673 7d29 205c  t{distCoeffs}) \
│ │ │ -000cb530: 5c0a 7b5b 585c 2c59 5c2c 575d 7d20 5e54  \.{[X\,Y\,W]} ^T
│ │ │ -000cb540: 2020 5c6c 6566 7461 7272 6f77 2052 2a5b    \leftarrow R*[
│ │ │ -000cb550: 7827 205c 2c20 7927 205c 2c20 315d 5e54  x' \, y' \, 1]^T
│ │ │ -000cb560: 2020 5c5c 0a78 2020 5c6c 6566 7461 7272    \\.x  \leftarr
│ │ │ -000cb570: 6f77 2058 2f57 2020 5c5c 0a79 2020 5c6c  ow X/W  \\.y  \l
│ │ │ -000cb580: 6566 7461 7272 6f77 2059 2f57 2020 5c5c  eftarrow Y/W  \\
│ │ │ -000cb590: 0a5c 7465 7874 7b6f 6e6c 7920 7065 7266  .\text{only perf
│ │ │ -000cb5a0: 6f72 6d65 6420 6966 2050 2069 7320 7370  ormed if P is sp
│ │ │ -000cb5b0: 6563 6966 6965 643a 7d20 5c5c 0a75 2720  ecified:} \\.u' 
│ │ │ -000cb5c0: 205c 6c65 6674 6172 726f 7720 7820 7b66   \leftarrow x {f
│ │ │ -000cb5d0: 277d 5f78 202b 207b 6327 7d5f 7820 205c  '}_x + {c'}_x  \
│ │ │ -000cb5e0: 5c0a 7627 2020 5c6c 6566 7461 7272 6f77  \.v'  \leftarrow
│ │ │ -000cb5f0: 2079 207b 6627 7d5f 7920 2b20 7b63 277d   y {f'}_y + {c'}
│ │ │ -000cb600: 5f79 0a5c 656e 647b 6172 7261 797d 0a5c  _y.\end{array}.\
│ │ │ -000cb610: 290a 0a77 6865 7265 202a 756e 6469 7374  )..where *undist
│ │ │ -000cb620: 6f72 742a 2069 7320 616e 2061 7070 726f  ort* is an appro
│ │ │ -000cb630: 7869 6d61 7465 2069 7465 7261 7469 7665  ximate iterative
│ │ │ -000cb640: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2074 6861 7420   algorithm that 
│ │ │ -000cb650: 6573 7469 6d61 7465 7320 7468 6520 6e6f  estimates the no
│ │ │ -000cb660: 726d 616c 697a 6564 206f 7269 6769 6e61  rmalized origina
│ │ │ -000cb670: 6c0a 706f 696e 7420 636f 6f72 6469 6e61  l.point coordina
│ │ │ -000cb680: 7465 7320 6f75 7420 6f66 2074 6865 206e  tes out of the n
│ │ │ -000cb690: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 6469 7374 6f72  ormalized distor
│ │ │ -000cb6a0: 7465 6420 706f 696e 7420 636f 6f72 6469  ted point coordi
│ │ │ -000cb6b0: 6e61 7465 7320 2822 6e6f 726d 616c 697a  nates ("normaliz
│ │ │ -000cb6c0: 6564 2220 6d65 616e 7320 7468 6174 2074  ed" means that t
│ │ │ -000cb6d0: 6865 0a63 6f6f 7264 696e 6174 6573 2064  he.coordinates d
│ │ │ -000cb6e0: 6f20 6e6f 7420 6465 7065 6e64 206f 6e20  o not depend on 
│ │ │ -000cb6f0: 7468 6520 6361 6d65 7261 206d 6174 7269  the camera matri
│ │ │ -000cb700: 7829 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374 696f  x)...The functio
│ │ │ -000cb710: 6e20 6361 6e20 6265 2075 7365 6420 666f  n can be used fo
│ │ │ -000cb720: 7220 626f 7468 2061 2073 7465 7265 6f20  r both a stereo 
│ │ │ -000cb730: 6361 6d65 7261 2068 6561 6420 6f72 2061  camera head or a
│ │ │ -000cb740: 206d 6f6e 6f63 756c 6172 2063 616d 6572   monocular camer
│ │ │ -000cb750: 6120 2877 6865 6e20 5220 6973 2065 6d70  a (when R is emp
│ │ │ -000cb760: 7479 292e 0a0a 3c62 3e4e 6f74 653a 3c2f  ty)...<b>Note:</
│ │ │ -000cb770: 623e 203c 623e 436f 6f72 6469 6e61 7465  b> <b>Coordinate
│ │ │ -000cb780: 2053 7973 7465 6d73 3a3c 2f62 3e0a 3c75   Systems:</b>.<u
│ │ │ -000cb790: 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 203c 623e 496e  l>.  <li>. <b>In
│ │ │ -000cb7a0: 7075 7420 283c 636f 6465 3e73 7263 3c2f  put (<code>src</
│ │ │ -000cb7b0: 636f 6465 3e29 3c2f 623e 3a20 506f 696e  code>)</b>: Poin
│ │ │ -000cb7c0: 7473 2061 7265 2065 7870 6563 7465 6420  ts are expected 
│ │ │ -000cb7d0: 696e 203c 623e 7069 7865 6c20 636f 6f72  in <b>pixel coor
│ │ │ -000cb7e0: 6469 6e61 7465 733c 2f62 3e20 6f66 2074  dinates</b> of t
│ │ │ -000cb7f0: 6865 2064 6973 746f 7274 6564 2069 6d61  he distorted ima
│ │ │ -000cb800: 6765 2c20 692e 652e 2c0a 2020 636f 6f72  ge, i.e.,.  coor
│ │ │ -000cb810: 6469 6e61 7465 7320 5c28 2875 2c20 7629  dinates \((u, v)
│ │ │ -000cb820: 5c29 206d 6561 7375 7265 6420 696e 2070  \) measured in p
│ │ │ -000cb830: 6978 656c 7320 6672 6f6d 2074 6865 2074  ixels from the t
│ │ │ -000cb840: 6f70 2d6c 6566 7420 636f 726e 6572 206f  op-left corner o
│ │ │ -000cb850: 6620 7468 6520 696d 6167 652e 0a20 203c  f the image..  <
│ │ │ -000cb860: 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 203c 623e  /li>.  <li>. <b>
│ │ │ -000cb870: 4f75 7470 7574 2028 3c63 6f64 653e 6473  Output (<code>ds
│ │ │ -000cb880: 743c 2f63 6f64 653e 293c 2f62 3e3a 2054  t</code>)</b>: T
│ │ │ -000cb890: 6865 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  he coordinate sy
│ │ │ -000cb8a0: 7374 656d 206f 6620 6f75 7470 7574 2070  stem of output p
│ │ │ -000cb8b0: 6f69 6e74 7320 6465 7065 6e64 7320 6f6e  oints depends on
│ │ │ -000cb8c0: 2070 6172 616d 6574 6572 203c 636f 6465   parameter <code
│ │ │ -000cb8d0: 3e50 3c2f 636f 6465 3e3a 0a20 203c 756c  >P</code>:.  <ul
│ │ │ -000cb8e0: 3e0a 2020 2020 3c6c 693e 0a20 2020 4966  >.    <li>.   If
│ │ │ -000cb8f0: 203c 636f 6465 3e50 3c2f 636f 6465 3e20   <code>P</code> 
│ │ │ -000cb900: 6973 2070 726f 7669 6465 6420 286e 6f74  is provided (not
│ │ │ -000cb910: 2065 6d70 7479 293a 204f 7574 7075 7420   empty): Output 
│ │ │ -000cb920: 706f 696e 7473 2061 7265 2069 6e20 3c62  points are in <b
│ │ │ -000cb930: 3e70 6978 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174  >pixel coordinat
│ │ │ -000cb940: 6573 3c2f 623e 206f 6620 7468 6520 7265  es</b> of the re
│ │ │ -000cb950: 6374 6966 6965 642f 756e 6469 7374 6f72  ctified/undistor
│ │ │ -000cb960: 7465 6420 696d 6167 6520 706c 616e 652c  ted image plane,
│ │ │ -000cb970: 2075 7369 6e67 2074 6865 2063 616d 6572   using the camer
│ │ │ -000cb980: 6120 6d61 7472 6978 203c 636f 6465 3e50  a matrix <code>P
│ │ │ -000cb990: 3c2f 636f 6465 3e2e 0a20 2020 203c 2f6c  </code>..    </l
│ │ │ -000cb9a0: 693e 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2049  i>.    <li>.   I
│ │ │ -000cb9b0: 6620 3c63 6f64 653e 503c 2f63 6f64 653e  f <code>P</code>
│ │ │ -000cb9c0: 2069 7320 656d 7074 7920 6f72 2069 6465   is empty or ide
│ │ │ -000cb9d0: 6e74 6974 793a 204f 7574 7075 7420 706f  ntity: Output po
│ │ │ -000cb9e0: 696e 7473 2061 7265 2069 6e20 3c62 3e6e  ints are in <b>n
│ │ │ -000cb9f0: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 6361 6d65 7261  ormalized camera
│ │ │ -000cba00: 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 3c2f 623e   coordinates</b>
│ │ │ -000cba10: 2028 616c 736f 2063 616c 6c65 6420 226e   (also called "n
│ │ │ -000cba20: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 696d 6167 6520  ormalized image 
│ │ │ -000cba30: 636f 6f72 6469 6e61 7465 7322 292c 0a20  coordinates"),. 
│ │ │ -000cba40: 2020 2077 6869 6368 2061 7265 2064 696d     which are dim
│ │ │ -000cba50: 656e 7369 6f6e 6c65 7373 2063 6f6f 7264  ensionless coord
│ │ │ -000cba60: 696e 6174 6573 205c 2828 782c 2079 295c  inates \((x, y)\
│ │ │ -000cba70: 2920 696e 2074 6865 2063 616d 6572 6127  ) in the camera'
│ │ │ -000cba80: 7320 666f 6361 6c20 706c 616e 652c 2072  s focal plane, r
│ │ │ -000cba90: 656c 6174 6564 2074 6f20 7069 7865 6c20  elated to pixel 
│ │ │ -000cbaa0: 636f 6f72 6469 6e61 7465 7320 6279 3a0a  coordinates by:.
│ │ │ -000cbab0: 2020 2020 5c28 7820 3d20 2875 202d 2063      \(x = (u - c
│ │ │ -000cbac0: 5f78 2920 2f20 665f 785c 2920 616e 6420  _x) / f_x\) and 
│ │ │ -000cbad0: 5c28 7920 3d20 2876 202d 2063 5f79 2920  \(y = (v - c_y) 
│ │ │ -000cbae0: 2f20 665f 795c 292e 2054 6865 7365 206e  / f_y\). These n
│ │ │ -000cbaf0: 6f72 6d61 6c69 7a65 6420 636f 6f72 6469  ormalized coordi
│ │ │ -000cbb00: 6e61 7465 7320 6172 6520 696e 6465 7065  nates are indepe
│ │ │ -000cbb10: 6e64 656e 7420 6f66 2074 6865 2063 616d  ndent of the cam
│ │ │ -000cbb20: 6572 6127 7320 696e 7472 696e 7369 6320  era's intrinsic 
│ │ │ -000cbb30: 7061 7261 6d65 7465 7273 2061 6e64 2061  parameters and a
│ │ │ -000cbb40: 7265 2075 7365 6675 6c20 666f 7220 3344  re useful for 3D
│ │ │ -000cbb50: 2072 6563 6f6e 7374 7275 6374 696f 6e20   reconstruction 
│ │ │ -000cbb60: 6f72 2065 7069 706f 6c61 7220 6765 6f6d  or epipolar geom
│ │ │ -000cbb70: 6574 7279 2e0a 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a  etry..    </li>.
│ │ │ -000cbb80: 2020 3c2f 756c 3e0a 0a20 203c 2f6c 693e    </ul>..  </li>
│ │ │ -000cbb90: 0a3c 2f75 6c3e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c  .</ul></div>.<dl
│ │ │ -000cbba0: 2063 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a   class="notes">.
│ │ │ -000cbbb0: 3c64 743e 5061 7261 6d65 7465 7273 3a3c  <dt>Parameters:<
│ │ │ -000cbbc0: 2f64 743e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e73  /dt>.<dd><code>s
│ │ │ -000cbbd0: 7263 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f62 7365  rc</code> - Obse
│ │ │ -000cbbe0: 7276 6564 2070 6f69 6e74 2063 6f6f 7264  rved point coord
│ │ │ -000cbbf0: 696e 6174 6573 2069 6e20 3c62 3e70 6978  inates in <b>pix
│ │ │ -000cbc00: 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 3c2f  el coordinates</
│ │ │ -000cbc10: 623e 206f 6620 7468 6520 6469 7374 6f72  b> of the distor
│ │ │ -000cbc20: 7465 6420 696d 6167 652c 2032 784e 2f4e  ted image, 2xN/N
│ │ │ -000cbc30: 7832 2031 2d63 6861 6e6e 656c 206f 7220  x2 1-channel or 
│ │ │ -000cbc40: 3178 4e2f 4e78 3120 322d 6368 616e 6e65  1xN/Nx1 2-channe
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│ │ │ -000d0900: 756c 3e0a 0a20 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75  ul>..  </li>.</u
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│ │ │ -000d0b20: 506f 696e 7432 6626 6774 3b20 292c 2077  Point2f&gt; ), w
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│ │ │ -000d0ce0: 7861 6374 6c79 2034 2063 6f65 6666 6963  xactly 4 coeffic
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│ │ │ -000d0ed0: 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e  ore.Mat,org.open
│ │ │ -000d0ee0: 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e  cv.core.Mat,org.
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│ │ │ -000d21d0: 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20    </li>.  <li>. 
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│ │ │ -000d22b0: 623e 206f 6620 7468 6520 7265 6374 6966  b> of the rectif
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│ │ │ -000d22e0: 2075 7369 6e67 2074 6865 2063 616d 6572   using the camer
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│ │ │ -000d2310: 693e 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020 2020  i>.    <li>.    
│ │ │ -000d2320: 2049 6620 3c63 6f64 653e 503c 2f63 6f64   If <code>P</cod
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│ │ │ -000d2380: 623e 2028 6e6f 726d 616c 697a 6564 2069  b> (normalized i
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│ │ │ -000d23a0: 292c 0a20 2020 2077 6869 6368 2061 7265  ),.    which are
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│ │ │ -000d23f0: 656e 7420 6f66 2069 6e74 7269 6e73 6963  ent of intrinsic
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│ │ │ -000d2410: 203c 2f6c 693e 0a20 203c 2f75 6c3e 0a0a   </li>.  </ul>..
│ │ │ -000d2420: 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c 3e0a 3c62    </li>.</ul>.<b
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│ │ │ -000d2600: 3c2f 623e 206f 6620 7468 6520 6669 7368  </b> of the fish
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│ │ │ -000d2640: 3266 2667 743b 2029 2c20 7768 6572 6520  2f&gt; ), where 
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│ │ │ -000d2690: 643c 2f63 6f64 653e 202d 204f 7574 7075  d</code> - Outpu
│ │ │ -000d26a0: 7420 6172 7261 7920 6f66 2075 6e64 6973  t array of undis
│ │ │ -000d26b0: 746f 7274 6564 2069 6d61 6765 2070 6f69  torted image poi
│ │ │ -000d26c0: 6e74 732c 2031 784e 2f4e 7831 2032 2d63  nts, 1xN/Nx1 2-c
│ │ │ -000d26d0: 6861 6e6e 656c 2c20 6f72 2076 6563 746f  hannel, or vecto
│ │ │ -000d26e0: 7226 6c74 3b50 6f69 6e74 3266 2667 743b  r&lt;Point2f&gt;
│ │ │ -000d26f0: 202e 0a54 6865 2063 6f6f 7264 696e 6174   ..The coordinat
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│ │ │ -000d2770: 7d5c 2920 6f66 2074 6865 2066 6973 6865  }\) of the fishe
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│ │ │ -000d5850: 6f69 6e74 7320 696e 2074 6865 206f 626a  oints in the obj
│ │ │ -000d5860: 6563 7420 636f 6f72 6469 6e61 7465 2073  ect coordinate s
│ │ │ -000d5870: 7061 6365 2c20 4e78 3320 312d 6368 616e  pace, Nx3 1-chan
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│ │ │ -000d58a0: 4e20 6973 2074 6865 206e 756d 6265 7220  N is the number 
│ │ │ -000d58b0: 6f66 2070 6f69 6e74 732e 2076 6563 746f  of points. vecto
│ │ │ -000d58c0: 7226 6c74 3b50 6f69 6e74 3364 2667 743b  r&lt;Point3d&gt;
│ │ │ -000d58d0: 2063 616e 2061 6c73 6f20 6265 2070 6173   can also be pas
│ │ │ -000d58e0: 7365 6420 6865 7265 2e3c 2f64 643e 0a3c  sed here.</dd>.<
│ │ │ -000d58f0: 6464 3e3c 636f 6465 3e69 6d61 6765 506f  dd><code>imagePo
│ │ │ -000d5900: 696e 7473 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4172  ints</code> - Ar
│ │ │ -000d5910: 7261 7920 6f66 2063 6f72 7265 7370 6f6e  ray of correspon
│ │ │ -000d5920: 6469 6e67 2069 6d61 6765 2070 6f69 6e74  ding image point
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│ │ │ -000d5950: 616e 6e65 6c2c 0a77 6865 7265 204e 2069  annel,.where N i
│ │ │ -000d5960: 7320 7468 6520 6e75 6d62 6572 206f 6620  s the number of 
│ │ │ -000d5970: 706f 696e 7473 2e20 7665 6374 6f72 266c  points. vector&l
│ │ │ -000d5980: 743b 506f 696e 7432 6426 6774 3b20 6361  t;Point2d&gt; ca
│ │ │ -000d5990: 6e20 616c 736f 2062 6520 7061 7373 6564  n also be passed
│ │ │ -000d59a0: 2068 6572 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   here.</dd>.<dd>
│ │ │ -000d59b0: 3c63 6f64 653e 6361 6d65 7261 4d61 7472  <code>cameraMatr
│ │ │ -000d59c0: 6978 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075  ix</code> - Inpu
│ │ │ -000d59d0: 7420 6361 6d65 7261 2069 6e74 7269 6e73  t camera intrins
│ │ │ -000d59e0: 6963 206d 6174 7269 7820 5c28 5c63 616d  ic matrix \(\cam
│ │ │ -000d59f0: 6572 616d 6174 7269 787b 417d 5c29 202e  eramatrix{A}\) .
│ │ │ -000d5a00: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -000d5a10: 6469 7374 436f 6566 6673 3c2f 636f 6465  distCoeffs</code
│ │ │ -000d5a20: 3e20 2d20 496e 7075 7420 7665 6374 6f72  > - Input vector
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│ │ │ -000d5a50: 2f31 7834 292e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  /1x4).</dd>.<dd>
│ │ │ -000d5a60: 3c63 6f64 653e 7276 6563 3c2f 636f 6465  <code>rvec</code
│ │ │ -000d5a70: 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74 6174  > - Output rotat
│ │ │ -000d5a80: 696f 6e20 7665 6374 6f72 2028 7365 6520  ion vector (see 
│ │ │ -000d5a90: 5245 463a 2052 6f64 7269 6775 6573 2029  REF: Rodrigues )
│ │ │ -000d5aa0: 2074 6861 742c 2074 6f67 6574 6865 7220   that, together 
│ │ │ -000d5ab0: 7769 7468 2074 7665 632c 2062 7269 6e67  with tvec, bring
│ │ │ -000d5ac0: 7320 706f 696e 7473 2066 726f 6d0a 7468  s points from.th
│ │ │ -000d5ad0: 6520 6d6f 6465 6c20 636f 6f72 6469 6e61  e model coordina
│ │ │ -000d5ae0: 7465 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865  te system to the
│ │ │ -000d5af0: 2063 616d 6572 6120 636f 6f72 6469 6e61   camera coordina
│ │ │ -000d5b00: 7465 2073 7973 7465 6d2e 3c2f 6464 3e0a  te system.</dd>.
│ │ │ -000d5b10: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7476 6563 3c2f  <dd><code>tvec</
│ │ │ -000d5b20: 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2074  code> - Output t
│ │ │ -000d5b30: 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 2076 6563 746f  ranslation vecto
│ │ │ -000d5b40: 722e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  r.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ -000d5b60: 6573 733c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172  ess</code> - Par
│ │ │ -000d5b70: 616d 6574 6572 2075 7365 6420 666f 7220  ameter used for 
│ │ │ -000d5b80: 2353 4f4c 5645 504e 505f 4954 4552 4154  #SOLVEPNP_ITERAT
│ │ │ -000d5b90: 4956 452e 2049 6620 7472 7565 2028 3129  IVE. If true (1)
│ │ │ -000d5ba0: 2c20 7468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2075  , the function u
│ │ │ -000d5bb0: 7365 730a 7468 6520 7072 6f76 6964 6564  ses.the provided
│ │ │ -000d5bc0: 2072 7665 6320 616e 6420 7476 6563 2076   rvec and tvec v
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│ │ │ -000d5be0: 2061 7070 726f 7869 6d61 7469 6f6e 7320   approximations 
│ │ │ -000d5bf0: 6f66 2074 6865 2072 6f74 6174 696f 6e20  of the rotation 
│ │ │ -000d5c00: 616e 6420 7472 616e 736c 6174 696f 6e0a  and translation.
│ │ │ -000d5c10: 7665 6374 6f72 732c 2072 6573 7065 6374  vectors, respect
│ │ │ -000d5c20: 6976 656c 792c 2061 6e64 2066 7572 7468  ively, and furth
│ │ │ -000d5c30: 6572 206f 7074 696d 697a 6573 2074 6865  er optimizes the
│ │ │ -000d5c40: 6d2e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  m.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ -000d5c70: 696e 6720 6120 506e 5020 7072 6f62 6c65  ing a PnP proble
│ │ │ -000d5c80: 6d3a 2073 6565 2052 4546 3a20 6361 6c69  m: see REF: cali
│ │ │ -000d5c90: 6233 645f 736f 6c76 6550 6e50 5f66 6c61  b3d_solvePnP_fla
│ │ │ -000d5ca0: 6773 0a54 6869 7320 6675 6e63 7469 6f6e  gs.This function
│ │ │ -000d5cb0: 2072 6574 7572 6e73 2074 6865 2072 6f74   returns the rot
│ │ │ -000d5cc0: 6174 696f 6e20 616e 6420 7468 6520 7472  ation and the tr
│ │ │ -000d5cd0: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ -000d5ce0: 7320 7468 6174 2074 7261 6e73 666f 726d  s that transform
│ │ │ -000d5cf0: 2061 2033 4420 706f 696e 7420 6578 7072   a 3D point expr
│ │ │ -000d5d00: 6573 7365 6420 696e 2074 6865 206f 626a  essed in the obj
│ │ │ -000d5d10: 6563 740a 636f 6f72 6469 6e61 7465 2066  ect.coordinate f
│ │ │ -000d5d20: 7261 6d65 2074 6f20 7468 6520 6361 6d65  rame to the came
│ │ │ -000d5d30: 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 6672  ra coordinate fr
│ │ │ -000d5d40: 616d 652c 2075 7369 6e67 2064 6966 6665  ame, using diffe
│ │ │ -000d5d50: 7265 6e74 206d 6574 686f 6473 3a0a 3c75  rent methods:.<u
│ │ │ -000d5d60: 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2050 3350 206d  l>.  <li>. P3P m
│ │ │ -000d5d70: 6574 686f 6473 2028 5245 463a 2053 4f4c  ethods (REF: SOL
│ │ │ -000d5d80: 5645 504e 505f 5033 502c 2052 4546 3a20  VEPNP_P3P, REF: 
│ │ │ -000d5d90: 534f 4c56 4550 4e50 5f41 5033 5029 3a20  SOLVEPNP_AP3P): 
│ │ │ -000d5da0: 6e65 6564 2034 2069 6e70 7574 2070 6f69  need 4 input poi
│ │ │ -000d5db0: 6e74 7320 746f 2072 6574 7572 6e20 6120  nts to return a 
│ │ │ -000d5dc0: 756e 6971 7565 2073 6f6c 7574 696f 6e2e  unique solution.
│ │ │ -000d5dd0: 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a  .  </li>.  <li>.
│ │ │ -000d5de0: 2052 4546 3a20 534f 4c56 4550 4e50 5f49   REF: SOLVEPNP_I
│ │ │ -000d5df0: 5050 4520 496e 7075 7420 706f 696e 7473  PPE Input points
│ │ │ -000d5e00: 206d 7573 7420 6265 2026 6774 3b3d 2034   must be &gt;= 4
│ │ │ -000d5e10: 2061 6e64 206f 626a 6563 7420 706f 696e   and object poin
│ │ │ -000d5e20: 7473 206d 7573 7420 6265 2063 6f70 6c61  ts must be copla
│ │ │ -000d5e30: 6e61 722e 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c  nar..  </li>.  <
│ │ │ -000d5e40: 6c69 3e0a 2052 4546 3a20 534f 4c56 4550  li>. REF: SOLVEP
│ │ │ -000d5e50: 4e50 5f49 5050 455f 5351 5541 5245 2053  NP_IPPE_SQUARE S
│ │ │ -000d5e60: 7065 6369 616c 2063 6173 6520 7375 6974  pecial case suit
│ │ │ -000d5e70: 6162 6c65 2066 6f72 206d 6172 6b65 7220  able for marker 
│ │ │ -000d5e80: 706f 7365 2065 7374 696d 6174 696f 6e2e  pose estimation.
│ │ │ -000d5e90: 0a4e 756d 6265 7220 6f66 2069 6e70 7574  .Number of input
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│ │ │ -000d5eb0: 342e 204f 626a 6563 7420 706f 696e 7473  4. Object points
│ │ │ -000d5ec0: 206d 7573 7420 6265 2064 6566 696e 6564   must be defined
│ │ │ -000d5ed0: 2069 6e20 7468 6520 666f 6c6c 6f77 696e   in the followin
│ │ │ -000d5ee0: 6720 6f72 6465 723a 0a20 203c 2f6c 693e  g order:.  </li>
│ │ │ -000d5ef0: 0a20 203c 6c69 3e0a 2070 6f69 6e74 2030  .  <li>. point 0
│ │ │ -000d5f00: 3a20 5b2d 7371 7561 7265 4c65 6e67 7468  : [-squareLength
│ │ │ -000d5f10: 202f 2032 2c20 2073 7175 6172 654c 656e   / 2,  squareLen
│ │ │ -000d5f20: 6774 6820 2f20 322c 2030 5d0a 2020 3c2f  gth / 2, 0].  </
│ │ │ -000d5f30: 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 706f 696e  li>.  <li>. poin
│ │ │ -000d5f40: 7420 313a 205b 2073 7175 6172 654c 656e  t 1: [ squareLen
│ │ │ -000d5f50: 6774 6820 2f20 322c 2020 7371 7561 7265  gth / 2,  square
│ │ │ -000d5f60: 4c65 6e67 7468 202f 2032 2c20 305d 0a20  Length / 2, 0]. 
│ │ │ -000d5f70: 203c 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2070   </li>.  <li>. p
│ │ │ -000d5f80: 6f69 6e74 2032 3a20 5b20 7371 7561 7265  oint 2: [ square
│ │ │ -000d5f90: 4c65 6e67 7468 202f 2032 2c20 2d73 7175  Length / 2, -squ
│ │ │ -000d5fa0: 6172 654c 656e 6774 6820 2f20 322c 2030  areLength / 2, 0
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│ │ │ -000d5fc0: 0a20 706f 696e 7420 333a 205b 2d73 7175  . point 3: [-squ
│ │ │ -000d5fd0: 6172 654c 656e 6774 6820 2f20 322c 202d  areLength / 2, -
│ │ │ -000d5fe0: 7371 7561 7265 4c65 6e67 7468 202f 2032  squareLength / 2
│ │ │ -000d5ff0: 2c20 305d 0a20 203c 2f6c 693e 0a20 203c  , 0].  </li>.  <
│ │ │ -000d6000: 6c69 3e0a 2066 6f72 2061 6c6c 2074 6865  li>. for all the
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│ │ │ -000d6030: 696e 7473 206d 7573 7420 6265 2026 6774  ints must be &gt
│ │ │ -000d6040: 3b3d 2034 2061 6e64 206f 626a 6563 7420  ;= 4 and object 
│ │ │ -000d6050: 706f 696e 7473 2063 616e 2062 6520 696e  points can be in
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│ │ │ -000d7680: 6520 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520  e system to the 
│ │ │ -000d7690: 6361 6d65 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174  camera coordinat
│ │ │ -000d76a0: 6520 7379 7374 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c  e system.</dd>.<
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│ │ │ -000d7710: 7070 726f 7869 6d61 7469 6f6e 7320 6f66  pproximations of
│ │ │ -000d7720: 2074 6865 2072 6f74 6174 696f 6e20 616e   the rotation an
│ │ │ -000d7730: 6420 7472 616e 736c 6174 696f 6e0a 7665  d translation.ve
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│ │ │ -000d7750: 656c 792c 2061 6e64 2066 7572 7468 6572  ely, and further
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│ │ │ -000d8410: 2068 6572 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e   here.</dd>.<dd>
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│ │ │ -000d8460: 6572 616d 6174 7269 787b 417d 5c29 202e  eramatrix{A}\) .
│ │ │ -000d8470: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
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│ │ │ -000d84e0: 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2072 6f74 6174  > - Output rotat
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│ │ │ -000d8520: 7769 7468 2074 7665 632c 2062 7269 6e67  with tvec, bring
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│ │ │ -000d8540: 6520 6d6f 6465 6c20 636f 6f72 6469 6e61  e model coordina
│ │ │ -000d8550: 7465 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865  te system to the
│ │ │ -000d8560: 2063 616d 6572 6120 636f 6f72 6469 6e61   camera coordina
│ │ │ -000d8570: 7465 2073 7973 7465 6d2e 3c2f 6464 3e0a  te system.</dd>.
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│ │ │ -000d85b0: 722e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  r.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ -000d85d0: 6573 733c 2f63 6f64 653e 202d 2050 6172  ess</code> - Par
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│ │ │ -000d85f0: 2353 4f4c 5645 504e 505f 4954 4552 4154  #SOLVEPNP_ITERAT
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│ │ │ -000d8620: 7365 730a 7468 6520 7072 6f76 6964 6564  ses.the provided
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│ │ │ -000d8660: 6f66 2074 6865 2072 6f74 6174 696f 6e20  of the rotation 
│ │ │ -000d8670: 616e 6420 7472 616e 736c 6174 696f 6e0a  and translation.
│ │ │ -000d8680: 7665 6374 6f72 732c 2072 6573 7065 6374  vectors, respect
│ │ │ -000d8690: 6976 656c 792c 2061 6e64 2066 7572 7468  ively, and furth
│ │ │ -000d86a0: 6572 206f 7074 696d 697a 6573 2074 6865  er optimizes the
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│ │ │ -000d8710: 723c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e6c 6965  r</code> - Inlie
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│ │ │ -000d8750: 5468 6520 7061 7261 6d65 7465 7220 7661  The parameter va
│ │ │ -000d8760: 6c75 650a 6973 2074 6865 206d 6178 696d  lue.is the maxim
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│ │ │ -000d8780: 6e63 6520 6265 7477 6565 6e20 7468 6520  nce between the 
│ │ │ -000d8790: 6f62 7365 7276 6564 2061 6e64 2063 6f6d  observed and com
│ │ │ -000d87a0: 7075 7465 6420 706f 696e 7420 7072 6f6a  puted point proj
│ │ │ -000d87b0: 6563 7469 6f6e 7320 746f 2063 6f6e 7369  ections to consi
│ │ │ -000d87c0: 6465 7220 6974 0a61 6e20 696e 6c69 6572  der it.an inlier
│ │ │ -000d87d0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000d87e0: 3e63 6f6e 6669 6465 6e63 653c 2f63 6f64  >confidence</cod
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│ │ │ -000d8800: 6c69 7479 2074 6861 7420 7468 6520 616c  lity that the al
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│ │ │ -000d8820: 2061 2075 7365 6675 6c20 7265 7375 6c74   a useful result
│ │ │ -000d8830: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000d8840: 3e69 6e6c 6965 7273 3c2f 636f 6465 3e20  >inliers</code> 
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│ │ │ -000d8860: 7468 6174 2063 6f6e 7461 696e 7320 696e  that contains in
│ │ │ -000d8870: 6469 6365 7320 6f66 2069 6e6c 6965 7273  dices of inliers
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│ │ │ -000d9150: 6e6e 656c 2c0a 7768 6572 6520 4e20 6973  nnel,.where N is
│ │ │ -000d9160: 2074 6865 206e 756d 6265 7220 6f66 2070   the number of p
│ │ │ -000d9170: 6f69 6e74 732e 2076 6563 746f 7226 6c74  oints. vector&lt
│ │ │ -000d9180: 3b50 6f69 6e74 3264 2667 743b 2063 616e  ;Point2d&gt; can
│ │ │ -000d9190: 2062 6520 616c 736f 2070 6173 7365 6420   be also passed 
│ │ │ -000d91a0: 6865 7265 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  here.</dd>.<dd><
│ │ │ -000d91b0: 636f 6465 3e63 616d 6572 614d 6174 7269  code>cameraMatri
│ │ │ -000d91c0: 783c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574  x</code> - Input
│ │ │ -000d91d0: 2063 616d 6572 6120 696e 7472 696e 7369   camera intrinsi
│ │ │ -000d91e0: 6320 6d61 7472 6978 205c 285c 6361 6d65  c matrix \(\came
│ │ │ -000d91f0: 7261 6d61 7472 6978 7b41 7d5c 2920 2e3c  ramatrix{A}\) .<
│ │ │ -000d9200: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64  /dd>.<dd><code>d
│ │ │ -000d9210: 6973 7443 6f65 6666 733c 2f63 6f64 653e  istCoeffs</code>
│ │ │ -000d9220: 202d 2049 6e70 7574 2076 6563 746f 7220   - Input vector 
│ │ │ -000d9230: 6f66 2064 6973 746f 7274 696f 6e20 636f  of distortion co
│ │ │ -000d9240: 6566 6669 6369 656e 7473 2028 3478 312f  efficients (4x1/
│ │ │ -000d9250: 3178 3429 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  1x4).</dd>.<dd><
│ │ │ -000d9260: 636f 6465 3e72 7665 633c 2f63 6f64 653e  code>rvec</code>
│ │ │ -000d9270: 202d 204f 7574 7075 7420 726f 7461 7469   - Output rotati
│ │ │ -000d9280: 6f6e 2076 6563 746f 7220 2873 6565 2052  on vector (see R
│ │ │ -000d9290: 4546 3a20 526f 6472 6967 7565 7320 2920  EF: Rodrigues ) 
│ │ │ -000d92a0: 7468 6174 2c20 746f 6765 7468 6572 2077  that, together w
│ │ │ -000d92b0: 6974 6820 7476 6563 2c20 6272 696e 6773  ith tvec, brings
│ │ │ -000d92c0: 2070 6f69 6e74 7320 6672 6f6d 0a74 6865   points from.the
│ │ │ -000d92d0: 206d 6f64 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174   model coordinat
│ │ │ -000d92e0: 6520 7379 7374 656d 2074 6f20 7468 6520  e system to the 
│ │ │ -000d92f0: 6361 6d65 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174  camera coordinat
│ │ │ -000d9300: 6520 7379 7374 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c  e system.</dd>.<
│ │ │ -000d9310: 6464 3e3c 636f 6465 3e74 7665 633c 2f63  dd><code>tvec</c
│ │ │ -000d9320: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 7472  ode> - Output tr
│ │ │ -000d9330: 616e 736c 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72  anslation vector
│ │ │ -000d9340: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000d9350: 3e75 7365 4578 7472 696e 7369 6347 7565  >useExtrinsicGue
│ │ │ -000d9360: 7373 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261  ss</code> - Para
│ │ │ -000d9370: 6d65 7465 7220 7573 6564 2066 6f72 2023  meter used for #
│ │ │ -000d9380: 534f 4c56 4550 4e50 5f49 5445 5241 5449  SOLVEPNP_ITERATI
│ │ │ -000d9390: 5645 2e20 4966 2074 7275 6520 2831 292c  VE. If true (1),
│ │ │ -000d93a0: 2074 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 7573   the function us
│ │ │ -000d93b0: 6573 0a74 6865 2070 726f 7669 6465 6420  es.the provided 
│ │ │ -000d93c0: 7276 6563 2061 6e64 2074 7665 6320 7661  rvec and tvec va
│ │ │ -000d93d0: 6c75 6573 2061 7320 696e 6974 6961 6c20  lues as initial 
│ │ │ -000d93e0: 6170 7072 6f78 696d 6174 696f 6e73 206f  approximations o
│ │ │ -000d93f0: 6620 7468 6520 726f 7461 7469 6f6e 2061  f the rotation a
│ │ │ -000d9400: 6e64 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 0a76  nd translation.v
│ │ │ -000d9410: 6563 746f 7273 2c20 7265 7370 6563 7469  ectors, respecti
│ │ │ -000d9420: 7665 6c79 2c20 616e 6420 6675 7274 6865  vely, and furthe
│ │ │ -000d9430: 7220 6f70 7469 6d69 7a65 7320 7468 656d  r optimizes them
│ │ │ -000d9440: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000d9450: 3e69 7465 7261 7469 6f6e 7343 6f75 6e74  >iterationsCount
│ │ │ -000d9460: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4e75 6d62 6572  </code> - Number
│ │ │ -000d9470: 206f 6620 6974 6572 6174 696f 6e73 2e3c   of iterations.<
│ │ │ -000d9480: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e72  /dd>.<dd><code>r
│ │ │ -000d9490: 6570 726f 6a65 6374 696f 6e45 7272 6f72  eprojectionError
│ │ │ -000d94a0: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 6c69 6572  </code> - Inlier
│ │ │ -000d94b0: 2074 6872 6573 686f 6c64 2076 616c 7565   threshold value
│ │ │ -000d94c0: 2075 7365 6420 6279 2074 6865 2052 414e   used by the RAN
│ │ │ -000d94d0: 5341 4320 7072 6f63 6564 7572 652e 2054  SAC procedure. T
│ │ │ -000d94e0: 6865 2070 6172 616d 6574 6572 2076 616c  he parameter val
│ │ │ -000d94f0: 7565 0a69 7320 7468 6520 6d61 7869 6d75  ue.is the maximu
│ │ │ -000d9500: 6d20 616c 6c6f 7765 6420 6469 7374 616e  m allowed distan
│ │ │ -000d9510: 6365 2062 6574 7765 656e 2074 6865 206f  ce between the o
│ │ │ -000d9520: 6273 6572 7665 6420 616e 6420 636f 6d70  bserved and comp
│ │ │ -000d9530: 7574 6564 2070 6f69 6e74 2070 726f 6a65  uted point proje
│ │ │ -000d9540: 6374 696f 6e73 2074 6f20 636f 6e73 6964  ctions to consid
│ │ │ -000d9550: 6572 2069 740a 616e 2069 6e6c 6965 722e  er it.an inlier.
│ │ │ -000d9560: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -000d9570: 636f 6e66 6964 656e 6365 3c2f 636f 6465  confidence</code
│ │ │ -000d9580: 3e20 2d20 5468 6520 7072 6f62 6162 696c  > - The probabil
│ │ │ -000d9590: 6974 7920 7468 6174 2074 6865 2061 6c67  ity that the alg
│ │ │ -000d95a0: 6f72 6974 686d 2070 726f 6475 6365 7320  orithm produces 
│ │ │ -000d95b0: 6120 7573 6566 756c 2072 6573 756c 742e  a useful result.
│ │ │ -000d95c0: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ -000d95d0: 696e 6c69 6572 733c 2f63 6f64 653e 202d  inliers</code> -
│ │ │ -000d95e0: 204f 7574 7075 7420 7665 6374 6f72 2074   Output vector t
│ │ │ -000d95f0: 6861 7420 636f 6e74 6169 6e73 2069 6e64  hat contains ind
│ │ │ -000d9600: 6963 6573 206f 6620 696e 6c69 6572 7320  ices of inliers 
│ │ │ -000d9610: 696e 206f 626a 6563 7450 6f69 6e74 7320  in objectPoints 
│ │ │ -000d9620: 616e 6420 696d 6167 6550 6f69 6e74 7320  and imagePoints 
│ │ │ -000d9630: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ -000d9640: 3e66 6c61 6773 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  >flags</code> - 
│ │ │ -000d9650: 4d65 7468 6f64 2066 6f72 2073 6f6c 7669  Method for solvi
│ │ │ -000d9660: 6e67 2061 2050 6e50 2070 726f 626c 656d  ng a PnP problem
│ │ │ -000d9670: 3a20 7365 6520 5245 463a 2063 616c 6962  : see REF: calib
│ │ │ -000d9680: 3364 5f73 6f6c 7665 506e 505f 666c 6167  3d_solvePnP_flag
│ │ │ -000d9690: 730a 5468 6520 6675 6e63 7469 6f6e 2069  s.The function i
│ │ │ -000d96a0: 6e74 6572 616c 6c79 2075 6e64 6973 746f  nterally undisto
│ │ │ -000d96b0: 7274 7320 706f 696e 7473 2077 6974 6820  rts points with 
│ │ │ -000d96c0: 5245 463a 2075 6e64 6973 746f 7274 506f  REF: undistortPo
│ │ │ -000d96d0: 696e 7473 2061 6e64 2063 616c 6c20 5245  ints and call RE
│ │ │ -000d96e0: 463a 2063 763a 3a73 6f6c 7665 506e 502c  F: cv::solvePnP,
│ │ │ -000d96f0: 0a74 6875 7320 7468 6520 696e 7075 7420  .thus the input 
│ │ │ -000d9700: 6172 6520 7665 7279 2073 696d 696c 6172  are very similar
│ │ │ -000d9710: 2e20 4d6f 7265 2069 6e66 6f72 6d61 7469  . More informati
│ │ │ -000d9720: 6f6e 2061 626f 7574 2050 6572 7370 6563  on about Perspec
│ │ │ -000d9730: 7469 7665 2d6e 2d50 6f69 6e74 7320 6973  tive-n-Points is
│ │ │ -000d9740: 2064 6573 6372 6962 6564 2069 6e20 5245   described in RE
│ │ │ -000d9750: 463a 2063 616c 6962 3364 5f73 6f6c 7665  F: calib3d_solve
│ │ │ -000d9760: 506e 500a 666f 7220 6d6f 7265 2069 6e66  PnP.for more inf
│ │ │ -000d9770: 6f72 6d61 7469 6f6e 2e3c 2f64 643e 0a3c  ormation.</dd>.<
│ │ │ -000d9780: 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64 743e  dt>Returns:</dt>
│ │ │ -000d9790: 0a3c 6464 3e61 7574 6f6d 6174 6963 616c  .<dd>automatical
│ │ │ -000d97a0: 6c79 2067 656e 6572 6174 6564 3c2f 6464  ly generated</dd
│ │ │ -000d97b0: 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c  >.</dl>.</div>.<
│ │ │ -000d97c0: 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a  /section>.</li>.
│ │ │ -000d97d0: 3c6c 693e 0a3c 7365 6374 696f 6e20 636c  <li>.<section cl
│ │ │ -000d97e0: 6173 733d 2264 6574 6169 6c22 2069 643d  ass="detail" id=
│ │ │ -000d97f0: 2266 6973 6865 7965 5f73 6f6c 7665 506e  "fisheye_solvePn
│ │ │ -000d9800: 5052 616e 7361 6328 6f72 672e 6f70 656e  PRansac(org.open
│ │ │ -000d9810: 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e  cv.core.Mat,org.
│ │ │ -000d9820: 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c  opencv.core.Mat,
│ │ │ -000d9830: 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e  org.opencv.core.
│ │ │ -000d9840: 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63  Mat,org.opencv.c
│ │ │ -000d9850: 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e  ore.Mat,org.open
│ │ │ -000d9860: 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e  cv.core.Mat,org.
│ │ │ -000d9870: 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c  opencv.core.Mat,
│ │ │ -000d9880: 626f 6f6c 6561 6e2c 696e 742c 666c 6f61  boolean,int,floa
│ │ │ -000d9890: 742c 646f 7562 6c65 2c6f 7267 2e6f 7065  t,double,org.ope
│ │ │ -000d98a0: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2922 3e0a  ncv.core.Mat)">.
│ │ │ -000d98b0: 3c68 333e 6669 7368 6579 655f 736f 6c76  <h3>fisheye_solv
│ │ │ -000d98c0: 6550 6e50 5261 6e73 6163 3c2f 6833 3e0a  ePnPRansac</h3>.
│ │ │ -000d98d0: 3c64 6976 2063 6c61 7373 3d22 686f 7269  <div class="hori
│ │ │ -000d98e0: 7a6f 6e74 616c 2d73 6372 6f6c 6c22 3e0a  zontal-scroll">.
│ │ │ -000d98f0: 3c64 6976 2063 6c61 7373 3d22 6d65 6d62  <div class="memb
│ │ │ -000d9900: 6572 2d73 6967 6e61 7475 7265 223e 3c73  er-signature"><s
│ │ │ -000d9910: 7061 6e20 636c 6173 733d 226d 6f64 6966  pan class="modif
│ │ │ -000d9920: 6965 7273 223e 7075 626c 6963 2073 7461  iers">public sta
│ │ │ -000d9930: 7469 633c 2f73 7061 6e3e 266e 6273 703b  tic</span>&nbsp;
│ │ │ -000d9940: 3c73 7061 6e20 636c 6173 733d 2272 6574  <span class="ret
│ │ │ -000d9950: 7572 6e2d 7479 7065 223e 626f 6f6c 6561  urn-type">boolea
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│ │ │ -000e0e80: 6e29 295c 2920 7768 6963 6820 6973 2068  n))\) which is h
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│ │ │ -000e0ea0: 6574 6128 6e29 5c29 2e20 5468 7573 2074  eta(n)\). Thus t
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│ │ │ -000e0ed0: 6374 696f 6e20 6973 205c 284f 286e 206c  ction is \(O(n l
│ │ │ -000e0ee0: 6f67 286e 2929 5c29 2e3c 2f64 6976 3e0a  og(n))\).</div>.
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│ │ │ -000e0f00: 223e 0a3c 6474 3e50 6172 616d 6574 6572  ">.<dt>Parameter
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│ │ │ -000e0f80: 743b 2667 743b 206f 7220 4d61 743c 2f64  t;&gt; or Mat</d
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│ │ │ -000e0fc0: 7468 7265 6520 3244 2070 6f69 6e74 7320  three 2D points 
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│ │ │ -000e0fe0: 7469 6365 7320 6f66 2074 6865 2074 7269  tices of the tri
│ │ │ -000e0ff0: 616e 676c 652e 2054 6865 2064 6570 7468  angle. The depth
│ │ │ -000e1000: 0a6f 6620 7468 6520 4f75 7470 7574 4172  .of the OutputAr
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│ │ │ -000e1020: 3246 2e3c 2f64 643e 0a3c 6474 3e52 6574  2F.</dd>.<dt>Ret
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│ │ │ -000e1040: 7574 6f6d 6174 6963 616c 6c79 2067 656e  utomatically gen
│ │ │ -000e1050: 6572 6174 6564 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c  erated</dd>.</dl
│ │ │ -000e1060: 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c 2f73 6563 7469  >.</div>.</secti
│ │ │ -000e1070: 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c  on>.</li>.<li>.<
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│ │ │ -000e1090: 6574 6169 6c22 2069 643d 226d 696e 456e  etail" id="minEn
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│ │ │ -000e1260: 2f4d 6174 2e68 746d 6c22 2074 6974 6c65  /Mat.html" title
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│ │ │ -000e1320: 7265 612e 0a0a 5468 6973 2066 756e 6374  rea...This funct
│ │ │ -000e1330: 696f 6e20 7461 6b65 7320 6120 6769 7665  ion takes a give
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│ │ │ -000e1390: 7265 612e 2049 7420 7461 6b65 7320 7468  rea. It takes th
│ │ │ -000e13a0: 6520 7365 7420 6f66 2070 6f69 6e74 7320  e set of points 
│ │ │ -000e13b0: 616e 6420 7468 6520 7061 7261 6d65 7465  and the paramete
│ │ │ -000e13c0: 7220 6b20 6173 2069 6e70 7574 2061 6e64  r k as input and
│ │ │ -000e13d0: 2072 6574 7572 6e73 2074 6865 2061 7265   returns the are
│ │ │ -000e13e0: 6120 6f66 2074 6865 206d 696e 696d 616c  a of the minimal
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│ │ │ -000e1410: 6e74 6174 696f 6e20 6973 2062 6173 6564  ntation is based
│ │ │ -000e1420: 206f 6e20 6120 7061 7065 7220 6279 2041   on a paper by A
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│ │ │ -000e1470: 7461 286e c2b2 6c6f 6728 6e29 6c6f 6728  ta(n..log(n)log(
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│ │ │ -000e14e0: 7967 6f6e 2077 6974 6820 6e20 7665 7274  ygon with n vert
│ │ │ -000e14f0: 6963 6573 2028 6b20 266c 743b 206e 292e  ices (k &lt; n).
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│ │ │ -000e1520: 6c79 676f 6e0a 6675 6e63 7469 6f6e 2074  lygon.function t
│ │ │ -000e1530: 616b 6573 2061 2032 4420 706f 696e 7420  akes a 2D point 
│ │ │ -000e1540: 7365 7420 6173 2069 6e70 7574 2c20 616e  set as input, an
│ │ │ -000e1550: 2061 6464 6974 696f 6e61 6c20 7072 6570   additional prep
│ │ │ -000e1560: 726f 6365 7373 696e 6720 7374 6570 206f  rocessing step o
│ │ │ -000e1570: 6620 636f 6d70 7574 696e 6720 7468 6520  f computing the 
│ │ │ -000e1580: 636f 6e76 6578 2068 756c 6c0a 6f66 2074  convex hull.of t
│ │ │ -000e1590: 6865 2032 4420 706f 696e 7420 7365 7420  he 2D point set 
│ │ │ -000e15a0: 6973 2072 6571 7569 7265 642e 2054 6865  is required. The
│ │ │ -000e15b0: 2063 6f6d 706c 6578 6974 7920 6f66 2074   complexity of t
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│ │ │ -000e15e0: 206c 6f67 286e 2929 5c29 2077 6869 6368   log(n))\) which
│ │ │ -000e15f0: 0a69 7320 6c6f 7765 7220 7468 616e 205c  .is lower than \
│ │ │ -000e1600: 285c 7468 6574 6128 6ec2 b26c 6f67 286e  (\theta(n..log(n
│ │ │ -000e1610: 296c 6f67 286b 2929 5c29 2e20 5468 7573  )log(k))\). Thus
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│ │ │ -000e1e30: 6320 6d31 302f 6d30 302c 205c 6320 6d30  c m10/m00, \c m0
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│ │ │ -000e5d10: 7469 6373 2c20 7061 7261 626f 6c69 6320  tics, parabolic 
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│ │ │ -000e5ed0: 5c29 2077 6974 680a 7265 7370 6563 7420  \) with.respect 
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│ │ │ -000e5ef0: 6d61 7472 6963 6573 2061 7265 2066 6f72  matrices are for
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│ │ │ -000e5f70: 2079 5f69 2c20 795f 695e 322c 2078 5f69   y_i, y_i^2, x_i
│ │ │ -000e5f80: 2c20 795f 692c 2031 5c72 6967 6874 5c7d  , y_i, 1\right\}
│ │ │ -000e5f90: 2026 616d 703b 0a44 5f78 2869 2c3a 2926   &amp;.D_x(i,:)&
│ │ │ -000e5fa0: 616d 703b 3d5c 6c65 6674 5c7b 3220 785f  amp;=\left\{2 x_
│ │ │ -000e5fb0: 692c 795f 692c 302c 312c 302c 305c 7269  i,y_i,0,1,0,0\ri
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│ │ │ -000e6ba0: 7b75 7d5c 292e 2054 6865 7365 2061 7265  {u}\). These are
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│ │ │ -000e6d00: 6920 6f72 2052 4546 3a20 506f 696e 7432  i or REF: Point2
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│ │ │ -000e6d30: 6972 6564 2e0a 3c62 3e4e 6f74 653a 3c2f  ired..<b>Note:</
│ │ │ -000e6d40: 623e 2052 4546 3a20 6765 7443 6c6f 7365  b> REF: getClose
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│ │ │ +000c32f0: 5c29 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f  \).</dd>.<dd><co
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│ │ │ +000c5780: 2d20 4f75 7470 7574 2076 6563 746f 7220  - Output vector 
│ │ │ +000c5790: 696e 6469 6361 7469 6e67 2077 6869 6368  indicating which
│ │ │ +000c57a0: 2070 6f69 6e74 7320 6172 6520 696e 6c69   points are inli
│ │ │ +000c57b0: 6572 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63  ers.</dd>.<dd><c
│ │ │ +000c57c0: 6f64 653e 6d65 7468 6f64 3c2f 636f 6465  ode>method</code
│ │ │ +000c57d0: 3e20 2d20 526f 6275 7374 206d 6574 686f  > - Robust metho
│ │ │ +000c57e0: 6420 7573 6564 2074 6f20 636f 6d70 7574  d used to comput
│ │ │ +000c57f0: 6520 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e  e transformation
│ │ │ +000c5800: 2e20 5468 6520 666f 6c6c 6f77 696e 6720  . The following 
│ │ │ +000c5810: 6d65 7468 6f64 7320 6172 6520 706f 7373  methods are poss
│ │ │ +000c5820: 6962 6c65 3a0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69  ible:.<ul>.  <li
│ │ │ +000c5830: 3e0a 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143  >.   REF: RANSAC
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│ │ │ +000c5860: 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020  </li>.  <li>.   
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│ │ │ +000c74f0: 7320 7468 656e 2072 6566 696e 6564 2066  s then refined f
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│ │ │ +000c7560: 7220 6576 656e 206d 6f72 652e 0a0a 4573  r even more...Es
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│ │ │ +000c9bd0: 6d70 3b20 305c 5c0a 3020 2661 6d70 3b20  mp; 0\\.0 &amp; 
│ │ │ +000c9be0: 310a 5c65 6e64 7b62 6d61 7472 6978 7d0a  1.\end{bmatrix}.
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│ │ │ +000c9c00: 585c 5c0a 590a 5c65 6e64 7b62 6d61 7472  X\\.Y.\end{bmatr
│ │ │ +000c9c10: 6978 7d0a 2b0a 5c62 6567 696e 7b62 6d61  ix}.+.\begin{bma
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│ │ │ +000c9c40: 293c 2f64 6976 3e0a 3c64 6c20 636c 6173  )</div>.<dl clas
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│ │ │ +000c9d00: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +000c9d40: 2070 6f69 6e74 7320 6172 6520 696e 6c69   points are inli
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│ │ │ +000c9dd0: 7320 6172 6520 706f 7373 6962 6c65 3a0a  s are possible:.
│ │ │ +000c9de0: 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a 2020 2052  <ul>.  <li>.   R
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│ │ │ +000c9e60: 6465 6661 756c 7420 6d65 7468 6f64 2e0a  default method..
│ │ │ +000c9e70: 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c 3e3c 2f64    </li>.</ul></d
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│ │ │ +000c9fa0: 6574 7765 656e 2030 2061 6e64 2031 2c20  etween 0 and 1, 
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│ │ │ +000ca030: 2065 7374 696d 6174 696f 6e0a 7369 676e   estimation.sign
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│ │ │ +000cb700: 2c79 295c 292e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  ,y)\).</dd>.<dd>
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│ │ │ +000cb720: 6f64 653e 202d 204f 7574 7075 7420 7665  ode> - Output ve
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│ │ │ +000cb740: 7768 6963 6820 706f 696e 7473 2061 7265  which points are
│ │ │ +000cb750: 2069 6e6c 6965 7273 2028 312d 696e 6c69   inliers (1-inli
│ │ │ +000cb760: 6572 2c20 302d 6f75 746c 6965 7229 2e3c  er, 0-outlier).<
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│ │ │ +000cb790: 6f62 7573 7420 6d65 7468 6f64 2075 7365  obust method use
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│ │ │ +000cc360: 746f 7220 696e 6469 6361 7469 6e67 2077  tor indicating w
│ │ │ +000cc370: 6869 6368 2070 6f69 6e74 7320 6172 6520  hich points are 
│ │ │ +000cc380: 696e 6c69 6572 7320 2831 2d69 6e6c 6965  inliers (1-inlie
│ │ │ +000cc390: 722c 2030 2d6f 7574 6c69 6572 292e 3c2f  r, 0-outlier).</
│ │ │ +000cc3a0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6d65  dd>.<dd><code>me
│ │ │ +000cc3b0: 7468 6f64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 526f  thod</code> - Ro
│ │ │ +000cc3c0: 6275 7374 206d 6574 686f 6420 7573 6564  bust method used
│ │ │ +000cc3d0: 2074 6f20 636f 6d70 7574 6520 7468 6520   to compute the 
│ │ │ +000cc3e0: 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2e20  transformation. 
│ │ │ +000cc3f0: 5468 6520 666f 6c6c 6f77 696e 6720 6d65  The following me
│ │ │ +000cc400: 7468 6f64 7320 6172 6520 706f 7373 6962  thods are possib
│ │ │ +000cc410: 6c65 3a0a 3c75 6c3e 0a20 203c 6c69 3e0a  le:.<ul>.  <li>.
│ │ │ +000cc420: 2020 2052 4546 3a20 5241 4e53 4143 202d     REF: RANSAC -
│ │ │ +000cc430: 2052 414e 5341 432d 6261 7365 6420 726f   RANSAC-based ro
│ │ │ +000cc440: 6275 7374 206d 6574 686f 640a 2020 3c2f  bust method.  </
│ │ │ +000cc450: 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 2020 5245  li>.  <li>.   RE
│ │ │ +000cc460: 463a 204c 4d45 4453 202d 204c 6561 7374  F: LMEDS - Least
│ │ │ +000cc470: 2d4d 6564 6961 6e20 726f 6275 7374 206d  -Median robust m
│ │ │ +000cc480: 6574 686f 640a 5241 4e53 4143 2069 7320  ethod.RANSAC is 
│ │ │ +000cc490: 7468 6520 6465 6661 756c 7420 6d65 7468  the default meth
│ │ │ +000cc4a0: 6f64 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c  od..  </li>.</ul
│ │ │ +000cc4b0: 3e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  ></dd>.<dd><code
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│ │ │ +000cc4d0: 6573 686f 6c64 3c2f 636f 6465 3e20 2d20  eshold</code> - 
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│ │ │ +000cc500: 6520 5241 4e53 4143 2061 6c67 6f72 6974  e RANSAC algorit
│ │ │ +000cc510: 686d 2074 6f20 636f 6e73 6964 6572 0a61  hm to consider.a
│ │ │ +000cc520: 2070 6f69 6e74 2061 7320 616e 2069 6e6c   point as an inl
│ │ │ +000cc530: 6965 722e 2041 7070 6c69 6573 206f 6e6c  ier. Applies onl
│ │ │ +000cc540: 7920 746f 2052 414e 5341 432e 0a62 6574  y to RANSAC..bet
│ │ │ +000cc550: 7765 656e 2030 2e39 3520 616e 6420 302e  ween 0.95 and 0.
│ │ │ +000cc560: 3939 2069 7320 7573 7561 6c6c 7920 676f  99 is usually go
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│ │ │ +000cc580: 7320 746f 6f20 636c 6f73 6520 746f 2031  s too close to 1
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│ │ │ +000cc5a0: 6865 2065 7374 696d 6174 696f 6e0a 7369  he estimation.si
│ │ │ +000cc5b0: 676e 6966 6963 616e 746c 792e 2056 616c  gnificantly. Val
│ │ │ +000cc5c0: 7565 7320 6c6f 7765 7220 7468 616e 2030  ues lower than 0
│ │ │ +000cc5d0: 2e38 e280 9330 2e39 2063 616e 2072 6573  .8...0.9 can res
│ │ │ +000cc5e0: 756c 7420 696e 2061 6e20 696e 636f 7272  ult in an incorr
│ │ │ +000cc5f0: 6563 746c 7920 6573 7469 6d61 7465 6420  ectly estimated 
│ │ │ +000cc600: 7472 616e 7366 6f72 6d61 7469 6f6e 2e0a  transformation..
│ │ │ +000cc610: 7468 6520 6c65 6173 742d 7371 7561 7265  the least-square
│ │ │ +000cc620: 7320 736f 6c75 7469 6f6e 206f 6e20 696e  s solution on in
│ │ │ +000cc630: 6c69 6572 7320 6973 2063 6c6f 7365 642d  liers is closed-
│ │ │ +000cc640: 666f 726d 2c20 736f 2070 6173 7369 6e67  form, so passing
│ │ │ +000cc650: 2030 2069 7320 7265 636f 6d6d 656e 6465   0 is recommende
│ │ │ +000cc660: 6420 286e 6f20 6164 6469 7469 6f6e 616c  d (no additional
│ │ │ +000cc670: 2072 6566 696e 6529 2e3c 2f64 643e 0a3c   refine).</dd>.<
│ │ │ +000cc680: 6474 3e52 6574 7572 6e73 3a3c 2f64 743e  dt>Returns:</dt>
│ │ │ +000cc690: 0a3c 6464 3e41 2032 4420 7472 616e 736c  .<dd>A 2D transl
│ │ │ +000cc6a0: 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72 205c 285b  ation vector \([
│ │ │ +000cc6b0: 745f 782c 2074 5f79 5d5e 545c 2920 6173  t_x, t_y]^T\) as
│ │ │ +000cc6c0: 203c 636f 6465 3e63 763a 3a56 6563 3264   <code>cv::Vec2d
│ │ │ +000cc6d0: 3c2f 636f 6465 3e2e 2049 6620 7468 6520  </code>. If the 
│ │ │ +000cc6e0: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 636f 756c  translation coul
│ │ │ +000cc6f0: 6420 6e6f 7420 6265 0a65 7374 696d 6174  d not be.estimat
│ │ │ +000cc700: 6564 2c20 626f 7468 2063 6f6d 706f 6e65  ed, both compone
│ │ │ +000cc710: 6e74 7320 6172 6520 7365 7420 746f 204e  nts are set to N
│ │ │ +000cc720: 614e 2061 6e64 2c20 6966 203c 636f 6465  aN and, if <code
│ │ │ +000cc730: 3e69 6e6c 6965 7273 3c2f 636f 6465 3e20  >inliers</code> 
│ │ │ +000cc740: 6973 2070 726f 7669 6465 642c 2074 6865  is provided, the
│ │ │ +000cc750: 206d 6173 6b20 6973 2066 696c 6c65 6420   mask is filled 
│ │ │ +000cc760: 7769 7468 207a 6572 6f73 2e0a 0a5c 7061  with zeros...\pa
│ │ │ +000cc770: 7220 436f 6e76 6572 7469 6e67 2074 6f20  r Converting to 
│ │ │ +000cc780: 6120 3278 3320 7472 616e 7366 6f72 6d61  a 2x3 transforma
│ │ │ +000cc790: 7469 6f6e 206d 6174 7269 783a 0a5c 280a  tion matrix:.\(.
│ │ │ +000cc7a0: 5c62 6567 696e 7b62 6d61 7472 6978 7d0a  \begin{bmatrix}.
│ │ │ +000cc7b0: 3120 2661 6d70 3b20 3020 2661 6d70 3b20  1 &amp; 0 &amp; 
│ │ │ +000cc7c0: 745f 785c 5c0a 3020 2661 6d70 3b20 3120  t_x\\.0 &amp; 1 
│ │ │ +000cc7d0: 2661 6d70 3b20 745f 790a 5c65 6e64 7b62  &amp; t_y.\end{b
│ │ │ +000cc7e0: 6d61 7472 6978 7d0a 5c29 0a0a 3c63 6f64  matrix}.\)..<cod
│ │ │ +000cc7f0: 653e 0a63 763a 3a56 6563 3264 2074 203d  e>.cv::Vec2d t =
│ │ │ +000cc800: 2063 763a 3a65 7374 696d 6174 6554 7261   cv::estimateTra
│ │ │ +000cc810: 6e73 6c61 7469 6f6e 3244 2866 726f 6d2c  nslation2D(from,
│ │ │ +000cc820: 2074 6f2c 2069 6e6c 6965 7273 293b 0a63   to, inliers);.c
│ │ │ +000cc830: 763a 3a4d 6174 2054 203d 2028 6376 3a3a  v::Mat T = (cv::
│ │ │ +000cc840: 4d61 745f 266c 743b 646f 7562 6c65 2667  Mat_&lt;double&g
│ │ │ +000cc850: 743b 2832 2c33 2920 266c 743b 266c 743b  t;(2,3) &lt;&lt;
│ │ │ +000cc860: 2031 2c30 2c74 5b30 5d2c 2030 2c31 2c74   1,0,t[0], 0,1,t
│ │ │ +000cc870: 5b31 5d29 3b0a 3c2f 636f 6465 3e0a 0a54  [1]);.</code>..T
│ │ │ +000cc880: 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 6573 7469  he function esti
│ │ │ +000cc890: 6d61 7465 7320 6120 7075 7265 2032 4420  mates a pure 2D 
│ │ │ +000cc8a0: 7472 616e 736c 6174 696f 6e20 6265 7477  translation betw
│ │ │ +000cc8b0: 6565 6e20 7477 6f20 3244 2070 6f69 6e74  een two 2D point
│ │ │ +000cc8c0: 2073 6574 7320 7573 696e 6720 7468 6520   sets using the 
│ │ │ +000cc8d0: 7365 6c65 6374 6564 2072 6f62 7573 740a  selected robust.
│ │ │ +000cc8e0: 616c 676f 7269 7468 6d2e 2049 6e6c 6965  algorithm. Inlie
│ │ │ +000cc8f0: 7273 2061 7265 2064 6574 6572 6d69 6e65  rs are determine
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│ │ │ +000cc910: 6374 696f 6e20 6572 726f 7220 7468 7265  ction error thre
│ │ │ +000cc920: 7368 6f6c 642e 0a0a 3c62 3e4e 6f74 653a  shold...<b>Note:
│ │ │ +000cc930: 3c2f 623e 0a54 6865 2052 414e 5341 4320  </b>.The RANSAC 
│ │ │ +000cc940: 6d65 7468 6f64 2063 616e 2068 616e 646c  method can handl
│ │ │ +000cc950: 6520 7072 6163 7469 6361 6c6c 7920 616e  e practically an
│ │ │ +000cc960: 7920 7261 7469 6f20 6f66 206f 7574 6c69  y ratio of outli
│ │ │ +000cc970: 6572 7320 6275 7420 6e65 6564 7320 6120  ers but needs a 
│ │ │ +000cc980: 7468 7265 7368 6f6c 6420 746f 0a64 6973  threshold to.dis
│ │ │ +000cc990: 7469 6e67 7569 7368 2069 6e6c 6965 7273  tinguish inliers
│ │ │ +000cc9a0: 2066 726f 6d20 6f75 746c 6965 7273 2e20   from outliers. 
│ │ │ +000cc9b0: 5468 6520 6d65 7468 6f64 204c 4d65 4453  The method LMeDS
│ │ │ +000cc9c0: 2064 6f65 7320 6e6f 7420 6e65 6564 2061   does not need a
│ │ │ +000cc9d0: 6e79 2074 6872 6573 686f 6c64 2062 7574  ny threshold but
│ │ │ +000cc9e0: 2077 6f72 6b73 0a63 6f72 7265 6374 6c79   works.correctly
│ │ │ +000cc9f0: 206f 6e6c 7920 7768 656e 2074 6865 7265   only when there
│ │ │ +000cca00: 2061 7265 206d 6f72 6520 7468 616e 2035   are more than 5
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│ │ │ +000cca20: 3a20 6573 7469 6d61 7465 4166 6669 6e65  : estimateAffine
│ │ │ +000cca30: 3244 2c20 6573 7469 6d61 7465 4166 6669  2D, estimateAffi
│ │ │ +000cca40: 6e65 5061 7274 6961 6c32 442c 2067 6574  nePartial2D, get
│ │ │ +000cca50: 4166 6669 6e65 5472 616e 7366 6f72 6d3c  AffineTransform<
│ │ │ +000cca60: 2f64 643e 0a3c 2f64 6c3e 0a3c 2f64 6976  /dd>.</dl>.</div
│ │ │ +000cca70: 3e0a 3c2f 7365 6374 696f 6e3e 0a3c 2f6c  >.</section>.</l
│ │ │ +000cca80: 693e 0a3c 6c69 3e0a 3c73 6563 7469 6f6e  i>.<li>.<section
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│ │ │ +000ccaa0: 6964 3d22 6573 7469 6d61 7465 5472 616e  id="estimateTran
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│ │ │ +000ccb30: 616c 2d73 6372 6f6c 6c22 3e0a 3c64 6976  al-scroll">.<div
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│ │ │ +000d5c70: 292f 665f 7820 205c 5c0a 795e 7b22 7d20  )/f_x  \\.y^{"} 
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│ │ │ +000d5c90: 2063 5f79 292f 665f 7920 205c 5c0a 2878   c_y)/f_y  \\.(x
│ │ │ +000d5ca0: 272c 7927 2920 3d20 756e 6469 7374 6f72  ',y') = undistor
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│ │ │ +000d5d20: 7920 205c 6c65 6674 6172 726f 7720 592f  y  \leftarrow Y/
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│ │ │ +000d5d50: 6973 2073 7065 6369 6669 6564 3a7d 205c  is specified:} \
│ │ │ +000d5d60: 5c0a 7527 2020 5c6c 6566 7461 7272 6f77  \.u'  \leftarrow
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│ │ │ +000d5da0: 207b 6327 7d5f 790a 5c65 6e64 7b61 7272   {c'}_y.\end{arr
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│ │ │ +000d5e20: 7264 696e 6174 6573 206f 7574 206f 6620  rdinates out of 
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│ │ │ +000d70c0: 202b 207b 6327 7d5f 790a 5c65 6e64 7b61   + {c'}_y.\end{a
│ │ │ +000d70d0: 7272 6179 7d0a 5c29 0a0a 7768 6572 6520  rray}.\)..where 
│ │ │ +000d70e0: 2a75 6e64 6973 746f 7274 2a20 6973 2061  *undistort* is a
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│ │ │ +000d72b0: 623e 206f 6620 7468 6520 6469 7374 6f72  b> of the distor
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│ │ │ +000d72d0: 0a20 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 205c  .  coordinates \
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│ │ │ +000d7320: 6765 2e0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c  ge..  </li>.  <l
│ │ │ +000d7330: 693e 0a20 3c62 3e4f 7574 7075 7420 283c  i>. <b>Output (<
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│ │ │ +000d7450: 3c63 6f64 653e 503c 2f63 6f64 653e 2e0a  <code>P</code>..
│ │ │ +000d7460: 2020 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 2020 3c6c      </li>.    <l
│ │ │ +000d7470: 693e 0a20 2020 4966 203c 636f 6465 3e50  i>.   If <code>P
│ │ │ +000d7480: 3c2f 636f 6465 3e20 6973 2065 6d70 7479  </code> is empty
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│ │ │ +000d75a0: 2d20 635f 7929 202f 2066 5f79 5c29 2e20  - c_y) / f_y\). 
│ │ │ +000d75b0: 5468 6573 6520 6e6f 726d 616c 697a 6564  These normalized
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│ │ │ +000d7650: 2020 3c2f 6c69 3e0a 3c2f 756c 3e3c 2f64    </li>.</ul></d
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│ │ │ +000d7720: 4332 206f 7220 4356 5f36 3446 4332 2920  C2 or CV_64FC2) 
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│ │ │ +000d8090: 2e20 416c 736f 2074 6865 2066 756e 6374  . Also the funct
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│ │ │ +000d80c0: 6174 696f 6e0a 746f 2020 2370 726f 6a65  ation.to  #proje
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│ │ │ +000d80f0: 2c20 6974 2064 6f65 7320 6e6f 7420 7265  , it does not re
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│ │ │ +000d81a0: 2875 2c20 7629 5c29 2074 6865 2066 756e  (u, v)\) the fun
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│ │ │ +000d81f0: 665f 7820 205c 5c0a 795e 7b22 7d20 205c  f_x  \\.y^{"}  \
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│ │ │ +000d8210: 5f79 292f 665f 7920 205c 5c0a 2878 272c  _y)/f_y  \\.(x',
│ │ │ +000d8220: 7927 2920 3d20 756e 6469 7374 6f72 7428  y') = undistort(
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│ │ │ +000d8240: 7874 7474 7b64 6973 7443 6f65 6666 737d  xttt{distCoeffs}
│ │ │ +000d8250: 2920 5c5c 0a7b 5b58 5c2c 595c 2c57 5d7d  ) \\.{[X\,Y\,W]}
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│ │ │ +000d8270: 522a 5b78 2720 5c2c 2079 2720 5c2c 2031  R*[x' \, y' \, 1
│ │ │ +000d8280: 5d5e 5420 205c 5c0a 7820 205c 6c65 6674  ]^T  \\.x  \left
│ │ │ +000d8290: 6172 726f 7720 582f 5720 205c 5c0a 7920  arrow X/W  \\.y 
│ │ │ +000d82a0: 205c 6c65 6674 6172 726f 7720 592f 5720   \leftarrow Y/W 
│ │ │ +000d82b0: 205c 5c0a 5c74 6578 747b 6f6e 6c79 2070   \\.\text{only p
│ │ │ +000d82c0: 6572 666f 726d 6564 2069 6620 5020 6973  erformed if P is
│ │ │ +000d82d0: 2073 7065 6369 6669 6564 3a7d 205c 5c0a   specified:} \\.
│ │ │ +000d82e0: 7527 2020 5c6c 6566 7461 7272 6f77 2078  u'  \leftarrow x
│ │ │ +000d82f0: 207b 6627 7d5f 7820 2b20 7b63 277d 5f78   {f'}_x + {c'}_x
│ │ │ +000d8300: 2020 5c5c 0a76 2720 205c 6c65 6674 6172    \\.v'  \leftar
│ │ │ +000d8310: 726f 7720 7920 7b66 277d 5f79 202b 207b  row y {f'}_y + {
│ │ │ +000d8320: 6327 7d5f 790a 5c65 6e64 7b61 7272 6179  c'}_y.\end{array
│ │ │ +000d8330: 7d0a 5c29 0a0a 7768 6572 6520 2a75 6e64  }.\)..where *und
│ │ │ +000d8340: 6973 746f 7274 2a20 6973 2061 6e20 6170  istort* is an ap
│ │ │ +000d8350: 7072 6f78 696d 6174 6520 6974 6572 6174  proximate iterat
│ │ │ +000d8360: 6976 6520 616c 676f 7269 7468 6d20 7468  ive algorithm th
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│ │ │ +000d8390: 696e 616c 0a70 6f69 6e74 2063 6f6f 7264  inal.point coord
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│ │ │ +000d83c0: 746f 7274 6564 2070 6f69 6e74 2063 6f6f  torted point coo
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│ │ │ +000d83e0: 6c69 7a65 6422 206d 6561 6e73 2074 6861  lized" means tha
│ │ │ +000d83f0: 7420 7468 650a 636f 6f72 6469 6e61 7465  t the.coordinate
│ │ │ +000d8400: 7320 646f 206e 6f74 2064 6570 656e 6420  s do not depend 
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│ │ │ +000d8420: 7472 6978 292e 0a0a 5468 6520 6675 6e63  trix)...The func
│ │ │ +000d8430: 7469 6f6e 2063 616e 2062 6520 7573 6564  tion can be used
│ │ │ +000d8440: 2066 6f72 2062 6f74 6820 6120 7374 6572   for both a ster
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│ │ │ +000d8460: 7220 6120 6d6f 6e6f 6375 6c61 7220 6361  r a monocular ca
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│ │ │ +000d8480: 656d 7074 7929 2e0a 0a3c 623e 4e6f 7465  empty)...<b>Note
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│ │ │ +000d84b0: 0a3c 756c 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 3c62  .<ul>.  <li>. <b
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│ │ │ +000d84d0: 633c 2f63 6f64 653e 293c 2f62 3e3a 2050  c</code>)</b>: P
│ │ │ +000d84e0: 6f69 6e74 7320 6172 6520 6578 7065 6374  oints are expect
│ │ │ +000d84f0: 6564 2069 6e20 3c62 3e70 6978 656c 2063  ed in <b>pixel c
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│ │ │ +000d8510: 6620 7468 6520 6469 7374 6f72 7465 6420  f the distorted 
│ │ │ +000d8520: 696d 6167 652c 2069 2e65 2e2c 0a20 2063  image, i.e.,.  c
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│ │ │ +000d8540: 2076 295c 2920 6d65 6173 7572 6564 2069   v)\) measured i
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│ │ │ +000d8560: 6520 746f 702d 6c65 6674 2063 6f72 6e65  e top-left corne
│ │ │ +000d8570: 7220 6f66 2074 6865 2069 6d61 6765 2e0a  r of the image..
│ │ │ +000d8580: 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20    </li>.  <li>. 
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│ │ │ +000d85a0: 3e64 7374 3c2f 636f 6465 3e29 3c2f 623e  >dst</code>)</b>
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│ │ │ +000d85c0: 2073 7973 7465 6d20 6f66 206f 7574 7075   system of outpu
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│ │ │ +000d8600: 3c75 6c3e 0a20 2020 203c 6c69 3e0a 2020  <ul>.    <li>.  
│ │ │ +000d8610: 2049 6620 3c63 6f64 653e 503c 2f63 6f64   If <code>P</cod
│ │ │ +000d8620: 653e 2069 7320 7072 6f76 6964 6564 2028  e> is provided (
│ │ │ +000d8630: 6e6f 7420 656d 7074 7929 3a20 4f75 7470  not empty): Outp
│ │ │ +000d8640: 7574 2070 6f69 6e74 7320 6172 6520 696e  ut points are in
│ │ │ +000d8650: 203c 623e 7069 7865 6c20 636f 6f72 6469   <b>pixel coordi
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│ │ │ +000d86b0: 653e 503c 2f63 6f64 653e 2e0a 2020 2020  e>P</code>..    
│ │ │ +000d86c0: 3c2f 6c69 3e0a 2020 2020 3c6c 693e 0a20  </li>.    <li>. 
│ │ │ +000d86d0: 2020 4966 203c 636f 6465 3e50 3c2f 636f    If <code>P</co
│ │ │ +000d86e0: 6465 3e20 6973 2065 6d70 7479 206f 7220  de> is empty or 
│ │ │ +000d86f0: 6964 656e 7469 7479 3a20 4f75 7470 7574  identity: Output
│ │ │ +000d8700: 2070 6f69 6e74 7320 6172 6520 696e 203c   points are in <
│ │ │ +000d8710: 623e 6e6f 726d 616c 697a 6564 2063 616d  b>normalized cam
│ │ │ +000d8720: 6572 6120 636f 6f72 6469 6e61 7465 733c  era coordinates<
│ │ │ +000d8730: 2f62 3e20 2861 6c73 6f20 6361 6c6c 6564  /b> (also called
│ │ │ +000d8740: 2022 6e6f 726d 616c 697a 6564 2069 6d61   "normalized ima
│ │ │ +000d8750: 6765 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 2229  ge coordinates")
│ │ │ +000d8760: 2c0a 2020 2020 7768 6963 6820 6172 6520  ,.    which are 
│ │ │ +000d8770: 6469 6d65 6e73 696f 6e6c 6573 7320 636f  dimensionless co
│ │ │ +000d8780: 6f72 6469 6e61 7465 7320 5c28 2878 2c20  ordinates \((x, 
│ │ │ +000d8790: 7929 5c29 2069 6e20 7468 6520 6361 6d65  y)\) in the came
│ │ │ +000d87a0: 7261 2773 2066 6f63 616c 2070 6c61 6e65  ra's focal plane
│ │ │ +000d87b0: 2c20 7265 6c61 7465 6420 746f 2070 6978  , related to pix
│ │ │ +000d87c0: 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174 6573 2062  el coordinates b
│ │ │ +000d87d0: 793a 0a20 2020 205c 2878 203d 2028 7520  y:.    \(x = (u 
│ │ │ +000d87e0: 2d20 635f 7829 202f 2066 5f78 5c29 2061  - c_x) / f_x\) a
│ │ │ +000d87f0: 6e64 205c 2879 203d 2028 7620 2d20 635f  nd \(y = (v - c_
│ │ │ +000d8800: 7929 202f 2066 5f79 5c29 2e20 5468 6573  y) / f_y\). Thes
│ │ │ +000d8810: 6520 6e6f 726d 616c 697a 6564 2063 6f6f  e normalized coo
│ │ │ +000d8820: 7264 696e 6174 6573 2061 7265 2069 6e64  rdinates are ind
│ │ │ +000d8830: 6570 656e 6465 6e74 206f 6620 7468 6520  ependent of the 
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│ │ │ +000dd6b0: 203c 636f 6465 3e50 3c2f 636f 6465 3e20   <code>P</code> 
│ │ │ +000dd6c0: 6973 2070 726f 7669 6465 6420 286e 6f74  is provided (not
│ │ │ +000dd6d0: 2065 6d70 7479 293a 204f 7574 7075 7420   empty): Output 
│ │ │ +000dd6e0: 706f 696e 7473 2061 7265 2069 6e20 3c62  points are in <b
│ │ │ +000dd6f0: 3e70 6978 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174  >pixel coordinat
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│ │ │ +000dd770: 2020 2020 2049 6620 3c63 6f64 653e 503c       If <code>P<
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│ │ │ +000de9f0: 3b50 6f69 6e74 3266 2667 743b 202e 0a54  ;Point2f&gt; ..T
│ │ │ +000dea00: 6865 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  he coordinate sy
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│ │ │ +000dea90: 616d 6572 612e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  amera.</dd>.<dd>
│ │ │ +000deaa0: 3c63 6f64 653e 443c 2f63 6f64 653e 202d  <code>D</code> -
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│ │ │ +000deb10: 636f 6566 6669 6369 656e 7473 292e 3c2f  coefficients).</
│ │ │ +000deb20: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 523c  dd>.<dd><code>R<
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│ │ │ +000e29a0: 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  }\) .</dd>.<dd><
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│ │ │ +000e2a40: 7565 7320 2920 7468 6174 2c20 746f 6765  ues ) that, toge
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│ │ │ +000e3820: 7b41 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  {A}\) .</dd>.<dd
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│ │ │ +000e38c0: 6967 7565 7320 2920 7468 6174 2c20 746f  igues ) that, to
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│ │ │ +000e38e0: 2c20 6272 696e 6773 2070 6f69 6e74 7320  , brings points 
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│ │ │ +000e3910: 2074 6f20 7468 6520 6361 6d65 7261 2063   to the camera c
│ │ │ +000e3920: 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379 7374 656d  oordinate system
│ │ │ +000e3930: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +000e3960: 6e20 7665 6374 6f72 2e3c 2f64 643e 0a3c  n vector.</dd>.<
│ │ │ +000e3970: 6464 3e3c 636f 6465 3e75 7365 4578 7472  dd><code>useExtr
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│ │ │ +000e3990: 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573  > - Parameter us
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│ │ │ +000e39b0: 5f49 5445 5241 5449 5645 2e20 4966 2074  _ITERATIVE. If t
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│ │ │ +000e39e0: 726f 7669 6465 6420 7276 6563 2061 6e64  rovided rvec and
│ │ │ +000e39f0: 2074 7665 6320 7661 6c75 6573 2061 7320   tvec values as 
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│ │ │ +000e3a10: 6174 696f 6e73 206f 6620 7468 6520 726f  ations of the ro
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│ │ │ +000e3a30: 6c61 7469 6f6e 0a76 6563 746f 7273 2c20  lation.vectors, 
│ │ │ +000e3a40: 7265 7370 6563 7469 7665 6c79 2c20 616e  respectively, an
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│ │ │ +000e3a60: 7a65 7320 7468 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c  zes them.</dd>.<
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│ │ │ +000e3b00: 2076 6563 746f 7273 2074 6861 7420 7472   vectors that tr
│ │ │ +000e3b10: 616e 7366 6f72 6d20 6120 3344 2070 6f69  ansform a 3D poi
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│ │ │ +000e3bc0: 4150 3350 293a 206e 6565 6420 3420 696e  AP3P): need 4 in
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│ │ │ +000e4590: 2c0a 7768 6572 6520 4e20 6973 2074 6865  ,.where N is the
│ │ │ +000e45a0: 206e 756d 6265 7220 6f66 2070 6f69 6e74   number of point
│ │ │ +000e45b0: 732e 2076 6563 746f 7226 6c74 3b50 6f69  s. vector&lt;Poi
│ │ │ +000e45c0: 6e74 3264 2667 743b 2063 616e 2061 6c73  nt2d&gt; can als
│ │ │ +000e45d0: 6f20 6265 2070 6173 7365 6420 6865 7265  o be passed here
│ │ │ +000e45e0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +000e45f0: 3e63 616d 6572 614d 6174 7269 783c 2f63  >cameraMatrix</c
│ │ │ +000e4600: 6f64 653e 202d 2049 6e70 7574 2063 616d  ode> - Input cam
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│ │ │ +000e4620: 7472 6978 205c 285c 6361 6d65 7261 6d61  trix \(\camerama
│ │ │ +000e4630: 7472 6978 7b41 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e  trix{A}\) .</dd>
│ │ │ +000e4640: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64 6973 7443  .<dd><code>distC
│ │ │ +000e4650: 6f65 6666 733c 2f63 6f64 653e 202d 2049  oeffs</code> - I
│ │ │ +000e4660: 6e70 7574 2076 6563 746f 7220 6f66 2064  nput vector of d
│ │ │ +000e4670: 6973 746f 7274 696f 6e20 636f 6566 6669  istortion coeffi
│ │ │ +000e4680: 6369 656e 7473 2028 3478 312f 3178 3429  cients (4x1/1x4)
│ │ │ +000e4690: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +000e46a0: 3e72 7665 633c 2f63 6f64 653e 202d 204f  >rvec</code> - O
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│ │ │ +000e46c0: 6563 746f 7220 2873 6565 2052 4546 3a20  ector (see REF: 
│ │ │ +000e46d0: 526f 6472 6967 7565 7320 2920 7468 6174  Rodrigues ) that
│ │ │ +000e46e0: 2c20 746f 6765 7468 6572 2077 6974 6820  , together with 
│ │ │ +000e46f0: 7476 6563 2c20 6272 696e 6773 2070 6f69  tvec, brings poi
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│ │ │ +000e4710: 656c 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  el coordinate sy
│ │ │ +000e4720: 7374 656d 2074 6f20 7468 6520 6361 6d65  stem to the came
│ │ │ +000e4730: 7261 2063 6f6f 7264 696e 6174 6520 7379  ra coordinate sy
│ │ │ +000e4740: 7374 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c  stem.</dd>.<dd><
│ │ │ +000e4750: 636f 6465 3e74 7665 633c 2f63 6f64 653e  code>tvec</code>
│ │ │ +000e4760: 202d 204f 7574 7075 7420 7472 616e 736c   - Output transl
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│ │ │ +000e4780: 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e75 7365  d>.<dd><code>use
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│ │ │ +000e47a0: 636f 6465 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465  code> - Paramete
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│ │ │ +000e47c0: 4550 4e50 5f49 5445 5241 5449 5645 2e20  EPNP_ITERATIVE. 
│ │ │ +000e47d0: 4966 2074 7275 6520 2831 292c 2074 6865  If true (1), the
│ │ │ +000e47e0: 2066 756e 6374 696f 6e20 7573 6573 0a74   function uses.t
│ │ │ +000e47f0: 6865 2070 726f 7669 6465 6420 7276 6563  he provided rvec
│ │ │ +000e4800: 2061 6e64 2074 7665 6320 7661 6c75 6573   and tvec values
│ │ │ +000e4810: 2061 7320 696e 6974 6961 6c20 6170 7072   as initial appr
│ │ │ +000e4820: 6f78 696d 6174 696f 6e73 206f 6620 7468  oximations of th
│ │ │ +000e4830: 6520 726f 7461 7469 6f6e 2061 6e64 2074  e rotation and t
│ │ │ +000e4840: 7261 6e73 6c61 7469 6f6e 0a76 6563 746f  ranslation.vecto
│ │ │ +000e4850: 7273 2c20 7265 7370 6563 7469 7665 6c79  rs, respectively
│ │ │ +000e4860: 2c20 616e 6420 6675 7274 6865 7220 6f70  , and further op
│ │ │ +000e4870: 7469 6d69 7a65 7320 7468 656d 2e0a 5468  timizes them..Th
│ │ │ +000e4880: 6973 2066 756e 6374 696f 6e20 7265 7475  is function retu
│ │ │ +000e4890: 726e 7320 7468 6520 726f 7461 7469 6f6e  rns the rotation
│ │ │ +000e48a0: 2061 6e64 2074 6865 2074 7261 6e73 6c61   and the transla
│ │ │ +000e48b0: 7469 6f6e 2076 6563 746f 7273 2074 6861  tion vectors tha
│ │ │ +000e48c0: 7420 7472 616e 7366 6f72 6d20 6120 3344  t transform a 3D
│ │ │ +000e48d0: 2070 6f69 6e74 2065 7870 7265 7373 6564   point expressed
│ │ │ +000e48e0: 2069 6e20 7468 6520 6f62 6a65 6374 0a63   in the object.c
│ │ │ +000e48f0: 6f6f 7264 696e 6174 6520 6672 616d 6520  oordinate frame 
│ │ │ +000e4900: 746f 2074 6865 2063 616d 6572 6120 636f  to the camera co
│ │ │ +000e4910: 6f72 6469 6e61 7465 2066 7261 6d65 2c20  ordinate frame, 
│ │ │ +000e4920: 7573 696e 6720 6469 6666 6572 656e 7420  using different 
│ │ │ +000e4930: 6d65 7468 6f64 733a 0a3c 756c 3e0a 2020  methods:.<ul>.  
│ │ │ +000e4940: 3c6c 693e 0a20 5033 5020 6d65 7468 6f64  <li>. P3P method
│ │ │ +000e4950: 7320 2852 4546 3a20 534f 4c56 4550 4e50  s (REF: SOLVEPNP
│ │ │ +000e4960: 5f50 3350 2c20 5245 463a 2053 4f4c 5645  _P3P, REF: SOLVE
│ │ │ +000e4970: 504e 505f 4150 3350 293a 206e 6565 6420  PNP_AP3P): need 
│ │ │ +000e4980: 3420 696e 7075 7420 706f 696e 7473 2074  4 input points t
│ │ │ +000e4990: 6f20 7265 7475 726e 2061 2075 6e69 7175  o return a uniqu
│ │ │ +000e49a0: 6520 736f 6c75 7469 6f6e 2e0a 2020 3c2f  e solution..  </
│ │ │ +000e49b0: 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 5245 463a  li>.  <li>. REF:
│ │ │ +000e49c0: 2053 4f4c 5645 504e 505f 4950 5045 2049   SOLVEPNP_IPPE I
│ │ │ +000e49d0: 6e70 7574 2070 6f69 6e74 7320 6d75 7374  nput points must
│ │ │ +000e49e0: 2062 6520 2667 743b 3d20 3420 616e 6420   be &gt;= 4 and 
│ │ │ +000e49f0: 6f62 6a65 6374 2070 6f69 6e74 7320 6d75  object points mu
│ │ │ +000e4a00: 7374 2062 6520 636f 706c 616e 6172 2e0a  st be coplanar..
│ │ │ +000e4a10: 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20    </li>.  <li>. 
│ │ │ +000e4a20: 5245 463a 2053 4f4c 5645 504e 505f 4950  REF: SOLVEPNP_IP
│ │ │ +000e4a30: 5045 5f53 5155 4152 4520 5370 6563 6961  PE_SQUARE Specia
│ │ │ +000e4a40: 6c20 6361 7365 2073 7569 7461 626c 6520  l case suitable 
│ │ │ +000e4a50: 666f 7220 6d61 726b 6572 2070 6f73 6520  for marker pose 
│ │ │ +000e4a60: 6573 7469 6d61 7469 6f6e 2e0a 4e75 6d62  estimation..Numb
│ │ │ +000e4a70: 6572 206f 6620 696e 7075 7420 706f 696e  er of input poin
│ │ │ +000e4a80: 7473 206d 7573 7420 6265 2034 2e20 4f62  ts must be 4. Ob
│ │ │ +000e4a90: 6a65 6374 2070 6f69 6e74 7320 6d75 7374  ject points must
│ │ │ +000e4aa0: 2062 6520 6465 6669 6e65 6420 696e 2074   be defined in t
│ │ │ +000e4ab0: 6865 2066 6f6c 6c6f 7769 6e67 206f 7264  he following ord
│ │ │ +000e4ac0: 6572 3a0a 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c  er:.  </li>.  <l
│ │ │ +000e4ad0: 693e 0a20 706f 696e 7420 303a 205b 2d73  i>. point 0: [-s
│ │ │ +000e4ae0: 7175 6172 654c 656e 6774 6820 2f20 322c  quareLength / 2,
│ │ │ +000e4af0: 2020 7371 7561 7265 4c65 6e67 7468 202f    squareLength /
│ │ │ +000e4b00: 2032 2c20 305d 0a20 203c 2f6c 693e 0a20   2, 0].  </li>. 
│ │ │ +000e4b10: 203c 6c69 3e0a 2070 6f69 6e74 2031 3a20   <li>. point 1: 
│ │ │ +000e4b20: 5b20 7371 7561 7265 4c65 6e67 7468 202f  [ squareLength /
│ │ │ +000e4b30: 2032 2c20 2073 7175 6172 654c 656e 6774   2,  squareLengt
│ │ │ +000e4b40: 6820 2f20 322c 2030 5d0a 2020 3c2f 6c69  h / 2, 0].  </li
│ │ │ +000e4b50: 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20 706f 696e 7420  >.  <li>. point 
│ │ │ +000e4b60: 323a 205b 2073 7175 6172 654c 656e 6774  2: [ squareLengt
│ │ │ +000e4b70: 6820 2f20 322c 202d 7371 7561 7265 4c65  h / 2, -squareLe
│ │ │ +000e4b80: 6e67 7468 202f 2032 2c20 305d 0a20 203c  ngth / 2, 0].  <
│ │ │ +000e4b90: 2f6c 693e 0a20 203c 6c69 3e0a 2070 6f69  /li>.  <li>. poi
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│ │ │ +000e4bb0: 6e67 7468 202f 2032 2c20 2d73 7175 6172  ngth / 2, -squar
│ │ │ +000e4bc0: 654c 656e 6774 6820 2f20 322c 2030 5d0a  eLength / 2, 0].
│ │ │ +000e4bd0: 2020 3c2f 6c69 3e0a 2020 3c6c 693e 0a20    </li>.  <li>. 
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│ │ │ +000e4c10: 6d75 7374 2062 6520 2667 743b 3d20 3420  must be &gt;= 4 
│ │ │ +000e4c20: 616e 6420 6f62 6a65 6374 2070 6f69 6e74  and object point
│ │ │ +000e4c30: 7320 6361 6e20 6265 2069 6e20 616e 7920  s can be in any 
│ │ │ +000e4c40: 636f 6e66 6967 7572 6174 696f 6e2e 0a20  configuration.. 
│ │ │ +000e4c50: 203c 2f6c 693e 0a3c 2f75 6c3e 0a54 6865   </li>.</ul>.The
│ │ │ +000e4c60: 2066 756e 6374 696f 6e20 696e 7465 726e   function intern
│ │ │ +000e4c70: 616c 6c79 2075 6e64 6973 746f 7274 7320  ally undistorts 
│ │ │ +000e4c80: 706f 696e 7473 2077 6974 6820 5245 463a  points with REF:
│ │ │ +000e4c90: 2075 6e64 6973 746f 7274 506f 696e 7473   undistortPoints
│ │ │ +000e4ca0: 2061 6e64 2063 616c 6c20 5245 463a 2063   and call REF: c
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│ │ │ +000e4cc0: 7320 7468 6520 696e 7075 7420 6172 6520  s the input are 
│ │ │ +000e4cd0: 7665 7279 2073 696d 696c 6172 2e20 4368  very similar. Ch
│ │ │ +000e4ce0: 6563 6b20 7468 6572 6520 616e 6420 5065  eck there and Pe
│ │ │ +000e4cf0: 7273 7065 6374 6976 652d 6e2d 506f 696e  rspective-n-Poin
│ │ │ +000e4d00: 7473 2069 7320 6465 7363 7269 6265 6420  ts is described 
│ │ │ +000e4d10: 696e 2052 4546 3a20 6361 6c69 6233 645f  in REF: calib3d_
│ │ │ +000e4d20: 736f 6c76 6550 6e50 0a66 6f72 206d 6f72  solvePnP.for mor
│ │ │ +000e4d30: 6520 696e 666f 726d 6174 696f 6e2e 3c2f  e information.</
│ │ │ +000e4d40: 6464 3e0a 3c64 743e 5265 7475 726e 733a  dd>.<dt>Returns:
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│ │ │ +000e5ff0: 6e62 7370 3b63 7269 7465 7269 6129 3c2f  nbsp;criteria)</
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│ │ │ +000e6170: 6c73 6f20 7061 7373 6564 2068 6572 652e  lso passed here.
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│ │ │ +000e6220: 2667 743b 2063 616e 2062 6520 616c 736f  &gt; can be also
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│ │ │ +000e6280: 205c 285c 6361 6d65 7261 6d61 7472 6978   \(\cameramatrix
│ │ │ +000e6290: 7b41 7d5c 2920 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  {A}\) .</dd>.<dd
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│ │ │ +000e6330: 6967 7565 7320 2920 7468 6174 2c20 746f  igues ) that, to
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│ │ │ +000e6350: 2c20 6272 696e 6773 2070 6f69 6e74 7320  , brings points 
│ │ │ +000e6360: 6672 6f6d 0a74 6865 206d 6f64 656c 2063  from.the model c
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│ │ │ +000e6380: 2074 6f20 7468 6520 6361 6d65 7261 2063   to the camera c
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│ │ │ +000e63a0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +000e63e0: 6464 3e3c 636f 6465 3e75 7365 4578 7472  dd><code>useExtr
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│ │ │ +000e6400: 3e20 2d20 5061 7261 6d65 7465 7220 7573  > - Parameter us
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│ │ │ +000e6420: 5f49 5445 5241 5449 5645 2e20 4966 2074  _ITERATIVE. If t
│ │ │ +000e6430: 7275 6520 2831 292c 2074 6865 2066 756e  rue (1), the fun
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│ │ │ +000e6450: 726f 7669 6465 6420 7276 6563 2061 6e64  rovided rvec and
│ │ │ +000e6460: 2074 7665 6320 7661 6c75 6573 2061 7320   tvec values as 
│ │ │ +000e6470: 696e 6974 6961 6c20 6170 7072 6f78 696d  initial approxim
│ │ │ +000e6480: 6174 696f 6e73 206f 6620 7468 6520 726f  ations of the ro
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│ │ │ +000e64a0: 6c61 7469 6f6e 0a76 6563 746f 7273 2c20  lation.vectors, 
│ │ │ +000e64b0: 7265 7370 6563 7469 7665 6c79 2c20 616e  respectively, an
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│ │ │ +000e64d0: 7a65 7320 7468 656d 2e3c 2f64 643e 0a3c  zes them.</dd>.<
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│ │ │ +000e6e10: 6f6f 6465 6c2e 3c2f 6469 763e 0a3c 646c  oodel.</div>.<dl
│ │ │ +000e6e20: 2063 6c61 7373 3d22 6e6f 7465 7322 3e0a   class="notes">.
│ │ │ +000e6e30: 3c64 743e 5061 7261 6d65 7465 7273 3a3c  <dt>Parameters:<
│ │ │ +000e6e40: 2f64 743e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e6f  /dt>.<dd><code>o
│ │ │ +000e6e50: 626a 6563 7450 6f69 6e74 733c 2f63 6f64  bjectPoints</cod
│ │ │ +000e6e60: 653e 202d 2041 7272 6179 206f 6620 6f62  e> - Array of ob
│ │ │ +000e6e70: 6a65 6374 2070 6f69 6e74 7320 696e 2074  ject points in t
│ │ │ +000e6e80: 6865 206f 626a 6563 7420 636f 6f72 6469  he object coordi
│ │ │ +000e6e90: 6e61 7465 2073 7061 6365 2c20 4e78 3320  nate space, Nx3 
│ │ │ +000e6ea0: 312d 6368 616e 6e65 6c20 6f72 0a31 784e  1-channel or.1xN
│ │ │ +000e6eb0: 2f4e 7831 2033 2d63 6861 6e6e 656c 2c20  /Nx1 3-channel, 
│ │ │ +000e6ec0: 7768 6572 6520 4e20 6973 2074 6865 206e  where N is the n
│ │ │ +000e6ed0: 756d 6265 7220 6f66 2070 6f69 6e74 732e  umber of points.
│ │ │ +000e6ee0: 2076 6563 746f 7226 6c74 3b50 6f69 6e74   vector&lt;Point
│ │ │ +000e6ef0: 3364 2667 743b 2063 616e 2062 6520 616c  3d&gt; can be al
│ │ │ +000e6f00: 736f 2070 6173 7365 6420 6865 7265 2e3c  so passed here.<
│ │ │ +000e6f10: 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e69  /dd>.<dd><code>i
│ │ │ +000e6f20: 6d61 6765 506f 696e 7473 3c2f 636f 6465  magePoints</code
│ │ │ +000e6f30: 3e20 2d20 4172 7261 7920 6f66 2063 6f72  > - Array of cor
│ │ │ +000e6f40: 7265 7370 6f6e 6469 6e67 2069 6d61 6765  responding image
│ │ │ +000e6f50: 2070 6f69 6e74 732c 204e 7832 2031 2d63   points, Nx2 1-c
│ │ │ +000e6f60: 6861 6e6e 656c 206f 7220 3178 4e2f 4e78  hannel or 1xN/Nx
│ │ │ +000e6f70: 3120 322d 6368 616e 6e65 6c2c 0a77 6865  1 2-channel,.whe
│ │ │ +000e6f80: 7265 204e 2069 7320 7468 6520 6e75 6d62  re N is the numb
│ │ │ +000e6f90: 6572 206f 6620 706f 696e 7473 2e20 7665  er of points. ve
│ │ │ +000e6fa0: 6374 6f72 266c 743b 506f 696e 7432 6426  ctor&lt;Point2d&
│ │ │ +000e6fb0: 6774 3b20 6361 6e20 6265 2061 6c73 6f20  gt; can be also 
│ │ │ +000e6fc0: 7061 7373 6564 2068 6572 652e 3c2f 6464  passed here.</dd
│ │ │ +000e6fd0: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6361 6d65  >.<dd><code>came
│ │ │ +000e6fe0: 7261 4d61 7472 6978 3c2f 636f 6465 3e20  raMatrix</code> 
│ │ │ +000e6ff0: 2d20 496e 7075 7420 6361 6d65 7261 2069  - Input camera i
│ │ │ +000e7000: 6e74 7269 6e73 6963 206d 6174 7269 7820  ntrinsic matrix 
│ │ │ +000e7010: 5c28 5c63 616d 6572 616d 6174 7269 787b  \(\cameramatrix{
│ │ │ +000e7020: 417d 5c29 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  A}\) .</dd>.<dd>
│ │ │ +000e7030: 3c63 6f64 653e 6469 7374 436f 6566 6673  <code>distCoeffs
│ │ │ +000e7040: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 496e 7075 7420  </code> - Input 
│ │ │ +000e7050: 7665 6374 6f72 206f 6620 6469 7374 6f72  vector of distor
│ │ │ +000e7060: 7469 6f6e 2063 6f65 6666 6963 6965 6e74  tion coefficient
│ │ │ +000e7070: 7320 2834 7831 2f31 7834 292e 3c2f 6464  s (4x1/1x4).</dd
│ │ │ +000e7080: 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7276 6563  >.<dd><code>rvec
│ │ │ +000e7090: 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574  </code> - Output
│ │ │ +000e70a0: 2072 6f74 6174 696f 6e20 7665 6374 6f72   rotation vector
│ │ │ +000e70b0: 2028 7365 6520 5245 463a 2052 6f64 7269   (see REF: Rodri
│ │ │ +000e70c0: 6775 6573 2029 2074 6861 742c 2074 6f67  gues ) that, tog
│ │ │ +000e70d0: 6574 6865 7220 7769 7468 2074 7665 632c  ether with tvec,
│ │ │ +000e70e0: 2062 7269 6e67 7320 706f 696e 7473 2066   brings points f
│ │ │ +000e70f0: 726f 6d0a 7468 6520 6d6f 6465 6c20 636f  rom.the model co
│ │ │ +000e7100: 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d20  ordinate system 
│ │ │ +000e7110: 746f 2074 6865 2063 616d 6572 6120 636f  to the camera co
│ │ │ +000e7120: 6f72 6469 6e61 7465 2073 7973 7465 6d2e  ordinate system.
│ │ │ +000e7130: 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e  </dd>.<dd><code>
│ │ │ +000e7140: 7476 6563 3c2f 636f 6465 3e20 2d20 4f75  tvec</code> - Ou
│ │ │ +000e7150: 7470 7574 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e  tput translation
│ │ │ +000e7160: 2076 6563 746f 722e 3c2f 6464 3e0a 3c64   vector.</dd>.<d
│ │ │ +000e7170: 643e 3c63 6f64 653e 7573 6545 7874 7269  d><code>useExtri
│ │ │ +000e7180: 6e73 6963 4775 6573 733c 2f63 6f64 653e  nsicGuess</code>
│ │ │ +000e7190: 202d 2050 6172 616d 6574 6572 2075 7365   - Parameter use
│ │ │ +000e71a0: 6420 666f 7220 2353 4f4c 5645 504e 505f  d for #SOLVEPNP_
│ │ │ +000e71b0: 4954 4552 4154 4956 452e 2049 6620 7472  ITERATIVE. If tr
│ │ │ +000e71c0: 7565 2028 3129 2c20 7468 6520 6675 6e63  ue (1), the func
│ │ │ +000e71d0: 7469 6f6e 2075 7365 730a 7468 6520 7072  tion uses.the pr
│ │ │ +000e71e0: 6f76 6964 6564 2072 7665 6320 616e 6420  ovided rvec and 
│ │ │ +000e71f0: 7476 6563 2076 616c 7565 7320 6173 2069  tvec values as i
│ │ │ +000e7200: 6e69 7469 616c 2061 7070 726f 7869 6d61  nitial approxima
│ │ │ +000e7210: 7469 6f6e 7320 6f66 2074 6865 2072 6f74  tions of the rot
│ │ │ +000e7220: 6174 696f 6e20 616e 6420 7472 616e 736c  ation and transl
│ │ │ +000e7230: 6174 696f 6e0a 7665 6374 6f72 732c 2072  ation.vectors, r
│ │ │ +000e7240: 6573 7065 6374 6976 656c 792c 2061 6e64  espectively, and
│ │ │ +000e7250: 2066 7572 7468 6572 206f 7074 696d 697a   further optimiz
│ │ │ +000e7260: 6573 2074 6865 6d2e 3c2f 6464 3e0a 3c64  es them.</dd>.<d
│ │ │ +000e7270: 643e 3c63 6f64 653e 6974 6572 6174 696f  d><code>iteratio
│ │ │ +000e7280: 6e73 436f 756e 743c 2f63 6f64 653e 202d  nsCount</code> -
│ │ │ +000e7290: 204e 756d 6265 7220 6f66 2069 7465 7261   Number of itera
│ │ │ +000e72a0: 7469 6f6e 732e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e  tions.</dd>.<dd>
│ │ │ +000e72b0: 3c63 6f64 653e 7265 7072 6f6a 6563 7469  <code>reprojecti
│ │ │ +000e72c0: 6f6e 4572 726f 723c 2f63 6f64 653e 202d  onError</code> -
│ │ │ +000e72d0: 2049 6e6c 6965 7220 7468 7265 7368 6f6c   Inlier threshol
│ │ │ +000e72e0: 6420 7661 6c75 6520 7573 6564 2062 7920  d value used by 
│ │ │ +000e72f0: 7468 6520 5241 4e53 4143 2070 726f 6365  the RANSAC proce
│ │ │ +000e7300: 6475 7265 2e20 5468 6520 7061 7261 6d65  dure. The parame
│ │ │ +000e7310: 7465 7220 7661 6c75 650a 6973 2074 6865  ter value.is the
│ │ │ +000e7320: 206d 6178 696d 756d 2061 6c6c 6f77 6564   maximum allowed
│ │ │ +000e7330: 2064 6973 7461 6e63 6520 6265 7477 6565   distance betwee
│ │ │ +000e7340: 6e20 7468 6520 6f62 7365 7276 6564 2061  n the observed a
│ │ │ +000e7350: 6e64 2063 6f6d 7075 7465 6420 706f 696e  nd computed poin
│ │ │ +000e7360: 7420 7072 6f6a 6563 7469 6f6e 7320 746f  t projections to
│ │ │ +000e7370: 2063 6f6e 7369 6465 7220 6974 0a61 6e20   consider it.an 
│ │ │ +000e7380: 696e 6c69 6572 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  inlier.</dd>.<dd
│ │ │ +000e7390: 3e3c 636f 6465 3e63 6f6e 6669 6465 6e63  ><code>confidenc
│ │ │ +000e73a0: 653c 2f63 6f64 653e 202d 2054 6865 2070  e</code> - The p
│ │ │ +000e73b0: 726f 6261 6269 6c69 7479 2074 6861 7420  robability that 
│ │ │ +000e73c0: 7468 6520 616c 676f 7269 7468 6d20 7072  the algorithm pr
│ │ │ +000e73d0: 6f64 7563 6573 2061 2075 7365 6675 6c20  oduces a useful 
│ │ │ +000e73e0: 7265 7375 6c74 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  result.</dd>.<dd
│ │ │ +000e73f0: 3e3c 636f 6465 3e69 6e6c 6965 7273 3c2f  ><code>inliers</
│ │ │ +000e7400: 636f 6465 3e20 2d20 4f75 7470 7574 2076  code> - Output v
│ │ │ +000e7410: 6563 746f 7220 7468 6174 2063 6f6e 7461  ector that conta
│ │ │ +000e7420: 696e 7320 696e 6469 6365 7320 6f66 2069  ins indices of i
│ │ │ +000e7430: 6e6c 6965 7273 2069 6e20 6f62 6a65 6374  nliers in object
│ │ │ +000e7440: 506f 696e 7473 2061 6e64 2069 6d61 6765  Points and image
│ │ │ +000e7450: 506f 696e 7473 202e 3c2f 6464 3e0a 3c64  Points .</dd>.<d
│ │ │ +000e7460: 643e 3c63 6f64 653e 666c 6167 733c 2f63  d><code>flags</c
│ │ │ +000e7470: 6f64 653e 202d 204d 6574 686f 6420 666f  ode> - Method fo
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│ │ │ +000e7490: 7072 6f62 6c65 6d3a 2073 6565 2052 4546  problem: see REF
│ │ │ +000e74a0: 3a20 6361 6c69 6233 645f 736f 6c76 6550  : calib3d_solveP
│ │ │ +000e74b0: 6e50 5f66 6c61 6773 0a54 6865 2066 756e  nP_flags.The fun
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│ │ │ +000e74d0: 756e 6469 7374 6f72 7473 2070 6f69 6e74  undistorts point
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│ │ │ +000e74f0: 7374 6f72 7450 6f69 6e74 7320 616e 6420  stortPoints and 
│ │ │ +000e7500: 6361 6c6c 2052 4546 3a20 6376 3a3a 736f  call REF: cv::so
│ │ │ +000e7510: 6c76 6550 6e50 2c0a 7468 7573 2074 6865  lvePnP,.thus the
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│ │ │ +000e7530: 7369 6d69 6c61 722e 204d 6f72 6520 696e  similar. More in
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│ │ │ +000e7550: 5065 7273 7065 6374 6976 652d 6e2d 506f  Perspective-n-Po
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│ │ │ +000e7610: 696c 2220 6964 3d22 6669 7368 6579 655f  il" id="fisheye_
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│ │ │ +000e8ba0: 2061 6e64 2074 7261 6e73 6c61 7469 6f6e   and translation
│ │ │ +000e8bb0: 0a76 6563 746f 7273 2c20 7265 7370 6563  .vectors, respec
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│ │ │ +000eac40: 7465 2073 7973 7465 6d20 746f 2074 6865  te system to the
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│ │ │ +000eac60: 7465 2073 7973 7465 6d2e 3c2f 6464 3e0a  te system.</dd>.
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│ │ │ +000eaea0: 6e20 6162 6f75 7420 5065 7273 7065 6374  n about Perspect
│ │ │ +000eaeb0: 6976 652d 6e2d 506f 696e 7473 2069 7320  ive-n-Points is 
│ │ │ +000eaec0: 6465 7363 7269 6265 6420 696e 2052 4546  described in REF
│ │ │ +000eaed0: 3a20 6361 6c69 6233 645f 736f 6c76 6550  : calib3d_solveP
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│ │ │ │ +        47. _R_Q_D_e_c_o_m_p_3_x_3_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        48. _R_Q_D_e_c_o_m_p_3_x_3_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        49. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_P_r_o_j_e_c_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        50. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_P_r_o_j_e_c_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        51. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_P_r_o_j_e_c_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        52. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_P_r_o_j_e_c_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        53. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_P_r_o_j_e_c_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        54. _m_a_t_M_u_l_D_e_r_i_v_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        55. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        21. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        56. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        22. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        57. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        23. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        24. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        25. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        26. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        27. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        28. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        29. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +        58. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        59. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        60. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        61. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        62. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        63. _c_o_m_p_o_s_e_R_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        64. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        30. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +        65. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        31. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +        66. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_)
│ │ │ │ -        32. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        67. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        33. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        68. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        34. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        69. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        35. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        36. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        37. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        38. _s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        70. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        71. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        72. _p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_S_e_p_J_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        73. _s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        39. _s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        74. _s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        40. _s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        41. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        75. _s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        76. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        42. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        77. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        43. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        78. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        44. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        79. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        45. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        80. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        46. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        81. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        47. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        82. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        48. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        83. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ -        49. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        84. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_3_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_D_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        50. _s_o_l_v_e_P_3_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        51. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_L_M_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -        52. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_L_M_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        53. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_V_V_S_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_,
│ │ │ │ +        85. _s_o_l_v_e_P_3_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        86. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_L_M_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ +        87. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_L_M_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        88. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_V_V_S_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        54. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_V_V_S_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -        55. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_V_V_S_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        56. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        89. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_V_V_S_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ +        90. _s_o_l_v_e_P_n_P_R_e_f_i_n_e_V_V_S_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        91. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        57. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +        92. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        58. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        59. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        60. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        61. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -        62. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_T_o_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        63. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_T_o_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        64. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_F_r_o_m_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        65. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_F_r_o_m_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        66. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +        93. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        94. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        95. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        96. _s_o_l_v_e_P_n_P_G_e_n_e_r_i_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +        97. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_T_o_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        98. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_T_o_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        99. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_F_r_o_m_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       100. _c_o_n_v_e_r_t_P_o_i_n_t_s_F_r_o_m_H_o_m_o_g_e_n_e_o_u_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       101. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        67. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       102. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _i_n_t_)
│ │ │ │ -        68. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       103. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        69. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        70. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        71. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        72. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_)
│ │ │ │ -        73. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ -        74. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        75. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        76. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        77. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        78. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        79. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        80. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       104. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       105. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       106. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       107. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_)
│ │ │ │ +       108. _f_i_n_d_F_u_n_d_a_m_e_n_t_a_l_M_a_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ +       109. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       110. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       111. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       112. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       113. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       114. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       115. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        81. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        82. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        83. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        84. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        85. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_)
│ │ │ │ -        86. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        87. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        88. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       116. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       117. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       118. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       119. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       120. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_)
│ │ │ │ +       121. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       122. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       123. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -        89. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        90. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        91. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        92. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        93. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ -        94. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        95. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       124. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       125. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       126. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       127. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       128. _f_i_n_d_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ +       129. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_E_s_s_e_n_t_i_a_l_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       130. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        96. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       131. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        97. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       132. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        98. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        99. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       100. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       101. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       102. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       103. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_)
│ │ │ │ -       104. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       105. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       106. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       107. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       108. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       109. _c_o_m_p_u_t_e_C_o_r_r_e_s_p_o_n_d_E_p_i_l_i_n_e_s_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       110. _t_r_i_a_n_g_u_l_a_t_e_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       111. _c_o_r_r_e_c_t_M_a_t_c_h_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       112. _s_a_m_p_s_o_n_D_i_s_t_a_n_c_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       113. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       114. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       115. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       116. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       117. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_)
│ │ │ │ -       118. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       119. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       120. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       121. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       122. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ -       123. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       124. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ -       125. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       126. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       127. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       128. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       129. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ -       130. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       133. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       134. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       135. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       136. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       137. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       138. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _P_o_i_n_t_)
│ │ │ │ +       139. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       140. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       141. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       142. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       143. _r_e_c_o_v_e_r_P_o_s_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       144. _c_o_m_p_u_t_e_C_o_r_r_e_s_p_o_n_d_E_p_i_l_i_n_e_s_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       145. _t_r_i_a_n_g_u_l_a_t_e_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       146. _c_o_r_r_e_c_t_M_a_t_c_h_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       147. _s_a_m_p_s_o_n_D_i_s_t_a_n_c_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       148. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       149. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       150. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       151. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       152. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_)
│ │ │ │ +       153. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       154. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       155. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       156. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_3_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       157. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ +       158. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       159. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ +       160. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       161. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       162. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       163. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       164. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _U_s_a_c_P_a_r_a_m_s_)
│ │ │ │ +       165. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _l_o_n_g_)
│ │ │ │ -       131. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       132. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ -       133. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       134. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       135. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       136. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       137. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       166. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       167. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ +       168. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       169. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       170. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       171. _e_s_t_i_m_a_t_e_A_f_f_i_n_e_P_a_r_t_i_a_l_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       172. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _l_o_n_g_)
│ │ │ │ -       138. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       139. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ -       140. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       141. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       142. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       143. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       144. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_H_o_m_o_g_r_a_p_h_y_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -       145. _f_i_l_t_e_r_H_o_m_o_g_r_a_p_h_y_D_e_c_o_m_p_B_y_V_i_s_i_b_l_e_R_e_f_p_o_i_n_t_s_(_L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +       173. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       174. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _l_o_n_g_)
│ │ │ │ +       175. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       176. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       177. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       178. _e_s_t_i_m_a_t_e_T_r_a_n_s_l_a_t_i_o_n_2_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       179. _d_e_c_o_m_p_o_s_e_H_o_m_o_g_r_a_p_h_y_M_a_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +       180. _f_i_l_t_e_r_H_o_m_o_g_r_a_p_h_y_D_e_c_o_m_p_B_y_V_i_s_i_b_l_e_R_e_f_p_o_i_n_t_s_(_L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _M_a_t_)
│ │ │ │ -       146. _f_i_l_t_e_r_H_o_m_o_g_r_a_p_h_y_D_e_c_o_m_p_B_y_V_i_s_i_b_l_e_R_e_f_p_o_i_n_t_s_(_L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       147. _c_a_l_i_b_r_a_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_V_a_l_u_e_s_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_,_ _d_o_u_b_l_e
│ │ │ │ +       181. _f_i_l_t_e_r_H_o_m_o_g_r_a_p_h_y_D_e_c_o_m_p_B_y_V_i_s_i_b_l_e_R_e_f_p_o_i_n_t_s_(_L_i_s_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       182. _c_a_l_i_b_r_a_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_V_a_l_u_e_s_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_,_ _d_o_u_b_l_e
│ │ │ │              _[_]_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_,_ _P_o_i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_[_]_)
│ │ │ │ -       148. _g_e_t_D_e_f_a_u_l_t_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       149. _g_e_t_D_e_f_a_u_l_t_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_)
│ │ │ │ -       150. _g_e_t_D_e_f_a_u_l_t_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -       151. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_,_ _R_e_c_t_,
│ │ │ │ +       183. _g_e_t_D_e_f_a_u_l_t_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       184. _g_e_t_D_e_f_a_u_l_t_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_)
│ │ │ │ +       185. _g_e_t_D_e_f_a_u_l_t_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_)
│ │ │ │ +       186. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_,_ _R_e_c_t_,
│ │ │ │              _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       152. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_,_ _R_e_c_t_)
│ │ │ │ -       153. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_)
│ │ │ │ -       154. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       155. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │ +       187. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_,_ _R_e_c_t_)
│ │ │ │ +       188. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_)
│ │ │ │ +       189. _g_e_t_O_p_t_i_m_a_l_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       190. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,
│ │ │ │              _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -       156. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       157. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       158. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       159. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_I_m_a_g_e_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -       160. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_I_m_a_g_e_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       161. _f_i_s_h_e_y_e___p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       162. _f_i_s_h_e_y_e___p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       163. _f_i_s_h_e_y_e___p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       164. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       165. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       166. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       167. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       168. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -       169. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       170. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       171. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       172. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │ +       191. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       192. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       193. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       194. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_I_m_a_g_e_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ +       195. _u_n_d_i_s_t_o_r_t_I_m_a_g_e_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       196. _f_i_s_h_e_y_e___p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       197. _f_i_s_h_e_y_e___p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       198. _f_i_s_h_e_y_e___p_r_o_j_e_c_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       199. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       200. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       201. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       202. _f_i_s_h_e_y_e___d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       203. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ +       204. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       205. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       206. _f_i_s_h_e_y_e___u_n_d_i_s_t_o_r_t_P_o_i_n_t_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       207. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       173. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │ +       208. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _S_i_z_e_)
│ │ │ │ -       174. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │ +       209. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       175. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │ +       210. _f_i_s_h_e_y_e___e_s_t_i_m_a_t_e_N_e_w_C_a_m_e_r_a_M_a_t_r_i_x_F_o_r_U_n_d_i_s_t_o_r_t_R_e_c_t_i_f_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_i_z_e_,
│ │ │ │              _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       176. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       211. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -       177. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       178. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       179. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       180. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       212. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       213. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       214. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       215. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _T_e_r_m_C_r_i_t_e_r_i_a_)
│ │ │ │ -       181. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       216. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       182. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       217. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       183. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       218. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       184. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +       219. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -       185. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       186. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       187. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       188. _a_p_p_r_o_x_P_o_l_y_D_P_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       189. _a_p_p_r_o_x_P_o_l_y_N_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       190. _a_p_p_r_o_x_P_o_l_y_N_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -       191. _a_p_p_r_o_x_P_o_l_y_N_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       192. _m_i_n_A_r_e_a_R_e_c_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_)
│ │ │ │ -       193. _b_o_x_P_o_i_n_t_s_(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       194. _m_i_n_E_n_c_l_o_s_i_n_g_C_i_r_c_l_e_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _P_o_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_[_]_)
│ │ │ │ -       195. _m_i_n_E_n_c_l_o_s_i_n_g_T_r_i_a_n_g_l_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       196. _m_i_n_E_n_c_l_o_s_i_n_g_C_o_n_v_e_x_P_o_l_y_g_o_n_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       197. _m_o_m_e_n_t_s_(_M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       198. _m_o_m_e_n_t_s_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -       199. _H_u_M_o_m_e_n_t_s_(_M_o_m_e_n_t_s_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       200. _m_a_t_c_h_S_h_a_p_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       201. _c_o_n_v_e_x_H_u_l_l_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_O_f_I_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       202. _c_o_n_v_e_x_H_u_l_l_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_O_f_I_n_t_)
│ │ │ │ -       203. _c_o_n_v_e_x_i_t_y_D_e_f_e_c_t_s_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_O_f_I_n_t_,_ _M_a_t_O_f_I_n_t_4_)
│ │ │ │ -       204. _i_s_C_o_n_t_o_u_r_C_o_n_v_e_x_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_)
│ │ │ │ -       205. _i_n_t_e_r_s_e_c_t_C_o_n_v_e_x_C_o_n_v_e_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       206. _i_n_t_e_r_s_e_c_t_C_o_n_v_e_x_C_o_n_v_e_x_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       207. _f_i_t_E_l_l_i_p_s_e_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_)
│ │ │ │ -       208. _f_i_t_E_l_l_i_p_s_e_A_M_S_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -       209. _f_i_t_E_l_l_i_p_s_e_D_i_r_e_c_t_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -       210. _g_e_t_C_l_o_s_e_s_t_E_l_l_i_p_s_e_P_o_i_n_t_s_(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       211. _f_i_t_L_i_n_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       212. _p_o_i_n_t_P_o_l_y_g_o_n_T_e_s_t_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _P_o_i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       213. _r_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t_a_n_g_l_e_I_n_t_e_r_s_e_c_t_i_o_n_(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t_,_ _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       214. _a_r_c_L_e_n_g_t_h_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       215. _c_o_n_t_o_u_r_A_r_e_a_(_M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       216. _c_o_n_t_o_u_r_A_r_e_a_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -       217. _b_o_u_n_d_i_n_g_R_e_c_t_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -       218. _g_e_t_R_o_t_a_t_i_o_n_M_a_t_r_i_x_2_D_(_P_o_i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       219. _i_n_v_e_r_t_A_f_f_i_n_e_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       220. _g_e_t_P_e_r_s_p_e_c_t_i_v_e_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       221. _g_e_t_P_e_r_s_p_e_c_t_i_v_e_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       222. _g_e_t_A_f_f_i_n_e_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_,_ _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f_)
│ │ │ │ +       220. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       221. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       222. _f_i_s_h_e_y_e___s_o_l_v_e_P_n_P_R_a_n_s_a_c_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │  Hide sidebar [Hide sidebar][Show sidebar] Show sidebar
│ │ │ │  ************ CCllaassss GGeeoommeettrryy ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.geometry.Geometry
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Geometry extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -1840,14 +1840,716 @@
│ │ │ │              public static final int VariableType_SE3
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │                        # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │      * ********** CCoonnssttrruuccttoorr DDeettaaiillss **********
│ │ │ │            o ******** GGeeoommeettrryy ********
│ │ │ │              public Geometry()
│ │ │ │      * ********** MMeetthhoodd DDeettaaiillss **********
│ │ │ │ +          o ******** aapppprrooxxPPoollyyDDPP ********
│ │ │ │ +            public static void approxPolyDP(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f curve,
│ │ │ │ +            _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f approxCurve, double epsilon, boolean closed)
│ │ │ │ +            Approximates a polygonal curve(s) with the specified precision. T
│ │ │ │ +            he function cv::approxPolyDP approximates a curve or a p*olygon
│ │ │ │ +            with another curve/polygon with less vertices so that the distance
│ │ │ │ +            between them is less or equal to the specified precision. It uses
│ │ │ │ +            the Douglas-Peucker algorithm <https://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-
│ │ │ │ +            Douglas-Peucker_algorithm>
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  curve - Input vector of a 2D point stored in std::vector or
│ │ │ │ +                  Mat
│ │ │ │ +                  approxCurve - Result of the approximation. The type should
│ │ │ │ +                  match the type of the input curve.
│ │ │ │ +                  epsilon - Parameter specifying the approximation accuracy.
│ │ │ │ +                  This is the maximum distance between the original curve and
│ │ │ │ +                  its approximation.
│ │ │ │ +                  closed - If true, the approximated curve is closed (its first
│ │ │ │ +                  and last vertices are connected). Otherwise, it is not
│ │ │ │ +                  closed.
│ │ │ │ +          o ******** aapppprrooxxPPoollyyNN ********
│ │ │ │ +            public static void approxPolyN(_M_a_t curve, _M_a_t approxCurve,
│ │ │ │ +            int nsides, float epsilon_percentage, boolean ensure_convex)
│ │ │ │ +            Approximates a polygon with a convex hull with a specified accuracy
│ │ │ │ +            and number of sides. T he cv::approxPolyN function approximates a
│ │ │ │ +            polygon with *a convex hull so that the difference between the
│ │ │ │ +            contour area of the original contour and the new polygon is
│ │ │ │ +            minimal. It uses a greedy algorithm for contracting two vertices
│ │ │ │ +            into one in such a way that the additional area is minimal.
│ │ │ │ +            Straight lines formed by each edge of the convex contour are drawn
│ │ │ │ +            and the areas of the resulting triangles are considered. Each
│ │ │ │ +            vertex will lie either on the original contour or outside it. The
│ │ │ │ +            algorithm based on the paper CITE: LowIlie2003 .
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  curve - Input vector of a 2D points stored in std::vector or
│ │ │ │ +                  Mat, points must be float or integer.
│ │ │ │ +                  approxCurve - Result of the approximation. The type is vector
│ │ │ │ +                  of a 2D point (Point2f or Point) in std::vector or Mat.
│ │ │ │ +                  nsides - The parameter defines the number of sides of the
│ │ │ │ +                  result polygon.
│ │ │ │ +                  epsilon_percentage - defines the percentage of the maximum of
│ │ │ │ +                  additional area. If it equals -1, it is not used. Otherwise
│ │ │ │ +                  algorithm stops if additional area is greater than
│ │ │ │ +                  contourArea(_curve) * percentage. If additional area exceeds
│ │ │ │ +                  the limit, algorithm returns as many vertices as there were
│ │ │ │ +                  at the moment the limit was exceeded.
│ │ │ │ +                  ensure_convex - If it is true, algorithm creates a convex
│ │ │ │ +                  hull of input contour. Otherwise input vector should be
│ │ │ │ +                  convex.
│ │ │ │ +          o ******** aapppprrooxxPPoollyyNN ********
│ │ │ │ +            public static void approxPolyN(_M_a_t curve, _M_a_t approxCurve,
│ │ │ │ +            int nsides, float epsilon_percentage)
│ │ │ │ +            Approximates a polygon with a convex hull with a specified accuracy
│ │ │ │ +            and number of sides. T he cv::approxPolyN function approximates a
│ │ │ │ +            polygon with *a convex hull so that the difference between the
│ │ │ │ +            contour area of the original contour and the new polygon is
│ │ │ │ +            minimal. It uses a greedy algorithm for contracting two vertices
│ │ │ │ +            into one in such a way that the additional area is minimal.
│ │ │ │ +            Straight lines formed by each edge of the convex contour are drawn
│ │ │ │ +            and the areas of the resulting triangles are considered. Each
│ │ │ │ +            vertex will lie either on the original contour or outside it. The
│ │ │ │ +            algorithm based on the paper CITE: LowIlie2003 .
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  curve - Input vector of a 2D points stored in std::vector or
│ │ │ │ +                  Mat, points must be float or integer.
│ │ │ │ +                  approxCurve - Result of the approximation. The type is vector
│ │ │ │ +                  of a 2D point (Point2f or Point) in std::vector or Mat.
│ │ │ │ +                  nsides - The parameter defines the number of sides of the
│ │ │ │ +                  result polygon.
│ │ │ │ +                  epsilon_percentage - defines the percentage of the maximum of
│ │ │ │ +                  additional area. If it equals -1, it is not used. Otherwise
│ │ │ │ +                  algorithm stops if additional area is greater than
│ │ │ │ +                  contourArea(_curve) * percentage. If additional area exceeds
│ │ │ │ +                  the limit, algorithm returns as many vertices as there were
│ │ │ │ +                  at the moment the limit was exceeded.
│ │ │ │ +          o ******** aapppprrooxxPPoollyyNN ********
│ │ │ │ +            public static void approxPolyN(_M_a_t curve, _M_a_t approxCurve,
│ │ │ │ +            int nsides)
│ │ │ │ +            Approximates a polygon with a convex hull with a specified accuracy
│ │ │ │ +            and number of sides. T he cv::approxPolyN function approximates a
│ │ │ │ +            polygon with *a convex hull so that the difference between the
│ │ │ │ +            contour area of the original contour and the new polygon is
│ │ │ │ +            minimal. It uses a greedy algorithm for contracting two vertices
│ │ │ │ +            into one in such a way that the additional area is minimal.
│ │ │ │ +            Straight lines formed by each edge of the convex contour are drawn
│ │ │ │ +            and the areas of the resulting triangles are considered. Each
│ │ │ │ +            vertex will lie either on the original contour or outside it. The
│ │ │ │ +            algorithm based on the paper CITE: LowIlie2003 .
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  curve - Input vector of a 2D points stored in std::vector or
│ │ │ │ +                  Mat, points must be float or integer.
│ │ │ │ +                  approxCurve - Result of the approximation. The type is vector
│ │ │ │ +                  of a 2D point (Point2f or Point) in std::vector or Mat.
│ │ │ │ +                  nsides - The parameter defines the number of sides of the
│ │ │ │ +                  result polygon. If it equals -1, it is not used. Otherwise
│ │ │ │ +                  algorithm stops if additional area is greater than
│ │ │ │ +                  contourArea(_curve) * percentage. If additional area exceeds
│ │ │ │ +                  the limit, algorithm returns as many vertices as there were
│ │ │ │ +                  at the moment the limit was exceeded.
│ │ │ │ +          o ******** mmiinnAArreeaaRReecctt ********
│ │ │ │ +            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t minAreaRect(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f points)
│ │ │ │ +            Finds a rotated rectangle of the minimum area enclosing the input
│ │ │ │ +            2D point set. The function calculates and returns the minimum-area
│ │ │ │ +            bounding rectangle (possibly rotated) for a specified point set.
│ │ │ │ +            The angle of rotation represents the angle between the line
│ │ │ │ +            connecting the starting and ending points (based on the clockwise
│ │ │ │ +            order with greatest index for the corner with greatest \(y\)) and
│ │ │ │ +            the horizontal axis. This angle always falls between \([-90, 0)\)
│ │ │ │ +            because, if the object rotates more than a rect angle, the next
│ │ │ │ +            edge is used to measure the angle. The starting and ending points
│ │ │ │ +            change as the object rotates.Developer should keep in mind that the
│ │ │ │ +            returned RotatedRect can contain negative indices when data is
│ │ │ │ +            close to the containing Mat element boundary.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ +                  or Mat
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** bbooxxPPooiinnttss ********
│ │ │ │ +            public static void boxPoints(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t box, _M_a_t points)
│ │ │ │ +            Finds the four vertices of a rotated rect. Useful to draw the
│ │ │ │ +            rotated rectangle. The function finds the four vertices of a
│ │ │ │ +            rotated rectangle. The four vertices are returned in clockwise
│ │ │ │ +            order starting from the point with greatest \(y\). If two points
│ │ │ │ +            have the same \(y\) coordinate the rightmost is the starting point.
│ │ │ │ +            This function is useful to draw the rectangle. In C++, instead of
│ │ │ │ +            using this function, you can directly use RotatedRect::points
│ │ │ │ +            method. Please visit the REF: tutorial_bounding_rotated_ellipses
│ │ │ │ +            "tutorial on Creating Bounding rotated boxes and ellipses for
│ │ │ │ +            contours" for more information.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  box - The input rotated rectangle. It may be the output of
│ │ │ │ +                  REF: minAreaRect.
│ │ │ │ +                  points - The output array of four vertices of rectangles.
│ │ │ │ +          o ******** mmiinnEEnncclloossiinnggCCiirrccllee ********
│ │ │ │ +            public static void minEnclosingCircle(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f points,
│ │ │ │ +            _P_o_i_n_t center, float[] radius)
│ │ │ │ +            Finds a circle of the minimum area enclosing a 2D point set. The
│ │ │ │ +            function finds the minimal enclosing circle of a 2D point set using
│ │ │ │ +            an iterative algorithm.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ +                  or Mat
│ │ │ │ +                  center - Output center of the circle.
│ │ │ │ +                  radius - Output radius of the circle.
│ │ │ │ +          o ******** mmiinnEEnncclloossiinnggTTrriiaannggllee ********
│ │ │ │ +            public static double minEnclosingTriangle(_M_a_t points, _M_a_t triangle)
│ │ │ │ +            Finds a triangle of minimum area enclosing a 2D point set and
│ │ │ │ +            returns its area. The function finds a triangle of minimum area
│ │ │ │ +            enclosing the given set of 2D points and returns its area. The
│ │ │ │ +            output for a given 2D point set is shown in the image below. 2D
│ │ │ │ +            points are depicted in red* and the enclosing triangle in *yellow*.
│ │ │ │ +            ![Sample output of the minimum enclosing triangle function](pics/
│ │ │ │ +            minenclosingtriangle.png) The implementation of the algorithm is
│ │ │ │ +            based on O'Rourke's CITE: ORourke86 and Klee and Laskowski's CITE:
│ │ │ │ +            KleeLaskowski85 papers. O'Rourke provides a \(\theta(n)\) algorithm
│ │ │ │ +            for finding the minimal enclosing triangle of a 2D convex polygon
│ │ │ │ +            with n vertices. Since the #minEnclosingTriangle function takes a
│ │ │ │ +            2D point set as input an additional preprocessing step of computing
│ │ │ │ +            the convex hull of the 2D point set is required. The complexity of
│ │ │ │ +            the #convexHull function is \(O(n log(n))\) which is higher than \
│ │ │ │ +            (\theta(n)\). Thus the overall complexity of the function is \(O(n
│ │ │ │ +            log(n))\).
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input vector of 2D points with depth CV_32S or
│ │ │ │ +                  CV_32F, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ +                  triangle - Output vector of three 2D points defining the
│ │ │ │ +                  vertices of the triangle. The depth of the OutputArray must
│ │ │ │ +                  be CV_32F.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** mmiinnEEnncclloossiinnggCCoonnvveexxPPoollyyggoonn ********
│ │ │ │ +            public static double minEnclosingConvexPolygon(_M_a_t points,
│ │ │ │ +            _M_a_t polygon, int k)
│ │ │ │ +            Finds a convex polygon of minimum area enclosing a 2D point set and
│ │ │ │ +            returns its area. This function takes a given set of 2D points and
│ │ │ │ +            finds the enclosing polygon with k vertices and minimal area. It
│ │ │ │ +            takes the set of points and the parameter k as input and returns
│ │ │ │ +            the area of the minimal enclosing polygon. The Implementation is
│ │ │ │ +            based on a paper by Aggarwal, Chang and Yap CITE: Aggarwal1985.
│ │ │ │ +            They provide a \(\theta(n²log(n)log(k))\) algorithm for finding the
│ │ │ │ +            minimal convex polygon with k vertices enclosing a 2D convex
│ │ │ │ +            polygon with n vertices (k < n). Since the
│ │ │ │ +            #minEnclosingConvexPolygon function takes a 2D point set as input,
│ │ │ │ +            an additional preprocessing step of computing the convex hull of
│ │ │ │ +            the 2D point set is required. The complexity of the #convexHull
│ │ │ │ +            function is \(O(n log(n))\) which is lower than \(\theta(n²log
│ │ │ │ +            (n)log(k))\). Thus the overall complexity of the function is \(O
│ │ │ │ +            (n²log(n)log(k))\).
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ +                  or Mat
│ │ │ │ +                  polygon - Output vector of 2D points defining the vertices of
│ │ │ │ +                  the enclosing polygon
│ │ │ │ +                  k - Number of vertices of the output polygon
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** mmoommeennttss ********
│ │ │ │ +            public static _M_o_m_e_n_t_s moments(_M_a_t array, boolean binaryImage)
│ │ │ │ +            Calculates all of the moments up to the third order of a polygon or
│ │ │ │ +            rasterized shape. The function computes moments, up to the 3rd
│ │ │ │ +            order, of a vector shape or a rasterized shape. The results are
│ │ │ │ +            returned in the structure cv::Moments.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  array - Single channel raster image (CV_8U, CV_16U, CV_16S,
│ │ │ │ +                  CV_32F, CV_64F) or an array ( \(1 \times N\) or \(N \times
│ │ │ │ +                  1\) ) of 2D points (Point or Point2f).
│ │ │ │ +                  binaryImage - If it is true, all non-zero image pixels are
│ │ │ │ +                  treated as 1's. The parameter is used for images only.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  moments. NNoottee:: Only applicable to contour moments
│ │ │ │ +                  calculations from Python bindings: Note that the numpy type
│ │ │ │ +                  for the input array should be either np.int32 or np.float32.
│ │ │ │ +                  NNoottee:: For contour-based moments, the zeroth-order moment \c
│ │ │ │ +                  m00 represents the contour area. If the input contour is
│ │ │ │ +                  degenerate (for example, a single point or all points are
│ │ │ │ +                  collinear), the area is zero and therefore \c m00 == 0. In
│ │ │ │ +                  this case, the centroid coordinates (\c m10/m00, \c m01/m00)
│ │ │ │ +                  are undefined and must be handled explicitly by the caller. A
│ │ │ │ +                  common workaround is to compute the center using cv::
│ │ │ │ +                  boundingRect() or by averaging the input points. SEE:
│ │ │ │ +                  contourArea, arcLength
│ │ │ │ +          o ******** mmoommeennttss ********
│ │ │ │ +            public static _M_o_m_e_n_t_s moments(_M_a_t array)
│ │ │ │ +            Calculates all of the moments up to the third order of a polygon or
│ │ │ │ +            rasterized shape. The function computes moments, up to the 3rd
│ │ │ │ +            order, of a vector shape or a rasterized shape. The results are
│ │ │ │ +            returned in the structure cv::Moments.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  array - Single channel raster image (CV_8U, CV_16U, CV_16S,
│ │ │ │ +                  CV_32F, CV_64F) or an array ( \(1 \times N\) or \(N \times
│ │ │ │ +                  1\) ) of 2D points (Point or Point2f). used for images only.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  moments. NNoottee:: Only applicable to contour moments
│ │ │ │ +                  calculations from Python bindings: Note that the numpy type
│ │ │ │ +                  for the input array should be either np.int32 or np.float32.
│ │ │ │ +                  NNoottee:: For contour-based moments, the zeroth-order moment \c
│ │ │ │ +                  m00 represents the contour area. If the input contour is
│ │ │ │ +                  degenerate (for example, a single point or all points are
│ │ │ │ +                  collinear), the area is zero and therefore \c m00 == 0. In
│ │ │ │ +                  this case, the centroid coordinates (\c m10/m00, \c m01/m00)
│ │ │ │ +                  are undefined and must be handled explicitly by the caller. A
│ │ │ │ +                  common workaround is to compute the center using cv::
│ │ │ │ +                  boundingRect() or by averaging the input points. SEE:
│ │ │ │ +                  contourArea, arcLength
│ │ │ │ +          o ******** HHuuMMoommeennttss ********
│ │ │ │ +            public static void HuMoments(_M_o_m_e_n_t_s m, _M_a_t hu)
│ │ │ │ +          o ******** mmaattcchhSShhaappeess ********
│ │ │ │ +            public static double matchShapes(_M_a_t contour1, _M_a_t contour2,
│ │ │ │ +            int method, double parameter)
│ │ │ │ +            Compares two shapes. The function compares two shapes. All three
│ │ │ │ +            implemented methods use the Hu invariants (see #HuMoments)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  contour1 - First contour or grayscale image.
│ │ │ │ +                  contour2 - Second contour or grayscale image.
│ │ │ │ +                  method - Comparison method, see #ShapeMatchModes
│ │ │ │ +                  parameter - Method-specific parameter (not supported now).
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccoonnvveexxHHuullll ********
│ │ │ │ +            public static void convexHull(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t points, _M_a_t_O_f_I_n_t hull,
│ │ │ │ +            boolean clockwise)
│ │ │ │ +            Finds the convex hull of a point set. The function cv::convexHull
│ │ │ │ +            finds the convex hull of a 2D point set using the Sklansky's
│ │ │ │ +            algorithm CITE: Sklansky82 that has *O(N logN)* complexity in the
│ │ │ │ +            current implementation.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input 2D point set, stored in std::vector or Mat.
│ │ │ │ +                  hull - Output convex hull. It is either an integer vector of
│ │ │ │ +                  indices or vector of points. In the first case, the hull
│ │ │ │ +                  elements are 0-based indices of the convex hull points in the
│ │ │ │ +                  original array (since the set of convex hull points is a
│ │ │ │ +                  subset of the original point set). In the second case, hull
│ │ │ │ +                  elements are the convex hull points themselves.
│ │ │ │ +                  clockwise - Orientation flag. If it is true, the output
│ │ │ │ +                  convex hull is oriented clockwise. Otherwise, it is oriented
│ │ │ │ +                  counter-clockwise. The assumed coordinate system has its X
│ │ │ │ +                  axis pointing to the right, and its Y axis pointing upwards.
│ │ │ │ +                  returns convex hull points. Otherwise, it returns indices of
│ │ │ │ +                  the convex hull points. When the output array is std::vector,
│ │ │ │ +                  the flag is ignored, and the output depends on the type of
│ │ │ │ +                  the vector: std::vector<int> implies returnPoints=false,
│ │ │ │ +                  std::vector<Point> implies returnPoints=true. NNoottee:: points
│ │ │ │ +                  and hull should be different arrays, inplace processing isn't
│ │ │ │ +                  supported. Check REF: tutorial_hull "the corresponding
│ │ │ │ +                  tutorial" for more details. useful links: https://
│ │ │ │ +                  www.learnopencv.com/convex-hull-using-opencv-in-python-and-c/
│ │ │ │ +          o ******** ccoonnvveexxHHuullll ********
│ │ │ │ +            public static void convexHull(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t points, _M_a_t_O_f_I_n_t hull)
│ │ │ │ +            Finds the convex hull of a point set. The function cv::convexHull
│ │ │ │ +            finds the convex hull of a 2D point set using the Sklansky's
│ │ │ │ +            algorithm CITE: Sklansky82 that has *O(N logN)* complexity in the
│ │ │ │ +            current implementation.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input 2D point set, stored in std::vector or Mat.
│ │ │ │ +                  hull - Output convex hull. It is either an integer vector of
│ │ │ │ +                  indices or vector of points. In the first case, the hull
│ │ │ │ +                  elements are 0-based indices of the convex hull points in the
│ │ │ │ +                  original array (since the set of convex hull points is a
│ │ │ │ +                  subset of the original point set). In the second case, hull
│ │ │ │ +                  elements are the convex hull points themselves. Otherwise, it
│ │ │ │ +                  is oriented counter-clockwise. The assumed coordinate system
│ │ │ │ +                  has its X axis pointing to the right, and its Y axis pointing
│ │ │ │ +                  upwards. returns convex hull points. Otherwise, it returns
│ │ │ │ +                  indices of the convex hull points. When the output array is
│ │ │ │ +                  std::vector, the flag is ignored, and the output depends on
│ │ │ │ +                  the type of the vector: std::vector<int> implies
│ │ │ │ +                  returnPoints=false, std::vector<Point> implies
│ │ │ │ +                  returnPoints=true. NNoottee:: points and hull should be different
│ │ │ │ +                  arrays, inplace processing isn't supported. Check REF:
│ │ │ │ +                  tutorial_hull "the corresponding tutorial" for more details.
│ │ │ │ +                  useful links: https://www.learnopencv.com/convex-hull-using-
│ │ │ │ +                  opencv-in-python-and-c/
│ │ │ │ +          o ******** ccoonnvveexxiittyyDDeeffeeccttss ********
│ │ │ │ +            public static void convexityDefects(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t contour,
│ │ │ │ +            _M_a_t_O_f_I_n_t convexhull, _M_a_t_O_f_I_n_t_4 convexityDefects)
│ │ │ │ +            Finds the convexity defects of a contour. The figure below displays
│ │ │ │ +            convexity defects of a hand contour: ![image](pics/defects.png)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  contour - Input contour.
│ │ │ │ +                  convexhull - Convex hull obtained using convexHull that
│ │ │ │ +                  should contain indices of the contour points that make the
│ │ │ │ +                  hull.
│ │ │ │ +                  convexityDefects - The output vector of convexity defects. In
│ │ │ │ +                  C++ and the new Python/Java interface each convexity defect
│ │ │ │ +                  is represented as 4-element integer vector (a.k.a. #Vec4i):
│ │ │ │ +                  (start_index, end_index, farthest_pt_index, fixpt_depth),
│ │ │ │ +                  where indices are 0-based indices in the original contour of
│ │ │ │ +                  the convexity defect beginning, end and the farthest point,
│ │ │ │ +                  and fixpt_depth is fixed-point approximation (with 8
│ │ │ │ +                  fractional bits) of the distance between the farthest contour
│ │ │ │ +                  point and the hull. That is, to get the floating-point value
│ │ │ │ +                  of the depth will be fixpt_depth/256.0.
│ │ │ │ +          o ******** iissCCoonnttoouurrCCoonnvveexx ********
│ │ │ │ +            public static boolean isContourConvex(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t contour)
│ │ │ │ +            Tests a contour convexity. The function tests whether the input
│ │ │ │ +            contour is convex or not. The contour must be simple, that is,
│ │ │ │ +            without self-intersections. Otherwise, the function output is
│ │ │ │ +            undefined.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  contour - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ +                  or Mat
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** iinntteerrsseeccttCCoonnvveexxCCoonnvveexx ********
│ │ │ │ +            public static float intersectConvexConvex(_M_a_t p1, _M_a_t p2, _M_a_t p12,
│ │ │ │ +            boolean handleNested)
│ │ │ │ +            Finds intersection of two convex polygons
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  p1 - First polygon
│ │ │ │ +                  p2 - Second polygon
│ │ │ │ +                  p12 - Output polygon describing the intersecting area
│ │ │ │ +                  handleNested - When true, an intersection is found if one of
│ │ │ │ +                  the polygons is fully enclosed in the other. When false, no
│ │ │ │ +                  intersection is found. If the polygons share a side or the
│ │ │ │ +                  vertex of one polygon lies on an edge of the other, they are
│ │ │ │ +                  not considered nested and an intersection will be found
│ │ │ │ +                  regardless of the value of handleNested.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  Area of intersecting polygon. May be negative, if algorithm
│ │ │ │ +                  has not converged, e.g. non-convex input. NNoottee::
│ │ │ │ +                  intersectConvexConvex doesn't confirm that both polygons are
│ │ │ │ +                  convex and will return invalid results if they aren't.
│ │ │ │ +          o ******** iinntteerrsseeccttCCoonnvveexxCCoonnvveexx ********
│ │ │ │ +            public static float intersectConvexConvex(_M_a_t p1, _M_a_t p2, _M_a_t p12)
│ │ │ │ +            Finds intersection of two convex polygons
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  p1 - First polygon
│ │ │ │ +                  p2 - Second polygon
│ │ │ │ +                  p12 - Output polygon describing the intersecting area When
│ │ │ │ +                  false, no intersection is found. If the polygons share a side
│ │ │ │ +                  or the vertex of one polygon lies on an edge of the other,
│ │ │ │ +                  they are not considered nested and an intersection will be
│ │ │ │ +                  found regardless of the value of handleNested.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  Area of intersecting polygon. May be negative, if algorithm
│ │ │ │ +                  has not converged, e.g. non-convex input. NNoottee::
│ │ │ │ +                  intersectConvexConvex doesn't confirm that both polygons are
│ │ │ │ +                  convex and will return invalid results if they aren't.
│ │ │ │ +          o ******** ffiittEElllliippssee ********
│ │ │ │ +            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t fitEllipse(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f points)
│ │ │ │ +            Fits an ellipse around a set of 2D points. The function calculates
│ │ │ │ +            the ellipse that fits (in a least-squares sense) a set of 2D points
│ │ │ │ +            best of all. It returns the rotated rectangle in which the ellipse
│ │ │ │ +            is inscribed. The first algorithm described by CITE: Fitzgibbon95
│ │ │ │ +            is used. Developer should keep in mind that it is possible that the
│ │ │ │ +            returned ellipse/rotatedRect data contains negative indices, due to
│ │ │ │ +            the data points being close to the border of the containing Mat
│ │ │ │ +            element.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input 2D point set, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ +                  NNoottee:: Input point types are REF: Point2i or REF: Point2f and
│ │ │ │ +                  at least 5 points are required. NNoottee:: REF:
│ │ │ │ +                  getClosestEllipsePoints function can be used to compute the
│ │ │ │ +                  ellipse fitting error.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ffiittEElllliippsseeAAMMSS ********
│ │ │ │ +            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t fitEllipseAMS(_M_a_t points)
│ │ │ │ +            Fits an ellipse around a set of 2D points. The function calculates
│ │ │ │ +            the ellipse that fits a set of 2D points. It returns the rotated
│ │ │ │ +            rectangle in which the ellipse is inscribed. The Approximate Mean
│ │ │ │ +            Square (AMS) proposed by CITE: Taubin1991 is used. For an ellipse,
│ │ │ │ +            this basis set is \( \chi= \left(x^2, x y, y^2, x, y, 1\right) \),
│ │ │ │ +            which is a set of six free coefficients \( A^T=\left\{A_{\text
│ │ │ │ +            {xx}},A_{\text{xy}},A_{\text{yy}},A_x,A_y,A_0\right\} \). However,
│ │ │ │ +            to specify an ellipse, all that is needed is five numbers; the
│ │ │ │ +            major and minor axes lengths \( (a,b) \), the position \( (x_0,y_0)
│ │ │ │ +            \), and the orientation \( \theta \). This is because the basis set
│ │ │ │ +            includes lines, quadratics, parabolic and hyperbolic functions as
│ │ │ │ +            well as elliptical functions as possible fits. If the fit is found
│ │ │ │ +            to be a parabolic or hyperbolic function then the standard
│ │ │ │ +            #fitEllipse method is used. The AMS method restricts the fit to
│ │ │ │ +            parabolic, hyperbolic and elliptical curves by imposing the
│ │ │ │ +            condition that \( A^T ( D_x^T D_x + D_y^T D_y) A = 1 \) where the
│ │ │ │ +            matrices \( Dx \) and \( Dy \) are the partial derivatives of the
│ │ │ │ +            design matrix \( D \) with respect to x and y. The matrices are
│ │ │ │ +            formed row by row applying the following to each of the points in
│ │ │ │ +            the set: \(align*}{ D(i,:)&=\left\{x_i^2, x_i y_i, y_i^2, x_i, y_i,
│ │ │ │ +            1\right\} & D_x(i,:)&=\left\{2 x_i,y_i,0,1,0,0\right\} & D_y(i,:
│ │ │ │ +            )&=\left\{0,x_i,2 y_i,0,1,0\right\} \) The AMS method minimizes the
│ │ │ │ +            cost function \(equation*}{ \epsilon ^2=\frac{ A^T D^T D A }{ A^T
│ │ │ │ +            (D_x^T D_x + D_y^T D_y) A^T } \) The minimum cost is found by
│ │ │ │ +            solving the generalized eigenvalue problem. \(equation*}{ D^T D A =
│ │ │ │ +            \lambda \left( D_x^T D_x + D_y^T D_y\right) A \)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input 2D point set, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ +                  NNoottee:: Input point types are REF: Point2i or REF: Point2f and
│ │ │ │ +                  at least 5 points are required. NNoottee:: REF:
│ │ │ │ +                  getClosestEllipsePoints function can be used to compute the
│ │ │ │ +                  ellipse fitting error.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ffiittEElllliippsseeDDiirreecctt ********
│ │ │ │ +            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t fitEllipseDirect(_M_a_t points)
│ │ │ │ +            Fits an ellipse around a set of 2D points. The function calculates
│ │ │ │ +            the ellipse that fits a set of 2D points. It returns the rotated
│ │ │ │ +            rectangle in which the ellipse is inscribed. The Direct least
│ │ │ │ +            square (Direct) method by CITE: oy1998NumericallySD is used. For an
│ │ │ │ +            ellipse, this basis set is \( \chi= \left(x^2, x y, y^2, x, y,
│ │ │ │ +            1\right) \), which is a set of six free coefficients \( A^T=\left\
│ │ │ │ +            {A_{\text{xx}},A_{\text{xy}},A_{\text{yy}},A_x,A_y,A_0\right\} \).
│ │ │ │ +            However, to specify an ellipse, all that is needed is five numbers;
│ │ │ │ +            the major and minor axes lengths \( (a,b) \), the position \(
│ │ │ │ +            (x_0,y_0) \), and the orientation \( \theta \). This is because the
│ │ │ │ +            basis set includes lines, quadratics, parabolic and hyperbolic
│ │ │ │ +            functions as well as elliptical functions as possible fits. The
│ │ │ │ +            Direct method confines the fit to ellipses by ensuring that \( 4 A_
│ │ │ │ +            {xx} A_{yy}- A_{xy}^2 > 0 \). The condition imposed is that \( 4 A_
│ │ │ │ +            {xx} A_{yy}- A_{xy}^2=1 \) which satisfies the inequality and as
│ │ │ │ +            the coefficients can be arbitrarily scaled is not overly
│ │ │ │ +            restrictive. \(equation*}{ \epsilon ^2= A^T D^T D A \quad \text
│ │ │ │ +            {with} \quad A^T C A =1 \quad \text{and} \quad C=\left(\begin
│ │ │ │ +            {matrix} 0 & 0 & 2 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 2 & 0 &
│ │ │ │ +            0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
│ │ │ │ +            0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end{matrix} \right) \) The minimum cost is
│ │ │ │ +            found by solving the generalized eigenvalue problem. \(equation*}
│ │ │ │ +            { D^T D A = \lambda \left( C\right) A \) The system produces only
│ │ │ │ +            one positive eigenvalue \( \lambda\) which is chosen as the
│ │ │ │ +            solution with its eigenvector \(\mathbf{u}\). These are used to
│ │ │ │ +            find the coefficients \(equation*}{ A = \sqrt{\frac{1}{\mathbf{u}^T
│ │ │ │ +            C \mathbf{u}}} \mathbf{u} \) The scaling factor guarantees that \
│ │ │ │ +            (A^T C A =1\).
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input 2D point set, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ +                  NNoottee:: Input point types are REF: Point2i or REF: Point2f and
│ │ │ │ +                  at least 5 points are required. NNoottee:: REF:
│ │ │ │ +                  getClosestEllipsePoints function can be used to compute the
│ │ │ │ +                  ellipse fitting error.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ggeettCClloosseessttEElllliippsseePPooiinnttss ********
│ │ │ │ +            public static void getClosestEllipsePoints
│ │ │ │ +            (_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t ellipse_params, _M_a_t points, _M_a_t closest_pts)
│ │ │ │ +            Compute for each 2d point the nearest 2d point located on a given
│ │ │ │ +            ellipse. The function computes the nearest 2d location on a given
│ │ │ │ +            ellipse for a vector of 2d points and is based on CITE:
│ │ │ │ +            Chatfield2017 code. This function can be used to compute for
│ │ │ │ +            instance the ellipse fitting error.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  ellipse_params - Ellipse parameters
│ │ │ │ +                  points - Input 2d points
│ │ │ │ +                  closest_pts - For each 2d point, their corresponding closest
│ │ │ │ +                  2d point located on a given ellipse NNoottee:: Input point types
│ │ │ │ +                  are REF: Point2i or REF: Point2f SEE: fitEllipse,
│ │ │ │ +                  fitEllipseAMS, fitEllipseDirect
│ │ │ │ +          o ******** ffiittLLiinnee ********
│ │ │ │ +            public static void fitLine(_M_a_t points, _M_a_t line, int distType,
│ │ │ │ +            double param, double reps, double aeps)
│ │ │ │ +            Fits a line to a 2D or 3D point set. The function fitLine fits a
│ │ │ │ +            line to a 2D or 3D point set by minimizing \(\sum_i \rho(r_i)\)
│ │ │ │ +            where \(r_i\) is a distance between the \(i^{th}\) point, the line
│ │ │ │ +            and \(\rho(r)\) is a distance function, one of the following: -
│ │ │ │ +            DIST_L2 \(\rho (r) = r^2/2 \quad \text{(the simplest and the
│ │ │ │ +            fastest least-squares method)}\) - DIST_L1 \(\rho (r) = r\) -
│ │ │ │ +            DIST_L12 \(\rho (r) = 2 \cdot ( \sqrt{1 + \frac{r^2}{2}} - 1)\) -
│ │ │ │ +            DIST_FAIR \(\rho \left (r \right ) = C^2 \cdot \left ( \frac{r}{C}
│ │ │ │ +            - \log{\left(1 + \frac{r}{C}\right)} \right ) \quad \text{where}
│ │ │ │ +            \quad C=1.3998\) - DIST_WELSCH \(\rho \left (r \right ) = \frac
│ │ │ │ +            {C^2}{2} \cdot \left ( 1 - \exp{\left(-\left(\frac{r}
│ │ │ │ +            {C}\right)^2\right)} \right ) \quad \text{where} \quad C=2.9846\) -
│ │ │ │ +            DIST_HUBER \(\rho (r) = \fork{r^2/2}{if \(r < C\)}{C \cdot (r-C/2)}
│ │ │ │ +            {otherwise} \quad \text{where} \quad C=1.345\) The algorithm is
│ │ │ │ +            based on the M-estimator ( <https://en.wikipedia.org/wiki/M-
│ │ │ │ +            estimator> ) technique that iteratively fits the line using the
│ │ │ │ +            weighted least-squares algorithm. After each iteration the weights
│ │ │ │ +            \(w_i\) are adjusted to be inversely proportional to \(\rho(r_i)\)
│ │ │ │ +            .
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  points - Input vector of 2D or 3D points, stored in std::
│ │ │ │ +                  vector<> or Mat.
│ │ │ │ +                  line - Output line parameters. In case of 2D fitting, it
│ │ │ │ +                  should be a vector of 4 elements (like Vec4f) - (vx, vy, x0,
│ │ │ │ +                  y0), where (vx, vy) is a normalized vector collinear to the
│ │ │ │ +                  line and (x0, y0) is a point on the line. In case of 3D
│ │ │ │ +                  fitting, it should be a vector of 6 elements (like Vec6f) -
│ │ │ │ +                  (vx, vy, vz, x0, y0, z0), where (vx, vy, vz) is a normalized
│ │ │ │ +                  vector collinear to the line and (x0, y0, z0) is a point on
│ │ │ │ +                  the line.
│ │ │ │ +                  distType - Distance used by the M-estimator, see
│ │ │ │ +                  #DistanceTypes
│ │ │ │ +                  param - Numerical parameter ( C ) for some types of
│ │ │ │ +                  distances. If it is 0, an optimal value is chosen.
│ │ │ │ +                  reps - Sufficient accuracy for the radius (distance between
│ │ │ │ +                  the coordinate origin and the line).
│ │ │ │ +                  aeps - Sufficient accuracy for the angle. 0.01 would be a
│ │ │ │ +                  good default value for reps and aeps.
│ │ │ │ +          o ******** ppooiinnttPPoollyyggoonnTTeesstt ********
│ │ │ │ +            public static double pointPolygonTest(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f contour,
│ │ │ │ +            _P_o_i_n_t pt, boolean measureDist)
│ │ │ │ +            Performs a point-in-contour test. The function determines whether
│ │ │ │ +            the point is inside a contour, outside, or lies on an edge (or
│ │ │ │ +            coincides with a vertex). It returns positive (inside), negative
│ │ │ │ +            (outside), or zero (on an edge) value, correspondingly. When
│ │ │ │ +            measureDist=false , the return value is +1, -1, and 0,
│ │ │ │ +            respectively. Otherwise, the return value is a signed distance
│ │ │ │ +            between the point and the nearest contour edge. See below a sample
│ │ │ │ +            output of the function where each image pixel is tested against the
│ │ │ │ +            contour: ![sample output](pics/pointpolygon.png)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  contour - Input contour.
│ │ │ │ +                  pt - Point tested against the contour.
│ │ │ │ +                  measureDist - If true, the function estimates the signed
│ │ │ │ +                  distance from the point to the nearest contour edge.
│ │ │ │ +                  Otherwise, the function only checks if the point is inside a
│ │ │ │ +                  contour or not.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** rroottaatteeddRReeccttaanngglleeIInntteerrsseeccttiioonn ********
│ │ │ │ +            public static int rotatedRectangleIntersection(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t rect1,
│ │ │ │ +            _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t rect2, _M_a_t intersectingRegion)
│ │ │ │ +            Finds out if there is any intersection between two rotated
│ │ │ │ +            rectangles. If there is then the vertices of the intersecting
│ │ │ │ +            region are returned as well. Below are some examples of
│ │ │ │ +            intersection configurations. The hatched pattern indicates the
│ │ │ │ +            intersecting region and the red vertices are returned by the
│ │ │ │ +            function. ![intersection examples](pics/intersection.png)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  rect1 - First rectangle
│ │ │ │ +                  rect2 - Second rectangle
│ │ │ │ +                  intersectingRegion - The output array of the vertices of the
│ │ │ │ +                  intersecting region. It returns at most 8 vertices. Stored as
│ │ │ │ +                  std::vector<cv::Point2f> or cv::Mat as Mx1 of type CV_32FC2.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  One of #RectanglesIntersectTypes
│ │ │ │ +          o ******** aarrccLLeennggtthh ********
│ │ │ │ +            public static double arcLength(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f curve, boolean closed)
│ │ │ │ +            Calculates a contour perimeter or a curve length. The function
│ │ │ │ +            computes a curve length or a closed contour perimeter.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  curve - Input vector of 2D points, stored in std::vector or
│ │ │ │ +                  Mat.
│ │ │ │ +                  closed - Flag indicating whether the curve is closed or not.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccoonnttoouurrAArreeaa ********
│ │ │ │ +            public static double contourArea(_M_a_t contour, boolean oriented)
│ │ │ │ +            Calculates a contour area. The function computes a contour area.
│ │ │ │ +            Similarly to moments , the area is computed using the Green
│ │ │ │ +            formula. Thus, the returned area and the number of non-zero pixels,
│ │ │ │ +            if you draw the contour using #drawContours or #fillPoly , can be
│ │ │ │ +            different. Also, the function will most certainly give a wrong
│ │ │ │ +            results for contours with self-intersections. Example:
│ │ │ │ +            vector<Point> contour; contour.push_back(Point2f(0, 0));
│ │ │ │ +            contour.push_back(Point2f(10, 0)); contour.push_back(Point2f(10,
│ │ │ │ +            10)); contour.push_back(Point2f(5, 4)); double area0 = contourArea
│ │ │ │ +            (contour); vector<Point> approx; approxPolyDP(contour, approx, 5,
│ │ │ │ +            true); double area1 = contourArea(approx); cout << "area0 =" <<
│ │ │ │ +            area0 << endl << "area1 =" << area1 << endl << "approx poly
│ │ │ │ +            vertices" << approx.size() << endl;
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  contour - Input vector of 2D points (contour vertices),
│ │ │ │ +                  stored in std::vector or Mat.
│ │ │ │ +                  oriented - Oriented area flag. If it is true, the function
│ │ │ │ +                  returns a signed area value, depending on the contour
│ │ │ │ +                  orientation (clockwise or counter-clockwise). Using this
│ │ │ │ +                  feature you can determine orientation of a contour by taking
│ │ │ │ +                  the sign of an area. By default, the parameter is false,
│ │ │ │ +                  which means that the absolute value is returned.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccoonnttoouurrAArreeaa ********
│ │ │ │ +            public static double contourArea(_M_a_t contour)
│ │ │ │ +            Calculates a contour area. The function computes a contour area.
│ │ │ │ +            Similarly to moments , the area is computed using the Green
│ │ │ │ +            formula. Thus, the returned area and the number of non-zero pixels,
│ │ │ │ +            if you draw the contour using #drawContours or #fillPoly , can be
│ │ │ │ +            different. Also, the function will most certainly give a wrong
│ │ │ │ +            results for contours with self-intersections. Example:
│ │ │ │ +            vector<Point> contour; contour.push_back(Point2f(0, 0));
│ │ │ │ +            contour.push_back(Point2f(10, 0)); contour.push_back(Point2f(10,
│ │ │ │ +            10)); contour.push_back(Point2f(5, 4)); double area0 = contourArea
│ │ │ │ +            (contour); vector<Point> approx; approxPolyDP(contour, approx, 5,
│ │ │ │ +            true); double area1 = contourArea(approx); cout << "area0 =" <<
│ │ │ │ +            area0 << endl << "area1 =" << area1 << endl << "approx poly
│ │ │ │ +            vertices" << approx.size() << endl;
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  contour - Input vector of 2D points (contour vertices),
│ │ │ │ +                  stored in std::vector or Mat. depending on the contour
│ │ │ │ +                  orientation (clockwise or counter-clockwise). Using this
│ │ │ │ +                  feature you can determine orientation of a contour by taking
│ │ │ │ +                  the sign of an area. By default, the parameter is false,
│ │ │ │ +                  which means that the absolute value is returned.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** bboouunnddiinnggRReecctt ********
│ │ │ │ +            public static _R_e_c_t boundingRect(_M_a_t array)
│ │ │ │ +            Calculates the up-right bounding rectangle of a point set or non-
│ │ │ │ +            zero pixels of gray-scale image. The function calculates and
│ │ │ │ +            returns the minimal up-right bounding rectangle for the specified
│ │ │ │ +            point set or non-zero pixels of gray-scale image.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  array - Input gray-scale image or 2D point set, stored in
│ │ │ │ +                  std::vector or Mat.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ggeettRRoottaattiioonnMMaattrriixx22DD ********
│ │ │ │ +            public static _M_a_t getRotationMatrix2D(_P_o_i_n_t center, double angle,
│ │ │ │ +            double scale)
│ │ │ │ +            Calculates an affine matrix of 2D rotation. The function calculates
│ │ │ │ +            the following matrix: \(\begin{bmatrix} \alpha & \beta & (1- \alpha
│ │ │ │ +            ) \cdot \texttt{center.x} - \beta \cdot \texttt{center.y} \\ -
│ │ │ │ +            \beta & \alpha & \beta \cdot \texttt{center.x} + (1- \alpha ) \cdot
│ │ │ │ +            \texttt{center.y} \end{bmatrix}\) where \(\begin{array}{l} \alpha =
│ │ │ │ +            \texttt{scale} \cdot \cos \texttt{angle} , \\ \beta = \texttt
│ │ │ │ +            {scale} \cdot \sin \texttt{angle} \end{array}\) The transformation
│ │ │ │ +            maps the rotation center to itself. If this is not the target,
│ │ │ │ +            adjust the shift.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  center - Center of the rotation in the source image.
│ │ │ │ +                  angle - Rotation angle in degrees. Positive values mean
│ │ │ │ +                  counter-clockwise rotation (the coordinate origin is assumed
│ │ │ │ +                  to be the top-left corner).
│ │ │ │ +                  scale - Isotropic scale factor. SEE: getAffineTransform,
│ │ │ │ +                  warpAffine, transform
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** iinnvveerrttAAffffiinneeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void invertAffineTransform(_M_a_t M, _M_a_t iM)
│ │ │ │ +            Inverts an affine transformation. The function computes an inverse
│ │ │ │ +            affine transformation represented by \(2 \times 3\) matrix M: \
│ │ │ │ +            (\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & b_1 \\ a_{21} & a_{22} & b_2
│ │ │ │ +            \end{bmatrix}\) The result is also a \(2 \times 3\) matrix of the
│ │ │ │ +            same type as M.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  M - Original affine transformation.
│ │ │ │ +                  iM - Output reverse affine transformation.
│ │ │ │ +          o ******** ggeettPPeerrssppeeccttiivveeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static _M_a_t getPerspectiveTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int solveMethod)
│ │ │ │ +            Calculates a perspective transform from four pairs of the
│ │ │ │ +            corresponding points. The function calculates the \(3 \times 3\)
│ │ │ │ +            matrix of a perspective transform so that: \(\begin{bmatrix} t_i
│ │ │ │ +            x'_i \\ t_i y'_i \\ t_i \end{bmatrix} = \texttt{map_matrix} \cdot
│ │ │ │ +            \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ 1 \end{bmatrix}\) where \(dst(i)=
│ │ │ │ +            (x'_i,y'_i), src(i)=(x_i, y_i), i=0,1,2,3\)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - Coordinates of quadrangle vertices in the source image.
│ │ │ │ +                  dst - Coordinates of the corresponding quadrangle vertices in
│ │ │ │ +                  the destination image.
│ │ │ │ +                  solveMethod - method passed to cv::solve (#DecompTypes) SEE:
│ │ │ │ +                  findHomography, warpPerspective, perspectiveTransform
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ggeettPPeerrssppeeccttiivveeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static _M_a_t getPerspectiveTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            Calculates a perspective transform from four pairs of the
│ │ │ │ +            corresponding points. The function calculates the \(3 \times 3\)
│ │ │ │ +            matrix of a perspective transform so that: \(\begin{bmatrix} t_i
│ │ │ │ +            x'_i \\ t_i y'_i \\ t_i \end{bmatrix} = \texttt{map_matrix} \cdot
│ │ │ │ +            \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ 1 \end{bmatrix}\) where \(dst(i)=
│ │ │ │ +            (x'_i,y'_i), src(i)=(x_i, y_i), i=0,1,2,3\)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - Coordinates of quadrangle vertices in the source image.
│ │ │ │ +                  dst - Coordinates of the corresponding quadrangle vertices in
│ │ │ │ +                  the destination image. SEE: findHomography, warpPerspective,
│ │ │ │ +                  perspectiveTransform
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ggeettAAffffiinneeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static _M_a_t getAffineTransform(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f src,
│ │ │ │ +            _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f dst)
│ │ │ │            o ******** RRooddrriigguueess ********
│ │ │ │              public static void Rodrigues(_M_a_t src, _M_a_t dst, _M_a_t jacobian)
│ │ │ │              Converts a rotation matrix to a rotation vector or vice versa.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    src - Input rotation vector (3x1 or 1x3) or rotation matrix
│ │ │ │                    (3x3).
│ │ │ │                    dst - Output rotation matrix (3x3) or rotation vector (3x1 or
│ │ │ │ @@ -8864,710 +9566,8 @@
│ │ │ │                    and computed point projections to consider it an inlier. The
│ │ │ │                    function interally undistorts points with REF:
│ │ │ │                    undistortPoints and call REF: cv::solvePnP, thus the input
│ │ │ │                    are very similar. More information about Perspective-n-Points
│ │ │ │                    is described in REF: calib3d_solvePnP for more information.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** aapppprrooxxPPoollyyDDPP ********
│ │ │ │ -            public static void approxPolyDP(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f curve,
│ │ │ │ -            _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f approxCurve, double epsilon, boolean closed)
│ │ │ │ -            Approximates a polygonal curve(s) with the specified precision. T
│ │ │ │ -            he function cv::approxPolyDP approximates a curve or a p*olygon
│ │ │ │ -            with another curve/polygon with less vertices so that the distance
│ │ │ │ -            between them is less or equal to the specified precision. It uses
│ │ │ │ -            the Douglas-Peucker algorithm <https://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-
│ │ │ │ -            Douglas-Peucker_algorithm>
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  curve - Input vector of a 2D point stored in std::vector or
│ │ │ │ -                  Mat
│ │ │ │ -                  approxCurve - Result of the approximation. The type should
│ │ │ │ -                  match the type of the input curve.
│ │ │ │ -                  epsilon - Parameter specifying the approximation accuracy.
│ │ │ │ -                  This is the maximum distance between the original curve and
│ │ │ │ -                  its approximation.
│ │ │ │ -                  closed - If true, the approximated curve is closed (its first
│ │ │ │ -                  and last vertices are connected). Otherwise, it is not
│ │ │ │ -                  closed.
│ │ │ │ -          o ******** aapppprrooxxPPoollyyNN ********
│ │ │ │ -            public static void approxPolyN(_M_a_t curve, _M_a_t approxCurve,
│ │ │ │ -            int nsides, float epsilon_percentage, boolean ensure_convex)
│ │ │ │ -            Approximates a polygon with a convex hull with a specified accuracy
│ │ │ │ -            and number of sides. T he cv::approxPolyN function approximates a
│ │ │ │ -            polygon with *a convex hull so that the difference between the
│ │ │ │ -            contour area of the original contour and the new polygon is
│ │ │ │ -            minimal. It uses a greedy algorithm for contracting two vertices
│ │ │ │ -            into one in such a way that the additional area is minimal.
│ │ │ │ -            Straight lines formed by each edge of the convex contour are drawn
│ │ │ │ -            and the areas of the resulting triangles are considered. Each
│ │ │ │ -            vertex will lie either on the original contour or outside it. The
│ │ │ │ -            algorithm based on the paper CITE: LowIlie2003 .
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  curve - Input vector of a 2D points stored in std::vector or
│ │ │ │ -                  Mat, points must be float or integer.
│ │ │ │ -                  approxCurve - Result of the approximation. The type is vector
│ │ │ │ -                  of a 2D point (Point2f or Point) in std::vector or Mat.
│ │ │ │ -                  nsides - The parameter defines the number of sides of the
│ │ │ │ -                  result polygon.
│ │ │ │ -                  epsilon_percentage - defines the percentage of the maximum of
│ │ │ │ -                  additional area. If it equals -1, it is not used. Otherwise
│ │ │ │ -                  algorithm stops if additional area is greater than
│ │ │ │ -                  contourArea(_curve) * percentage. If additional area exceeds
│ │ │ │ -                  the limit, algorithm returns as many vertices as there were
│ │ │ │ -                  at the moment the limit was exceeded.
│ │ │ │ -                  ensure_convex - If it is true, algorithm creates a convex
│ │ │ │ -                  hull of input contour. Otherwise input vector should be
│ │ │ │ -                  convex.
│ │ │ │ -          o ******** aapppprrooxxPPoollyyNN ********
│ │ │ │ -            public static void approxPolyN(_M_a_t curve, _M_a_t approxCurve,
│ │ │ │ -            int nsides, float epsilon_percentage)
│ │ │ │ -            Approximates a polygon with a convex hull with a specified accuracy
│ │ │ │ -            and number of sides. T he cv::approxPolyN function approximates a
│ │ │ │ -            polygon with *a convex hull so that the difference between the
│ │ │ │ -            contour area of the original contour and the new polygon is
│ │ │ │ -            minimal. It uses a greedy algorithm for contracting two vertices
│ │ │ │ -            into one in such a way that the additional area is minimal.
│ │ │ │ -            Straight lines formed by each edge of the convex contour are drawn
│ │ │ │ -            and the areas of the resulting triangles are considered. Each
│ │ │ │ -            vertex will lie either on the original contour or outside it. The
│ │ │ │ -            algorithm based on the paper CITE: LowIlie2003 .
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  curve - Input vector of a 2D points stored in std::vector or
│ │ │ │ -                  Mat, points must be float or integer.
│ │ │ │ -                  approxCurve - Result of the approximation. The type is vector
│ │ │ │ -                  of a 2D point (Point2f or Point) in std::vector or Mat.
│ │ │ │ -                  nsides - The parameter defines the number of sides of the
│ │ │ │ -                  result polygon.
│ │ │ │ -                  epsilon_percentage - defines the percentage of the maximum of
│ │ │ │ -                  additional area. If it equals -1, it is not used. Otherwise
│ │ │ │ -                  algorithm stops if additional area is greater than
│ │ │ │ -                  contourArea(_curve) * percentage. If additional area exceeds
│ │ │ │ -                  the limit, algorithm returns as many vertices as there were
│ │ │ │ -                  at the moment the limit was exceeded.
│ │ │ │ -          o ******** aapppprrooxxPPoollyyNN ********
│ │ │ │ -            public static void approxPolyN(_M_a_t curve, _M_a_t approxCurve,
│ │ │ │ -            int nsides)
│ │ │ │ -            Approximates a polygon with a convex hull with a specified accuracy
│ │ │ │ -            and number of sides. T he cv::approxPolyN function approximates a
│ │ │ │ -            polygon with *a convex hull so that the difference between the
│ │ │ │ -            contour area of the original contour and the new polygon is
│ │ │ │ -            minimal. It uses a greedy algorithm for contracting two vertices
│ │ │ │ -            into one in such a way that the additional area is minimal.
│ │ │ │ -            Straight lines formed by each edge of the convex contour are drawn
│ │ │ │ -            and the areas of the resulting triangles are considered. Each
│ │ │ │ -            vertex will lie either on the original contour or outside it. The
│ │ │ │ -            algorithm based on the paper CITE: LowIlie2003 .
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  curve - Input vector of a 2D points stored in std::vector or
│ │ │ │ -                  Mat, points must be float or integer.
│ │ │ │ -                  approxCurve - Result of the approximation. The type is vector
│ │ │ │ -                  of a 2D point (Point2f or Point) in std::vector or Mat.
│ │ │ │ -                  nsides - The parameter defines the number of sides of the
│ │ │ │ -                  result polygon. If it equals -1, it is not used. Otherwise
│ │ │ │ -                  algorithm stops if additional area is greater than
│ │ │ │ -                  contourArea(_curve) * percentage. If additional area exceeds
│ │ │ │ -                  the limit, algorithm returns as many vertices as there were
│ │ │ │ -                  at the moment the limit was exceeded.
│ │ │ │ -          o ******** mmiinnAArreeaaRReecctt ********
│ │ │ │ -            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t minAreaRect(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f points)
│ │ │ │ -            Finds a rotated rectangle of the minimum area enclosing the input
│ │ │ │ -            2D point set. The function calculates and returns the minimum-area
│ │ │ │ -            bounding rectangle (possibly rotated) for a specified point set.
│ │ │ │ -            The angle of rotation represents the angle between the line
│ │ │ │ -            connecting the starting and ending points (based on the clockwise
│ │ │ │ -            order with greatest index for the corner with greatest \(y\)) and
│ │ │ │ -            the horizontal axis. This angle always falls between \([-90, 0)\)
│ │ │ │ -            because, if the object rotates more than a rect angle, the next
│ │ │ │ -            edge is used to measure the angle. The starting and ending points
│ │ │ │ -            change as the object rotates.Developer should keep in mind that the
│ │ │ │ -            returned RotatedRect can contain negative indices when data is
│ │ │ │ -            close to the containing Mat element boundary.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ -                  or Mat
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** bbooxxPPooiinnttss ********
│ │ │ │ -            public static void boxPoints(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t box, _M_a_t points)
│ │ │ │ -            Finds the four vertices of a rotated rect. Useful to draw the
│ │ │ │ -            rotated rectangle. The function finds the four vertices of a
│ │ │ │ -            rotated rectangle. The four vertices are returned in clockwise
│ │ │ │ -            order starting from the point with greatest \(y\). If two points
│ │ │ │ -            have the same \(y\) coordinate the rightmost is the starting point.
│ │ │ │ -            This function is useful to draw the rectangle. In C++, instead of
│ │ │ │ -            using this function, you can directly use RotatedRect::points
│ │ │ │ -            method. Please visit the REF: tutorial_bounding_rotated_ellipses
│ │ │ │ -            "tutorial on Creating Bounding rotated boxes and ellipses for
│ │ │ │ -            contours" for more information.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  box - The input rotated rectangle. It may be the output of
│ │ │ │ -                  REF: minAreaRect.
│ │ │ │ -                  points - The output array of four vertices of rectangles.
│ │ │ │ -          o ******** mmiinnEEnncclloossiinnggCCiirrccllee ********
│ │ │ │ -            public static void minEnclosingCircle(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f points,
│ │ │ │ -            _P_o_i_n_t center, float[] radius)
│ │ │ │ -            Finds a circle of the minimum area enclosing a 2D point set. The
│ │ │ │ -            function finds the minimal enclosing circle of a 2D point set using
│ │ │ │ -            an iterative algorithm.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ -                  or Mat
│ │ │ │ -                  center - Output center of the circle.
│ │ │ │ -                  radius - Output radius of the circle.
│ │ │ │ -          o ******** mmiinnEEnncclloossiinnggTTrriiaannggllee ********
│ │ │ │ -            public static double minEnclosingTriangle(_M_a_t points, _M_a_t triangle)
│ │ │ │ -            Finds a triangle of minimum area enclosing a 2D point set and
│ │ │ │ -            returns its area. The function finds a triangle of minimum area
│ │ │ │ -            enclosing the given set of 2D points and returns its area. The
│ │ │ │ -            output for a given 2D point set is shown in the image below. 2D
│ │ │ │ -            points are depicted in red* and the enclosing triangle in *yellow*.
│ │ │ │ -            ![Sample output of the minimum enclosing triangle function](pics/
│ │ │ │ -            minenclosingtriangle.png) The implementation of the algorithm is
│ │ │ │ -            based on O'Rourke's CITE: ORourke86 and Klee and Laskowski's CITE:
│ │ │ │ -            KleeLaskowski85 papers. O'Rourke provides a \(\theta(n)\) algorithm
│ │ │ │ -            for finding the minimal enclosing triangle of a 2D convex polygon
│ │ │ │ -            with n vertices. Since the #minEnclosingTriangle function takes a
│ │ │ │ -            2D point set as input an additional preprocessing step of computing
│ │ │ │ -            the convex hull of the 2D point set is required. The complexity of
│ │ │ │ -            the #convexHull function is \(O(n log(n))\) which is higher than \
│ │ │ │ -            (\theta(n)\). Thus the overall complexity of the function is \(O(n
│ │ │ │ -            log(n))\).
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input vector of 2D points with depth CV_32S or
│ │ │ │ -                  CV_32F, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ -                  triangle - Output vector of three 2D points defining the
│ │ │ │ -                  vertices of the triangle. The depth of the OutputArray must
│ │ │ │ -                  be CV_32F.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** mmiinnEEnncclloossiinnggCCoonnvveexxPPoollyyggoonn ********
│ │ │ │ -            public static double minEnclosingConvexPolygon(_M_a_t points,
│ │ │ │ -            _M_a_t polygon, int k)
│ │ │ │ -            Finds a convex polygon of minimum area enclosing a 2D point set and
│ │ │ │ -            returns its area. This function takes a given set of 2D points and
│ │ │ │ -            finds the enclosing polygon with k vertices and minimal area. It
│ │ │ │ -            takes the set of points and the parameter k as input and returns
│ │ │ │ -            the area of the minimal enclosing polygon. The Implementation is
│ │ │ │ -            based on a paper by Aggarwal, Chang and Yap CITE: Aggarwal1985.
│ │ │ │ -            They provide a \(\theta(n²log(n)log(k))\) algorithm for finding the
│ │ │ │ -            minimal convex polygon with k vertices enclosing a 2D convex
│ │ │ │ -            polygon with n vertices (k < n). Since the
│ │ │ │ -            #minEnclosingConvexPolygon function takes a 2D point set as input,
│ │ │ │ -            an additional preprocessing step of computing the convex hull of
│ │ │ │ -            the 2D point set is required. The complexity of the #convexHull
│ │ │ │ -            function is \(O(n log(n))\) which is lower than \(\theta(n²log
│ │ │ │ -            (n)log(k))\). Thus the overall complexity of the function is \(O
│ │ │ │ -            (n²log(n)log(k))\).
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ -                  or Mat
│ │ │ │ -                  polygon - Output vector of 2D points defining the vertices of
│ │ │ │ -                  the enclosing polygon
│ │ │ │ -                  k - Number of vertices of the output polygon
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** mmoommeennttss ********
│ │ │ │ -            public static _M_o_m_e_n_t_s moments(_M_a_t array, boolean binaryImage)
│ │ │ │ -            Calculates all of the moments up to the third order of a polygon or
│ │ │ │ -            rasterized shape. The function computes moments, up to the 3rd
│ │ │ │ -            order, of a vector shape or a rasterized shape. The results are
│ │ │ │ -            returned in the structure cv::Moments.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  array - Single channel raster image (CV_8U, CV_16U, CV_16S,
│ │ │ │ -                  CV_32F, CV_64F) or an array ( \(1 \times N\) or \(N \times
│ │ │ │ -                  1\) ) of 2D points (Point or Point2f).
│ │ │ │ -                  binaryImage - If it is true, all non-zero image pixels are
│ │ │ │ -                  treated as 1's. The parameter is used for images only.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  moments. NNoottee:: Only applicable to contour moments
│ │ │ │ -                  calculations from Python bindings: Note that the numpy type
│ │ │ │ -                  for the input array should be either np.int32 or np.float32.
│ │ │ │ -                  NNoottee:: For contour-based moments, the zeroth-order moment \c
│ │ │ │ -                  m00 represents the contour area. If the input contour is
│ │ │ │ -                  degenerate (for example, a single point or all points are
│ │ │ │ -                  collinear), the area is zero and therefore \c m00 == 0. In
│ │ │ │ -                  this case, the centroid coordinates (\c m10/m00, \c m01/m00)
│ │ │ │ -                  are undefined and must be handled explicitly by the caller. A
│ │ │ │ -                  common workaround is to compute the center using cv::
│ │ │ │ -                  boundingRect() or by averaging the input points. SEE:
│ │ │ │ -                  contourArea, arcLength
│ │ │ │ -          o ******** mmoommeennttss ********
│ │ │ │ -            public static _M_o_m_e_n_t_s moments(_M_a_t array)
│ │ │ │ -            Calculates all of the moments up to the third order of a polygon or
│ │ │ │ -            rasterized shape. The function computes moments, up to the 3rd
│ │ │ │ -            order, of a vector shape or a rasterized shape. The results are
│ │ │ │ -            returned in the structure cv::Moments.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  array - Single channel raster image (CV_8U, CV_16U, CV_16S,
│ │ │ │ -                  CV_32F, CV_64F) or an array ( \(1 \times N\) or \(N \times
│ │ │ │ -                  1\) ) of 2D points (Point or Point2f). used for images only.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  moments. NNoottee:: Only applicable to contour moments
│ │ │ │ -                  calculations from Python bindings: Note that the numpy type
│ │ │ │ -                  for the input array should be either np.int32 or np.float32.
│ │ │ │ -                  NNoottee:: For contour-based moments, the zeroth-order moment \c
│ │ │ │ -                  m00 represents the contour area. If the input contour is
│ │ │ │ -                  degenerate (for example, a single point or all points are
│ │ │ │ -                  collinear), the area is zero and therefore \c m00 == 0. In
│ │ │ │ -                  this case, the centroid coordinates (\c m10/m00, \c m01/m00)
│ │ │ │ -                  are undefined and must be handled explicitly by the caller. A
│ │ │ │ -                  common workaround is to compute the center using cv::
│ │ │ │ -                  boundingRect() or by averaging the input points. SEE:
│ │ │ │ -                  contourArea, arcLength
│ │ │ │ -          o ******** HHuuMMoommeennttss ********
│ │ │ │ -            public static void HuMoments(_M_o_m_e_n_t_s m, _M_a_t hu)
│ │ │ │ -          o ******** mmaattcchhSShhaappeess ********
│ │ │ │ -            public static double matchShapes(_M_a_t contour1, _M_a_t contour2,
│ │ │ │ -            int method, double parameter)
│ │ │ │ -            Compares two shapes. The function compares two shapes. All three
│ │ │ │ -            implemented methods use the Hu invariants (see #HuMoments)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  contour1 - First contour or grayscale image.
│ │ │ │ -                  contour2 - Second contour or grayscale image.
│ │ │ │ -                  method - Comparison method, see #ShapeMatchModes
│ │ │ │ -                  parameter - Method-specific parameter (not supported now).
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccoonnvveexxHHuullll ********
│ │ │ │ -            public static void convexHull(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t points, _M_a_t_O_f_I_n_t hull,
│ │ │ │ -            boolean clockwise)
│ │ │ │ -            Finds the convex hull of a point set. The function cv::convexHull
│ │ │ │ -            finds the convex hull of a 2D point set using the Sklansky's
│ │ │ │ -            algorithm CITE: Sklansky82 that has *O(N logN)* complexity in the
│ │ │ │ -            current implementation.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input 2D point set, stored in std::vector or Mat.
│ │ │ │ -                  hull - Output convex hull. It is either an integer vector of
│ │ │ │ -                  indices or vector of points. In the first case, the hull
│ │ │ │ -                  elements are 0-based indices of the convex hull points in the
│ │ │ │ -                  original array (since the set of convex hull points is a
│ │ │ │ -                  subset of the original point set). In the second case, hull
│ │ │ │ -                  elements are the convex hull points themselves.
│ │ │ │ -                  clockwise - Orientation flag. If it is true, the output
│ │ │ │ -                  convex hull is oriented clockwise. Otherwise, it is oriented
│ │ │ │ -                  counter-clockwise. The assumed coordinate system has its X
│ │ │ │ -                  axis pointing to the right, and its Y axis pointing upwards.
│ │ │ │ -                  returns convex hull points. Otherwise, it returns indices of
│ │ │ │ -                  the convex hull points. When the output array is std::vector,
│ │ │ │ -                  the flag is ignored, and the output depends on the type of
│ │ │ │ -                  the vector: std::vector<int> implies returnPoints=false,
│ │ │ │ -                  std::vector<Point> implies returnPoints=true. NNoottee:: points
│ │ │ │ -                  and hull should be different arrays, inplace processing isn't
│ │ │ │ -                  supported. Check REF: tutorial_hull "the corresponding
│ │ │ │ -                  tutorial" for more details. useful links: https://
│ │ │ │ -                  www.learnopencv.com/convex-hull-using-opencv-in-python-and-c/
│ │ │ │ -          o ******** ccoonnvveexxHHuullll ********
│ │ │ │ -            public static void convexHull(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t points, _M_a_t_O_f_I_n_t hull)
│ │ │ │ -            Finds the convex hull of a point set. The function cv::convexHull
│ │ │ │ -            finds the convex hull of a 2D point set using the Sklansky's
│ │ │ │ -            algorithm CITE: Sklansky82 that has *O(N logN)* complexity in the
│ │ │ │ -            current implementation.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input 2D point set, stored in std::vector or Mat.
│ │ │ │ -                  hull - Output convex hull. It is either an integer vector of
│ │ │ │ -                  indices or vector of points. In the first case, the hull
│ │ │ │ -                  elements are 0-based indices of the convex hull points in the
│ │ │ │ -                  original array (since the set of convex hull points is a
│ │ │ │ -                  subset of the original point set). In the second case, hull
│ │ │ │ -                  elements are the convex hull points themselves. Otherwise, it
│ │ │ │ -                  is oriented counter-clockwise. The assumed coordinate system
│ │ │ │ -                  has its X axis pointing to the right, and its Y axis pointing
│ │ │ │ -                  upwards. returns convex hull points. Otherwise, it returns
│ │ │ │ -                  indices of the convex hull points. When the output array is
│ │ │ │ -                  std::vector, the flag is ignored, and the output depends on
│ │ │ │ -                  the type of the vector: std::vector<int> implies
│ │ │ │ -                  returnPoints=false, std::vector<Point> implies
│ │ │ │ -                  returnPoints=true. NNoottee:: points and hull should be different
│ │ │ │ -                  arrays, inplace processing isn't supported. Check REF:
│ │ │ │ -                  tutorial_hull "the corresponding tutorial" for more details.
│ │ │ │ -                  useful links: https://www.learnopencv.com/convex-hull-using-
│ │ │ │ -                  opencv-in-python-and-c/
│ │ │ │ -          o ******** ccoonnvveexxiittyyDDeeffeeccttss ********
│ │ │ │ -            public static void convexityDefects(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t contour,
│ │ │ │ -            _M_a_t_O_f_I_n_t convexhull, _M_a_t_O_f_I_n_t_4 convexityDefects)
│ │ │ │ -            Finds the convexity defects of a contour. The figure below displays
│ │ │ │ -            convexity defects of a hand contour: ![image](pics/defects.png)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  contour - Input contour.
│ │ │ │ -                  convexhull - Convex hull obtained using convexHull that
│ │ │ │ -                  should contain indices of the contour points that make the
│ │ │ │ -                  hull.
│ │ │ │ -                  convexityDefects - The output vector of convexity defects. In
│ │ │ │ -                  C++ and the new Python/Java interface each convexity defect
│ │ │ │ -                  is represented as 4-element integer vector (a.k.a. #Vec4i):
│ │ │ │ -                  (start_index, end_index, farthest_pt_index, fixpt_depth),
│ │ │ │ -                  where indices are 0-based indices in the original contour of
│ │ │ │ -                  the convexity defect beginning, end and the farthest point,
│ │ │ │ -                  and fixpt_depth is fixed-point approximation (with 8
│ │ │ │ -                  fractional bits) of the distance between the farthest contour
│ │ │ │ -                  point and the hull. That is, to get the floating-point value
│ │ │ │ -                  of the depth will be fixpt_depth/256.0.
│ │ │ │ -          o ******** iissCCoonnttoouurrCCoonnvveexx ********
│ │ │ │ -            public static boolean isContourConvex(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t contour)
│ │ │ │ -            Tests a contour convexity. The function tests whether the input
│ │ │ │ -            contour is convex or not. The contour must be simple, that is,
│ │ │ │ -            without self-intersections. Otherwise, the function output is
│ │ │ │ -            undefined.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  contour - Input vector of 2D points, stored in std::vector<>
│ │ │ │ -                  or Mat
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** iinntteerrsseeccttCCoonnvveexxCCoonnvveexx ********
│ │ │ │ -            public static float intersectConvexConvex(_M_a_t p1, _M_a_t p2, _M_a_t p12,
│ │ │ │ -            boolean handleNested)
│ │ │ │ -            Finds intersection of two convex polygons
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  p1 - First polygon
│ │ │ │ -                  p2 - Second polygon
│ │ │ │ -                  p12 - Output polygon describing the intersecting area
│ │ │ │ -                  handleNested - When true, an intersection is found if one of
│ │ │ │ -                  the polygons is fully enclosed in the other. When false, no
│ │ │ │ -                  intersection is found. If the polygons share a side or the
│ │ │ │ -                  vertex of one polygon lies on an edge of the other, they are
│ │ │ │ -                  not considered nested and an intersection will be found
│ │ │ │ -                  regardless of the value of handleNested.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  Area of intersecting polygon. May be negative, if algorithm
│ │ │ │ -                  has not converged, e.g. non-convex input. NNoottee::
│ │ │ │ -                  intersectConvexConvex doesn't confirm that both polygons are
│ │ │ │ -                  convex and will return invalid results if they aren't.
│ │ │ │ -          o ******** iinntteerrsseeccttCCoonnvveexxCCoonnvveexx ********
│ │ │ │ -            public static float intersectConvexConvex(_M_a_t p1, _M_a_t p2, _M_a_t p12)
│ │ │ │ -            Finds intersection of two convex polygons
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  p1 - First polygon
│ │ │ │ -                  p2 - Second polygon
│ │ │ │ -                  p12 - Output polygon describing the intersecting area When
│ │ │ │ -                  false, no intersection is found. If the polygons share a side
│ │ │ │ -                  or the vertex of one polygon lies on an edge of the other,
│ │ │ │ -                  they are not considered nested and an intersection will be
│ │ │ │ -                  found regardless of the value of handleNested.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  Area of intersecting polygon. May be negative, if algorithm
│ │ │ │ -                  has not converged, e.g. non-convex input. NNoottee::
│ │ │ │ -                  intersectConvexConvex doesn't confirm that both polygons are
│ │ │ │ -                  convex and will return invalid results if they aren't.
│ │ │ │ -          o ******** ffiittEElllliippssee ********
│ │ │ │ -            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t fitEllipse(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f points)
│ │ │ │ -            Fits an ellipse around a set of 2D points. The function calculates
│ │ │ │ -            the ellipse that fits (in a least-squares sense) a set of 2D points
│ │ │ │ -            best of all. It returns the rotated rectangle in which the ellipse
│ │ │ │ -            is inscribed. The first algorithm described by CITE: Fitzgibbon95
│ │ │ │ -            is used. Developer should keep in mind that it is possible that the
│ │ │ │ -            returned ellipse/rotatedRect data contains negative indices, due to
│ │ │ │ -            the data points being close to the border of the containing Mat
│ │ │ │ -            element.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input 2D point set, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ -                  NNoottee:: Input point types are REF: Point2i or REF: Point2f and
│ │ │ │ -                  at least 5 points are required. NNoottee:: REF:
│ │ │ │ -                  getClosestEllipsePoints function can be used to compute the
│ │ │ │ -                  ellipse fitting error.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ffiittEElllliippsseeAAMMSS ********
│ │ │ │ -            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t fitEllipseAMS(_M_a_t points)
│ │ │ │ -            Fits an ellipse around a set of 2D points. The function calculates
│ │ │ │ -            the ellipse that fits a set of 2D points. It returns the rotated
│ │ │ │ -            rectangle in which the ellipse is inscribed. The Approximate Mean
│ │ │ │ -            Square (AMS) proposed by CITE: Taubin1991 is used. For an ellipse,
│ │ │ │ -            this basis set is \( \chi= \left(x^2, x y, y^2, x, y, 1\right) \),
│ │ │ │ -            which is a set of six free coefficients \( A^T=\left\{A_{\text
│ │ │ │ -            {xx}},A_{\text{xy}},A_{\text{yy}},A_x,A_y,A_0\right\} \). However,
│ │ │ │ -            to specify an ellipse, all that is needed is five numbers; the
│ │ │ │ -            major and minor axes lengths \( (a,b) \), the position \( (x_0,y_0)
│ │ │ │ -            \), and the orientation \( \theta \). This is because the basis set
│ │ │ │ -            includes lines, quadratics, parabolic and hyperbolic functions as
│ │ │ │ -            well as elliptical functions as possible fits. If the fit is found
│ │ │ │ -            to be a parabolic or hyperbolic function then the standard
│ │ │ │ -            #fitEllipse method is used. The AMS method restricts the fit to
│ │ │ │ -            parabolic, hyperbolic and elliptical curves by imposing the
│ │ │ │ -            condition that \( A^T ( D_x^T D_x + D_y^T D_y) A = 1 \) where the
│ │ │ │ -            matrices \( Dx \) and \( Dy \) are the partial derivatives of the
│ │ │ │ -            design matrix \( D \) with respect to x and y. The matrices are
│ │ │ │ -            formed row by row applying the following to each of the points in
│ │ │ │ -            the set: \(align*}{ D(i,:)&=\left\{x_i^2, x_i y_i, y_i^2, x_i, y_i,
│ │ │ │ -            1\right\} & D_x(i,:)&=\left\{2 x_i,y_i,0,1,0,0\right\} & D_y(i,:
│ │ │ │ -            )&=\left\{0,x_i,2 y_i,0,1,0\right\} \) The AMS method minimizes the
│ │ │ │ -            cost function \(equation*}{ \epsilon ^2=\frac{ A^T D^T D A }{ A^T
│ │ │ │ -            (D_x^T D_x + D_y^T D_y) A^T } \) The minimum cost is found by
│ │ │ │ -            solving the generalized eigenvalue problem. \(equation*}{ D^T D A =
│ │ │ │ -            \lambda \left( D_x^T D_x + D_y^T D_y\right) A \)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input 2D point set, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ -                  NNoottee:: Input point types are REF: Point2i or REF: Point2f and
│ │ │ │ -                  at least 5 points are required. NNoottee:: REF:
│ │ │ │ -                  getClosestEllipsePoints function can be used to compute the
│ │ │ │ -                  ellipse fitting error.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ffiittEElllliippsseeDDiirreecctt ********
│ │ │ │ -            public static _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t fitEllipseDirect(_M_a_t points)
│ │ │ │ -            Fits an ellipse around a set of 2D points. The function calculates
│ │ │ │ -            the ellipse that fits a set of 2D points. It returns the rotated
│ │ │ │ -            rectangle in which the ellipse is inscribed. The Direct least
│ │ │ │ -            square (Direct) method by CITE: oy1998NumericallySD is used. For an
│ │ │ │ -            ellipse, this basis set is \( \chi= \left(x^2, x y, y^2, x, y,
│ │ │ │ -            1\right) \), which is a set of six free coefficients \( A^T=\left\
│ │ │ │ -            {A_{\text{xx}},A_{\text{xy}},A_{\text{yy}},A_x,A_y,A_0\right\} \).
│ │ │ │ -            However, to specify an ellipse, all that is needed is five numbers;
│ │ │ │ -            the major and minor axes lengths \( (a,b) \), the position \(
│ │ │ │ -            (x_0,y_0) \), and the orientation \( \theta \). This is because the
│ │ │ │ -            basis set includes lines, quadratics, parabolic and hyperbolic
│ │ │ │ -            functions as well as elliptical functions as possible fits. The
│ │ │ │ -            Direct method confines the fit to ellipses by ensuring that \( 4 A_
│ │ │ │ -            {xx} A_{yy}- A_{xy}^2 > 0 \). The condition imposed is that \( 4 A_
│ │ │ │ -            {xx} A_{yy}- A_{xy}^2=1 \) which satisfies the inequality and as
│ │ │ │ -            the coefficients can be arbitrarily scaled is not overly
│ │ │ │ -            restrictive. \(equation*}{ \epsilon ^2= A^T D^T D A \quad \text
│ │ │ │ -            {with} \quad A^T C A =1 \quad \text{and} \quad C=\left(\begin
│ │ │ │ -            {matrix} 0 & 0 & 2 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 2 & 0 &
│ │ │ │ -            0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
│ │ │ │ -            0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \end{matrix} \right) \) The minimum cost is
│ │ │ │ -            found by solving the generalized eigenvalue problem. \(equation*}
│ │ │ │ -            { D^T D A = \lambda \left( C\right) A \) The system produces only
│ │ │ │ -            one positive eigenvalue \( \lambda\) which is chosen as the
│ │ │ │ -            solution with its eigenvector \(\mathbf{u}\). These are used to
│ │ │ │ -            find the coefficients \(equation*}{ A = \sqrt{\frac{1}{\mathbf{u}^T
│ │ │ │ -            C \mathbf{u}}} \mathbf{u} \) The scaling factor guarantees that \
│ │ │ │ -            (A^T C A =1\).
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input 2D point set, stored in std::vector<> or Mat
│ │ │ │ -                  NNoottee:: Input point types are REF: Point2i or REF: Point2f and
│ │ │ │ -                  at least 5 points are required. NNoottee:: REF:
│ │ │ │ -                  getClosestEllipsePoints function can be used to compute the
│ │ │ │ -                  ellipse fitting error.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ggeettCClloosseessttEElllliippsseePPooiinnttss ********
│ │ │ │ -            public static void getClosestEllipsePoints
│ │ │ │ -            (_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t ellipse_params, _M_a_t points, _M_a_t closest_pts)
│ │ │ │ -            Compute for each 2d point the nearest 2d point located on a given
│ │ │ │ -            ellipse. The function computes the nearest 2d location on a given
│ │ │ │ -            ellipse for a vector of 2d points and is based on CITE:
│ │ │ │ -            Chatfield2017 code. This function can be used to compute for
│ │ │ │ -            instance the ellipse fitting error.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  ellipse_params - Ellipse parameters
│ │ │ │ -                  points - Input 2d points
│ │ │ │ -                  closest_pts - For each 2d point, their corresponding closest
│ │ │ │ -                  2d point located on a given ellipse NNoottee:: Input point types
│ │ │ │ -                  are REF: Point2i or REF: Point2f SEE: fitEllipse,
│ │ │ │ -                  fitEllipseAMS, fitEllipseDirect
│ │ │ │ -          o ******** ffiittLLiinnee ********
│ │ │ │ -            public static void fitLine(_M_a_t points, _M_a_t line, int distType,
│ │ │ │ -            double param, double reps, double aeps)
│ │ │ │ -            Fits a line to a 2D or 3D point set. The function fitLine fits a
│ │ │ │ -            line to a 2D or 3D point set by minimizing \(\sum_i \rho(r_i)\)
│ │ │ │ -            where \(r_i\) is a distance between the \(i^{th}\) point, the line
│ │ │ │ -            and \(\rho(r)\) is a distance function, one of the following: -
│ │ │ │ -            DIST_L2 \(\rho (r) = r^2/2 \quad \text{(the simplest and the
│ │ │ │ -            fastest least-squares method)}\) - DIST_L1 \(\rho (r) = r\) -
│ │ │ │ -            DIST_L12 \(\rho (r) = 2 \cdot ( \sqrt{1 + \frac{r^2}{2}} - 1)\) -
│ │ │ │ -            DIST_FAIR \(\rho \left (r \right ) = C^2 \cdot \left ( \frac{r}{C}
│ │ │ │ -            - \log{\left(1 + \frac{r}{C}\right)} \right ) \quad \text{where}
│ │ │ │ -            \quad C=1.3998\) - DIST_WELSCH \(\rho \left (r \right ) = \frac
│ │ │ │ -            {C^2}{2} \cdot \left ( 1 - \exp{\left(-\left(\frac{r}
│ │ │ │ -            {C}\right)^2\right)} \right ) \quad \text{where} \quad C=2.9846\) -
│ │ │ │ -            DIST_HUBER \(\rho (r) = \fork{r^2/2}{if \(r < C\)}{C \cdot (r-C/2)}
│ │ │ │ -            {otherwise} \quad \text{where} \quad C=1.345\) The algorithm is
│ │ │ │ -            based on the M-estimator ( <https://en.wikipedia.org/wiki/M-
│ │ │ │ -            estimator> ) technique that iteratively fits the line using the
│ │ │ │ -            weighted least-squares algorithm. After each iteration the weights
│ │ │ │ -            \(w_i\) are adjusted to be inversely proportional to \(\rho(r_i)\)
│ │ │ │ -            .
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  points - Input vector of 2D or 3D points, stored in std::
│ │ │ │ -                  vector<> or Mat.
│ │ │ │ -                  line - Output line parameters. In case of 2D fitting, it
│ │ │ │ -                  should be a vector of 4 elements (like Vec4f) - (vx, vy, x0,
│ │ │ │ -                  y0), where (vx, vy) is a normalized vector collinear to the
│ │ │ │ -                  line and (x0, y0) is a point on the line. In case of 3D
│ │ │ │ -                  fitting, it should be a vector of 6 elements (like Vec6f) -
│ │ │ │ -                  (vx, vy, vz, x0, y0, z0), where (vx, vy, vz) is a normalized
│ │ │ │ -                  vector collinear to the line and (x0, y0, z0) is a point on
│ │ │ │ -                  the line.
│ │ │ │ -                  distType - Distance used by the M-estimator, see
│ │ │ │ -                  #DistanceTypes
│ │ │ │ -                  param - Numerical parameter ( C ) for some types of
│ │ │ │ -                  distances. If it is 0, an optimal value is chosen.
│ │ │ │ -                  reps - Sufficient accuracy for the radius (distance between
│ │ │ │ -                  the coordinate origin and the line).
│ │ │ │ -                  aeps - Sufficient accuracy for the angle. 0.01 would be a
│ │ │ │ -                  good default value for reps and aeps.
│ │ │ │ -          o ******** ppooiinnttPPoollyyggoonnTTeesstt ********
│ │ │ │ -            public static double pointPolygonTest(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f contour,
│ │ │ │ -            _P_o_i_n_t pt, boolean measureDist)
│ │ │ │ -            Performs a point-in-contour test. The function determines whether
│ │ │ │ -            the point is inside a contour, outside, or lies on an edge (or
│ │ │ │ -            coincides with a vertex). It returns positive (inside), negative
│ │ │ │ -            (outside), or zero (on an edge) value, correspondingly. When
│ │ │ │ -            measureDist=false , the return value is +1, -1, and 0,
│ │ │ │ -            respectively. Otherwise, the return value is a signed distance
│ │ │ │ -            between the point and the nearest contour edge. See below a sample
│ │ │ │ -            output of the function where each image pixel is tested against the
│ │ │ │ -            contour: ![sample output](pics/pointpolygon.png)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  contour - Input contour.
│ │ │ │ -                  pt - Point tested against the contour.
│ │ │ │ -                  measureDist - If true, the function estimates the signed
│ │ │ │ -                  distance from the point to the nearest contour edge.
│ │ │ │ -                  Otherwise, the function only checks if the point is inside a
│ │ │ │ -                  contour or not.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** rroottaatteeddRReeccttaanngglleeIInntteerrsseeccttiioonn ********
│ │ │ │ -            public static int rotatedRectangleIntersection(_R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t rect1,
│ │ │ │ -            _R_o_t_a_t_e_d_R_e_c_t rect2, _M_a_t intersectingRegion)
│ │ │ │ -            Finds out if there is any intersection between two rotated
│ │ │ │ -            rectangles. If there is then the vertices of the intersecting
│ │ │ │ -            region are returned as well. Below are some examples of
│ │ │ │ -            intersection configurations. The hatched pattern indicates the
│ │ │ │ -            intersecting region and the red vertices are returned by the
│ │ │ │ -            function. ![intersection examples](pics/intersection.png)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  rect1 - First rectangle
│ │ │ │ -                  rect2 - Second rectangle
│ │ │ │ -                  intersectingRegion - The output array of the vertices of the
│ │ │ │ -                  intersecting region. It returns at most 8 vertices. Stored as
│ │ │ │ -                  std::vector<cv::Point2f> or cv::Mat as Mx1 of type CV_32FC2.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  One of #RectanglesIntersectTypes
│ │ │ │ -          o ******** aarrccLLeennggtthh ********
│ │ │ │ -            public static double arcLength(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f curve, boolean closed)
│ │ │ │ -            Calculates a contour perimeter or a curve length. The function
│ │ │ │ -            computes a curve length or a closed contour perimeter.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  curve - Input vector of 2D points, stored in std::vector or
│ │ │ │ -                  Mat.
│ │ │ │ -                  closed - Flag indicating whether the curve is closed or not.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccoonnttoouurrAArreeaa ********
│ │ │ │ -            public static double contourArea(_M_a_t contour, boolean oriented)
│ │ │ │ -            Calculates a contour area. The function computes a contour area.
│ │ │ │ -            Similarly to moments , the area is computed using the Green
│ │ │ │ -            formula. Thus, the returned area and the number of non-zero pixels,
│ │ │ │ -            if you draw the contour using #drawContours or #fillPoly , can be
│ │ │ │ -            different. Also, the function will most certainly give a wrong
│ │ │ │ -            results for contours with self-intersections. Example:
│ │ │ │ -            vector<Point> contour; contour.push_back(Point2f(0, 0));
│ │ │ │ -            contour.push_back(Point2f(10, 0)); contour.push_back(Point2f(10,
│ │ │ │ -            10)); contour.push_back(Point2f(5, 4)); double area0 = contourArea
│ │ │ │ -            (contour); vector<Point> approx; approxPolyDP(contour, approx, 5,
│ │ │ │ -            true); double area1 = contourArea(approx); cout << "area0 =" <<
│ │ │ │ -            area0 << endl << "area1 =" << area1 << endl << "approx poly
│ │ │ │ -            vertices" << approx.size() << endl;
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  contour - Input vector of 2D points (contour vertices),
│ │ │ │ -                  stored in std::vector or Mat.
│ │ │ │ -                  oriented - Oriented area flag. If it is true, the function
│ │ │ │ -                  returns a signed area value, depending on the contour
│ │ │ │ -                  orientation (clockwise or counter-clockwise). Using this
│ │ │ │ -                  feature you can determine orientation of a contour by taking
│ │ │ │ -                  the sign of an area. By default, the parameter is false,
│ │ │ │ -                  which means that the absolute value is returned.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccoonnttoouurrAArreeaa ********
│ │ │ │ -            public static double contourArea(_M_a_t contour)
│ │ │ │ -            Calculates a contour area. The function computes a contour area.
│ │ │ │ -            Similarly to moments , the area is computed using the Green
│ │ │ │ -            formula. Thus, the returned area and the number of non-zero pixels,
│ │ │ │ -            if you draw the contour using #drawContours or #fillPoly , can be
│ │ │ │ -            different. Also, the function will most certainly give a wrong
│ │ │ │ -            results for contours with self-intersections. Example:
│ │ │ │ -            vector<Point> contour; contour.push_back(Point2f(0, 0));
│ │ │ │ -            contour.push_back(Point2f(10, 0)); contour.push_back(Point2f(10,
│ │ │ │ -            10)); contour.push_back(Point2f(5, 4)); double area0 = contourArea
│ │ │ │ -            (contour); vector<Point> approx; approxPolyDP(contour, approx, 5,
│ │ │ │ -            true); double area1 = contourArea(approx); cout << "area0 =" <<
│ │ │ │ -            area0 << endl << "area1 =" << area1 << endl << "approx poly
│ │ │ │ -            vertices" << approx.size() << endl;
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  contour - Input vector of 2D points (contour vertices),
│ │ │ │ -                  stored in std::vector or Mat. depending on the contour
│ │ │ │ -                  orientation (clockwise or counter-clockwise). Using this
│ │ │ │ -                  feature you can determine orientation of a contour by taking
│ │ │ │ -                  the sign of an area. By default, the parameter is false,
│ │ │ │ -                  which means that the absolute value is returned.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** bboouunnddiinnggRReecctt ********
│ │ │ │ -            public static _R_e_c_t boundingRect(_M_a_t array)
│ │ │ │ -            Calculates the up-right bounding rectangle of a point set or non-
│ │ │ │ -            zero pixels of gray-scale image. The function calculates and
│ │ │ │ -            returns the minimal up-right bounding rectangle for the specified
│ │ │ │ -            point set or non-zero pixels of gray-scale image.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  array - Input gray-scale image or 2D point set, stored in
│ │ │ │ -                  std::vector or Mat.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ggeettRRoottaattiioonnMMaattrriixx22DD ********
│ │ │ │ -            public static _M_a_t getRotationMatrix2D(_P_o_i_n_t center, double angle,
│ │ │ │ -            double scale)
│ │ │ │ -            Calculates an affine matrix of 2D rotation. The function calculates
│ │ │ │ -            the following matrix: \(\begin{bmatrix} \alpha & \beta & (1- \alpha
│ │ │ │ -            ) \cdot \texttt{center.x} - \beta \cdot \texttt{center.y} \\ -
│ │ │ │ -            \beta & \alpha & \beta \cdot \texttt{center.x} + (1- \alpha ) \cdot
│ │ │ │ -            \texttt{center.y} \end{bmatrix}\) where \(\begin{array}{l} \alpha =
│ │ │ │ -            \texttt{scale} \cdot \cos \texttt{angle} , \\ \beta = \texttt
│ │ │ │ -            {scale} \cdot \sin \texttt{angle} \end{array}\) The transformation
│ │ │ │ -            maps the rotation center to itself. If this is not the target,
│ │ │ │ -            adjust the shift.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  center - Center of the rotation in the source image.
│ │ │ │ -                  angle - Rotation angle in degrees. Positive values mean
│ │ │ │ -                  counter-clockwise rotation (the coordinate origin is assumed
│ │ │ │ -                  to be the top-left corner).
│ │ │ │ -                  scale - Isotropic scale factor. SEE: getAffineTransform,
│ │ │ │ -                  warpAffine, transform
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** iinnvveerrttAAffffiinneeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void invertAffineTransform(_M_a_t M, _M_a_t iM)
│ │ │ │ -            Inverts an affine transformation. The function computes an inverse
│ │ │ │ -            affine transformation represented by \(2 \times 3\) matrix M: \
│ │ │ │ -            (\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & b_1 \\ a_{21} & a_{22} & b_2
│ │ │ │ -            \end{bmatrix}\) The result is also a \(2 \times 3\) matrix of the
│ │ │ │ -            same type as M.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  M - Original affine transformation.
│ │ │ │ -                  iM - Output reverse affine transformation.
│ │ │ │ -          o ******** ggeettPPeerrssppeeccttiivveeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static _M_a_t getPerspectiveTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int solveMethod)
│ │ │ │ -            Calculates a perspective transform from four pairs of the
│ │ │ │ -            corresponding points. The function calculates the \(3 \times 3\)
│ │ │ │ -            matrix of a perspective transform so that: \(\begin{bmatrix} t_i
│ │ │ │ -            x'_i \\ t_i y'_i \\ t_i \end{bmatrix} = \texttt{map_matrix} \cdot
│ │ │ │ -            \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ 1 \end{bmatrix}\) where \(dst(i)=
│ │ │ │ -            (x'_i,y'_i), src(i)=(x_i, y_i), i=0,1,2,3\)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - Coordinates of quadrangle vertices in the source image.
│ │ │ │ -                  dst - Coordinates of the corresponding quadrangle vertices in
│ │ │ │ -                  the destination image.
│ │ │ │ -                  solveMethod - method passed to cv::solve (#DecompTypes) SEE:
│ │ │ │ -                  findHomography, warpPerspective, perspectiveTransform
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ggeettPPeerrssppeeccttiivveeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static _M_a_t getPerspectiveTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            Calculates a perspective transform from four pairs of the
│ │ │ │ -            corresponding points. The function calculates the \(3 \times 3\)
│ │ │ │ -            matrix of a perspective transform so that: \(\begin{bmatrix} t_i
│ │ │ │ -            x'_i \\ t_i y'_i \\ t_i \end{bmatrix} = \texttt{map_matrix} \cdot
│ │ │ │ -            \begin{bmatrix} x_i \\ y_i \\ 1 \end{bmatrix}\) where \(dst(i)=
│ │ │ │ -            (x'_i,y'_i), src(i)=(x_i, y_i), i=0,1,2,3\)
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - Coordinates of quadrangle vertices in the source image.
│ │ │ │ -                  dst - Coordinates of the corresponding quadrangle vertices in
│ │ │ │ -                  the destination image. SEE: findHomography, warpPerspective,
│ │ │ │ -                  perspectiveTransform
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ggeettAAffffiinneeTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static _M_a_t getAffineTransform(_M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f src,
│ │ │ │ -            _M_a_t_O_f_P_o_i_n_t_2_f dst)
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/img_hash/Img_hash.html
│ │ │┄ Ordering differences only
│ │ │ @@ -66,25 +66,25 @@
│ │ │  <li><a href="#constructor-detail" tabindex="0">Constructor Details</a>
│ │ │  <ol class="toc-list">
│ │ │  <li><a href="#%3Cinit%3E()" tabindex="0">Img_hash()</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li><a href="#method-detail" tabindex="0">Method Details</a>
│ │ │  <ol class="toc-list">
│ │ │ -<li><a href="#radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)" tabindex="0">radialVarianceHash(Mat, Mat, double, int)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)" tabindex="0">radialVarianceHash(Mat, Mat, double)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">radialVarianceHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#pHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">pHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float)" tabindex="0">marrHildrethHash(Mat, Mat, float, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float)" tabindex="0">marrHildrethHash(Mat, Mat, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">marrHildrethHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#colorMomentHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">colorMomentHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)" tabindex="0">radialVarianceHash(Mat, Mat, double, int)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)" tabindex="0">radialVarianceHash(Mat, Mat, double)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">radialVarianceHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#blockMeanHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int)" tabindex="0">blockMeanHash(Mat, Mat, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#blockMeanHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">blockMeanHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#pHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">pHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#averageHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">averageHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#colorMomentHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">colorMomentHash(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  <button class="hide-sidebar"><span>Hide sidebar&nbsp;</span><img src="../../../resource-files/left.svg" alt="Hide sidebar"></button><button class="show-sidebar"><img src="../../../resource-files/right.svg" alt="Show sidebar"><span>&nbsp;Show sidebar</span></button></nav>
│ │ │  <main role="main">
│ │ │  <!-- ======== START OF CLASS DATA ======== -->
│ │ │  <div class="header">
│ │ │ @@ -289,154 +289,120 @@
│ │ │  </li>
│ │ │  <!-- ============ METHOD DETAIL ========== -->
│ │ │  <li>
│ │ │  <section class="method-details" id="method-detail">
│ │ │  <h2>Method Details</h2>
│ │ │  <ul class="member-list">
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)">
│ │ │ -<h3>radialVarianceHash</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float)">
│ │ │ +<h3>marrHildrethHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">radialVarianceHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">marrHildrethHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr,
│ │ │ - double&nbsp;sigma,
│ │ │ - int&nbsp;numOfAngleLine)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes radial variance hash of the input image</div>
│ │ │ + float&nbsp;alpha,
│ │ │ + float&nbsp;scale)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Computes average hash value of the input image</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │      type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma</code> - Gaussian kernel standard deviation</dd>
│ │ │ -<dd><code>numOfAngleLine</code> - The number of angles to consider</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ +    decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │ +<dd><code>alpha</code> - int scale factor for marr wavelet (default=2).</dd>
│ │ │ +<dd><code>scale</code> - int level of scale factor (default = 1)</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)">
│ │ │ -<h3>radialVarianceHash</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float)">
│ │ │ +<h3>marrHildrethHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">radialVarianceHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">marrHildrethHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr,
│ │ │ - double&nbsp;sigma)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes radial variance hash of the input image</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │ -    type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma</code> - Gaussian kernel standard deviation</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ -<h3>radialVarianceHash</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">radialVarianceHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes radial variance hash of the input image</div>
│ │ │ + float&nbsp;alpha)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Computes average hash value of the input image</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │      type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="pHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ -<h3>pHash</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">pHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes pHash value of the input image</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │ -     type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 8 uchar value</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ +    decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │ +<dd><code>alpha</code> - int scale factor for marr wavelet (default=2).</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float)">
│ │ │ +<section class="detail" id="marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │  <h3>marrHildrethHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │  <div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">marrHildrethHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr,
│ │ │ - float&nbsp;alpha,
│ │ │ - float&nbsp;scale)</span></div>
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │  <div class="block">Computes average hash value of the input image</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │      type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │  <dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │      decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │ -<dd><code>alpha</code> - int scale factor for marr wavelet (default=2).</dd>
│ │ │ -<dd><code>scale</code> - int level of scale factor (default = 1)</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float)">
│ │ │ -<h3>marrHildrethHash</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)">
│ │ │ +<h3>radialVarianceHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">marrHildrethHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">radialVarianceHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr,
│ │ │ - float&nbsp;alpha)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes average hash value of the input image</div>
│ │ │ + double&nbsp;sigma,
│ │ │ + int&nbsp;numOfAngleLine)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Computes radial variance hash of the input image</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │      type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ -    decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │ -<dd><code>alpha</code> - int scale factor for marr wavelet (default=2).</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma</code> - Gaussian kernel standard deviation</dd>
│ │ │ +<dd><code>numOfAngleLine</code> - The number of angles to consider</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="marrHildrethHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ -<h3>marrHildrethHash</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)">
│ │ │ +<h3>radialVarianceHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">marrHildrethHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes average hash value of the input image</div>
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">radialVarianceHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr,
│ │ │ + double&nbsp;sigma)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Computes radial variance hash of the input image</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │      type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ -    decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma</code> - Gaussian kernel standard deviation</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="colorMomentHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ -<h3>colorMomentHash</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="radialVarianceHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ +<h3>radialVarianceHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">colorMomentHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">radialVarianceHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Computes color moment hash of the input, the algorithm
│ │ │ -    is come from the paper "Perceptual  Hashing  for  Color  Images
│ │ │ -    Using  Invariant Moments"</div>
│ │ │ +<div class="block">Computes radial variance hash of the input image</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │ -    type should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.</dd>
│ │ │ -<dd><code>outputArr</code> - 42 hash values with type CV_64F(double)</dd>
│ │ │ +    type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │  <section class="detail" id="blockMeanHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int)">
│ │ │  <h3>blockMeanHash</h3>
│ │ │ @@ -466,28 +432,62 @@
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value, type should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.</dd>
│ │ │  <dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ +<section class="detail" id="pHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ +<h3>pHash</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">pHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Computes pHash value of the input image</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │ +     type should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 8 uchar value</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │  <section class="detail" id="averageHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │  <h3>averageHash</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │  <div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">averageHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │  <div class="block">Calculates img_hash::AverageHash in one call</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │  <dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value, type should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.</dd>
│ │ │  <dd><code>outputArr</code> - Hash value of input, it will contain 16 hex decimal number, return type is CV_8U</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="colorMomentHash(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)">
│ │ │ +<h3>colorMomentHash</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">colorMomentHash</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;inputArr,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;outputArr)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Computes color moment hash of the input, the algorithm
│ │ │ +    is come from the paper "Perceptual  Hashing  for  Color  Images
│ │ │ +    Using  Invariant Moments"</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>inputArr</code> - input image want to compute hash value,
│ │ │ +    type should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.</dd>
│ │ │ +<dd><code>outputArr</code> - 42 hash values with type CV_64F(double)</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  <!-- ========= END OF CLASS DATA ========= -->
│ │ │  <footer>
│ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ @@ -21,25 +21,25 @@
│ │ │ │     4. _M_e_t_h_o_d_ _S_u_m_m_a_r_y
│ │ │ │     5. _F_i_e_l_d_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │           1. _B_L_O_C_K___M_E_A_N___H_A_S_H___M_O_D_E___0
│ │ │ │           2. _B_L_O_C_K___M_E_A_N___H_A_S_H___M_O_D_E___1
│ │ │ │     6. _C_o_n_s_t_r_u_c_t_o_r_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │           1. _I_m_g___h_a_s_h_(_)
│ │ │ │     7. _M_e_t_h_o_d_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │ -         1. _r_a_d_i_a_l_V_a_r_i_a_n_c_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -         2. _r_a_d_i_a_l_V_a_r_i_a_n_c_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -         3. _r_a_d_i_a_l_V_a_r_i_a_n_c_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -         4. _p_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -         5. _m_a_r_r_H_i_l_d_r_e_t_h_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         6. _m_a_r_r_H_i_l_d_r_e_t_h_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         7. _m_a_r_r_H_i_l_d_r_e_t_h_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -         8. _c_o_l_o_r_M_o_m_e_n_t_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -         9. _b_l_o_c_k_M_e_a_n_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        10. _b_l_o_c_k_M_e_a_n_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        11. _a_v_e_r_a_g_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +         1. _m_a_r_r_H_i_l_d_r_e_t_h_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +         2. _m_a_r_r_H_i_l_d_r_e_t_h_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +         3. _m_a_r_r_H_i_l_d_r_e_t_h_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +         4. _r_a_d_i_a_l_V_a_r_i_a_n_c_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +         5. _r_a_d_i_a_l_V_a_r_i_a_n_c_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +         6. _r_a_d_i_a_l_V_a_r_i_a_n_c_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +         7. _b_l_o_c_k_M_e_a_n_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +         8. _b_l_o_c_k_M_e_a_n_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +         9. _p_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        10. _a_v_e_r_a_g_e_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        11. _c_o_l_o_r_M_o_m_e_n_t_H_a_s_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │  Hide sidebar [Hide sidebar][Show sidebar] Show sidebar
│ │ │ │  ************ CCllaassss IImmgg__hhaasshh ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.img_hash.Img_hash
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Img_hash extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -111,48 +111,14 @@
│ │ │ │              public static final int BLOCK_MEAN_HASH_MODE_1
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │                        # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │      * ********** CCoonnssttrruuccttoorr DDeettaaiillss **********
│ │ │ │            o ******** IImmgg__hhaasshh ********
│ │ │ │              public Img_hash()
│ │ │ │      * ********** MMeetthhoodd DDeettaaiillss **********
│ │ │ │ -          o ******** rraaddiiaallVVaarriiaanncceeHHaasshh ********
│ │ │ │ -            public static void radialVarianceHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr,
│ │ │ │ -            double sigma, int numOfAngleLine)
│ │ │ │ -            Computes radial variance hash of the input image
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ -                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ -                  outputArr - Hash value of input
│ │ │ │ -                  sigma - Gaussian kernel standard deviation
│ │ │ │ -                  numOfAngleLine - The number of angles to consider
│ │ │ │ -          o ******** rraaddiiaallVVaarriiaanncceeHHaasshh ********
│ │ │ │ -            public static void radialVarianceHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr,
│ │ │ │ -            double sigma)
│ │ │ │ -            Computes radial variance hash of the input image
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ -                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ -                  outputArr - Hash value of input
│ │ │ │ -                  sigma - Gaussian kernel standard deviation
│ │ │ │ -          o ******** rraaddiiaallVVaarriiaanncceeHHaasshh ********
│ │ │ │ -            public static void radialVarianceHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │ -            Computes radial variance hash of the input image
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ -                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ -                  outputArr - Hash value of input
│ │ │ │ -          o ******** ppHHaasshh ********
│ │ │ │ -            public static void pHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │ -            Computes pHash value of the input image
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ -                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ -                  outputArr - Hash value of input, it will contain 8 uchar
│ │ │ │ -                  value
│ │ │ │            o ******** mmaarrrrHHiillddrreetthhHHaasshh ********
│ │ │ │              public static void marrHildrethHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr,
│ │ │ │              float alpha, float scale)
│ │ │ │              Computes average hash value of the input image
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │                    should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ @@ -174,23 +140,40 @@
│ │ │ │              public static void marrHildrethHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │              Computes average hash value of the input image
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │                    should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │                    outputArr - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ │                    decimal number, return type is CV_8U
│ │ │ │ -          o ******** ccoolloorrMMoommeennttHHaasshh ********
│ │ │ │ -            public static void colorMomentHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │ -            Computes color moment hash of the input, the algorithm is come from
│ │ │ │ -            the paper "Perceptual Hashing for Color Images Using Invariant
│ │ │ │ -            Moments"
│ │ │ │ +          o ******** rraaddiiaallVVaarriiaanncceeHHaasshh ********
│ │ │ │ +            public static void radialVarianceHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr,
│ │ │ │ +            double sigma, int numOfAngleLine)
│ │ │ │ +            Computes radial variance hash of the input image
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ -                  should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.
│ │ │ │ -                  outputArr - 42 hash values with type CV_64F(double)
│ │ │ │ +                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ +                  outputArr - Hash value of input
│ │ │ │ +                  sigma - Gaussian kernel standard deviation
│ │ │ │ +                  numOfAngleLine - The number of angles to consider
│ │ │ │ +          o ******** rraaddiiaallVVaarriiaanncceeHHaasshh ********
│ │ │ │ +            public static void radialVarianceHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr,
│ │ │ │ +            double sigma)
│ │ │ │ +            Computes radial variance hash of the input image
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ +                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ +                  outputArr - Hash value of input
│ │ │ │ +                  sigma - Gaussian kernel standard deviation
│ │ │ │ +          o ******** rraaddiiaallVVaarriiaanncceeHHaasshh ********
│ │ │ │ +            public static void radialVarianceHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │ +            Computes radial variance hash of the input image
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ +                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ +                  outputArr - Hash value of input
│ │ │ │            o ******** bblloocckkMMeeaannHHaasshh ********
│ │ │ │              public static void blockMeanHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr,
│ │ │ │              int mode)
│ │ │ │              Computes block mean hash of the input image
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │                    should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.
│ │ │ │ @@ -201,16 +184,33 @@
│ │ │ │              public static void blockMeanHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │              Computes block mean hash of the input image
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │                    should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.
│ │ │ │                    outputArr - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ │                    decimal number, return type is CV_8U
│ │ │ │ +          o ******** ppHHaasshh ********
│ │ │ │ +            public static void pHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │ +            Computes pHash value of the input image
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ +                  should be CV_8UC4, CV_8UC3, CV_8UC1.
│ │ │ │ +                  outputArr - Hash value of input, it will contain 8 uchar
│ │ │ │ +                  value
│ │ │ │            o ******** aavveerraaggeeHHaasshh ********
│ │ │ │              public static void averageHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │              Calculates img_hash::AverageHash in one call
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │                    should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.
│ │ │ │                    outputArr - Hash value of input, it will contain 16 hex
│ │ │ │                    decimal number, return type is CV_8U
│ │ │ │ +          o ******** ccoolloorrMMoommeennttHHaasshh ********
│ │ │ │ +            public static void colorMomentHash(_M_a_t inputArr, _M_a_t outputArr)
│ │ │ │ +            Computes color moment hash of the input, the algorithm is come from
│ │ │ │ +            the paper "Perceptual Hashing for Color Images Using Invariant
│ │ │ │ +            Moments"
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  inputArr - input image want to compute hash value, type
│ │ │ │ +                  should be CV_8UC4, CV_8UC3 or CV_8UC1.
│ │ │ │ +                  outputArr - 42 hash values with type CV_64F(double)
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/objdetect/Objdetect.html
│ │ │┄ Ordering differences only
│ │ │ @@ -125,23 +125,23 @@
│ │ │  <li><a href="#findCirclesGrid(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Size,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">findCirclesGrid(Mat, Size, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedCornersCharuco(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Scalar)" tabindex="0">drawDetectedCornersCharuco(Mat, Mat, Mat, Scalar)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedCornersCharuco(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">drawDetectedCornersCharuco(Mat, Mat, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedCornersCharuco(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">drawDetectedCornersCharuco(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedDiamonds(org.opencv.core.Mat,java.util.List,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Scalar)" tabindex="0">drawDetectedDiamonds(Mat, List, Mat, Scalar)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedDiamonds(org.opencv.core.Mat,java.util.List,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">drawDetectedDiamonds(Mat, List, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedDiamonds(org.opencv.core.Mat,java.util.List)" tabindex="0">drawDetectedDiamonds(Mat, List)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#getPredefinedDictionary(int)" tabindex="0">getPredefinedDictionary(int)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary,int)" tabindex="0">extendDictionary(int, int, Dictionary, int)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary)" tabindex="0">extendDictionary(int, int, Dictionary)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#extendDictionary(int,int)" tabindex="0">extendDictionary(int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedMarkers(org.opencv.core.Mat,java.util.List,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Scalar)" tabindex="0">drawDetectedMarkers(Mat, List, Mat, Scalar)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedMarkers(org.opencv.core.Mat,java.util.List,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">drawDetectedMarkers(Mat, List, Mat)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#drawDetectedMarkers(org.opencv.core.Mat,java.util.List)" tabindex="0">drawDetectedMarkers(Mat, List)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#generateImageMarker(org.opencv.objdetect.Dictionary,int,int,org.opencv.core.Mat,int)" tabindex="0">generateImageMarker(Dictionary, int, int, Mat, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#generateImageMarker(org.opencv.objdetect.Dictionary,int,int,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">generateImageMarker(Dictionary, int, int, Mat)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#getPredefinedDictionary(int)" tabindex="0">getPredefinedDictionary(int)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary,int)" tabindex="0">extendDictionary(int, int, Dictionary, int)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary)" tabindex="0">extendDictionary(int, int, Dictionary)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#extendDictionary(int,int)" tabindex="0">extendDictionary(int, int)</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  <button class="hide-sidebar"><span>Hide sidebar&nbsp;</span><img src="../../../resource-files/left.svg" alt="Hide sidebar"></button><button class="show-sidebar"><img src="../../../resource-files/right.svg" alt="Show sidebar"><span>&nbsp;Show sidebar</span></button></nav>
│ │ │  <main role="main">
│ │ │  <!-- ======== START OF CLASS DATA ======== -->
│ │ │  <div class="header">
│ │ │ @@ -1858,101 +1858,14 @@
│ │ │  are painted and the markers identifiers if provided.
│ │ │  Useful for debugging purposes.</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="getPredefinedDictionary(int)">
│ │ │ -<h3>getPredefinedDictionary</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">getPredefinedDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;dict)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Returns one of the predefined dictionaries referenced by DICT_*.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>dict</code> - automatically generated</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary,int)">
│ │ │ -<h3>extendDictionary</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">extendDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;nMarkers,
│ │ │ - int&nbsp;markerSize,
│ │ │ - <a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a>&nbsp;baseDictionary,
│ │ │ - int&nbsp;randomSeed)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Extend base dictionary by new nMarkers</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>nMarkers</code> - number of markers in the dictionary</dd>
│ │ │ -<dd><code>markerSize</code> - number of bits per dimension of each markers</dd>
│ │ │ -<dd><code>baseDictionary</code> - Include the markers in this dictionary at the beginning (optional)</dd>
│ │ │ -<dd><code>randomSeed</code> - a user supplied seed for theRNG()
│ │ │ -
│ │ │ -This function creates a new dictionary composed by nMarkers markers and each markers composed
│ │ │ -by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ -included and the rest are generated based on them. If the size of baseDictionary is higher
│ │ │ -than nMarkers, only the first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is added.</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary)">
│ │ │ -<h3>extendDictionary</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">extendDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;nMarkers,
│ │ │ - int&nbsp;markerSize,
│ │ │ - <a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a>&nbsp;baseDictionary)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Extend base dictionary by new nMarkers</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>nMarkers</code> - number of markers in the dictionary</dd>
│ │ │ -<dd><code>markerSize</code> - number of bits per dimension of each markers</dd>
│ │ │ -<dd><code>baseDictionary</code> - Include the markers in this dictionary at the beginning (optional)
│ │ │ -
│ │ │ -This function creates a new dictionary composed by nMarkers markers and each markers composed
│ │ │ -by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ -included and the rest are generated based on them. If the size of baseDictionary is higher
│ │ │ -than nMarkers, only the first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is added.</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="extendDictionary(int,int)">
│ │ │ -<h3>extendDictionary</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">extendDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;nMarkers,
│ │ │ - int&nbsp;markerSize)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Extend base dictionary by new nMarkers</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>nMarkers</code> - number of markers in the dictionary</dd>
│ │ │ -<dd><code>markerSize</code> - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ -
│ │ │ -This function creates a new dictionary composed by nMarkers markers and each markers composed
│ │ │ -by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ -included and the rest are generated based on them. If the size of baseDictionary is higher
│ │ │ -than nMarkers, only the first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is added.</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │  <section class="detail" id="drawDetectedMarkers(org.opencv.core.Mat,java.util.List,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Scalar)">
│ │ │  <h3>drawDetectedMarkers</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │  <div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">drawDetectedMarkers</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;image,
│ │ │   <a href="https://docs.oracle.com/en/java/javase/25/docs/api/java.base/java/util/List.html" title="class or interface in java.util" class="external-link">List</a>&lt;<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&gt;&nbsp;corners,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;ids,
│ │ │   <a href="../core/Scalar.html" title="class in org.opencv.core">Scalar</a>&nbsp;borderColor)</span></div>
│ │ │ @@ -2063,14 +1976,101 @@
│ │ │  <dd><code>img</code> - output image with the marker
│ │ │  
│ │ │  This function returns a marker image in its canonical form (i.e. ready to be printed)</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="getPredefinedDictionary(int)">
│ │ │ +<h3>getPredefinedDictionary</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">getPredefinedDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;dict)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Returns one of the predefined dictionaries referenced by DICT_*.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>dict</code> - automatically generated</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary,int)">
│ │ │ +<h3>extendDictionary</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">extendDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;nMarkers,
│ │ │ + int&nbsp;markerSize,
│ │ │ + <a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a>&nbsp;baseDictionary,
│ │ │ + int&nbsp;randomSeed)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Extend base dictionary by new nMarkers</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>nMarkers</code> - number of markers in the dictionary</dd>
│ │ │ +<dd><code>markerSize</code> - number of bits per dimension of each markers</dd>
│ │ │ +<dd><code>baseDictionary</code> - Include the markers in this dictionary at the beginning (optional)</dd>
│ │ │ +<dd><code>randomSeed</code> - a user supplied seed for theRNG()
│ │ │ +
│ │ │ +This function creates a new dictionary composed by nMarkers markers and each markers composed
│ │ │ +by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ +included and the rest are generated based on them. If the size of baseDictionary is higher
│ │ │ +than nMarkers, only the first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is added.</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="extendDictionary(int,int,org.opencv.objdetect.Dictionary)">
│ │ │ +<h3>extendDictionary</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">extendDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;nMarkers,
│ │ │ + int&nbsp;markerSize,
│ │ │ + <a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a>&nbsp;baseDictionary)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Extend base dictionary by new nMarkers</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>nMarkers</code> - number of markers in the dictionary</dd>
│ │ │ +<dd><code>markerSize</code> - number of bits per dimension of each markers</dd>
│ │ │ +<dd><code>baseDictionary</code> - Include the markers in this dictionary at the beginning (optional)
│ │ │ +
│ │ │ +This function creates a new dictionary composed by nMarkers markers and each markers composed
│ │ │ +by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ +included and the rest are generated based on them. If the size of baseDictionary is higher
│ │ │ +than nMarkers, only the first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is added.</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="extendDictionary(int,int)">
│ │ │ +<h3>extendDictionary</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="Dictionary.html" title="class in org.opencv.objdetect">Dictionary</a></span>&nbsp;<span class="element-name">extendDictionary</span><wbr><span class="parameters">(int&nbsp;nMarkers,
│ │ │ + int&nbsp;markerSize)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Extend base dictionary by new nMarkers</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>nMarkers</code> - number of markers in the dictionary</dd>
│ │ │ +<dd><code>markerSize</code> - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ +
│ │ │ +This function creates a new dictionary composed by nMarkers markers and each markers composed
│ │ │ +by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ +included and the rest are generated based on them. If the size of baseDictionary is higher
│ │ │ +than nMarkers, only the first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is added.</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  <!-- ========= END OF CLASS DATA ========= -->
│ │ │  <footer>
│ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ @@ -80,23 +80,23 @@
│ │ │ │          14. _f_i_n_d_C_i_r_c_l_e_s_G_r_i_d_(_M_a_t_,_ _S_i_z_e_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │          15. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_C_o_r_n_e_r_s_C_h_a_r_u_c_o_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _S_c_a_l_a_r_)
│ │ │ │          16. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_C_o_r_n_e_r_s_C_h_a_r_u_c_o_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │          17. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_C_o_r_n_e_r_s_C_h_a_r_u_c_o_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │          18. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_D_i_a_m_o_n_d_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _S_c_a_l_a_r_)
│ │ │ │          19. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_D_i_a_m_o_n_d_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │          20. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_D_i_a_m_o_n_d_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -        21. _g_e_t_P_r_e_d_e_f_i_n_e_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_)
│ │ │ │ -        22. _e_x_t_e_n_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        23. _e_x_t_e_n_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_)
│ │ │ │ -        24. _e_x_t_e_n_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        25. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_M_a_r_k_e_r_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _S_c_a_l_a_r_)
│ │ │ │ -        26. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_M_a_r_k_e_r_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        27. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_M_a_r_k_e_r_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -        28. _g_e_n_e_r_a_t_e_I_m_a_g_e_M_a_r_k_e_r_(_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        29. _g_e_n_e_r_a_t_e_I_m_a_g_e_M_a_r_k_e_r_(_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        21. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_M_a_r_k_e_r_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_,_ _S_c_a_l_a_r_)
│ │ │ │ +        22. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_M_a_r_k_e_r_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        23. _d_r_a_w_D_e_t_e_c_t_e_d_M_a_r_k_e_r_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +        24. _g_e_n_e_r_a_t_e_I_m_a_g_e_M_a_r_k_e_r_(_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        25. _g_e_n_e_r_a_t_e_I_m_a_g_e_M_a_r_k_e_r_(_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        26. _g_e_t_P_r_e_d_e_f_i_n_e_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_)
│ │ │ │ +        27. _e_x_t_e_n_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        28. _e_x_t_e_n_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_)
│ │ │ │ +        29. _e_x_t_e_n_d_D_i_c_t_i_o_n_a_r_y_(_i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │  Hide sidebar [Hide sidebar][Show sidebar] Show sidebar
│ │ │ │  ************ CCllaassss OObbjjddeetteecctt ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.objdetect.Objdetect
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Objdetect extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -971,73 +971,14 @@
│ │ │ │                    the dimensions of this array should be Nx4. The order of the
│ │ │ │                    corners should be clockwise. returned by detectCharucoDiamond
│ │ │ │                    () (e.g. std::vector<Vec4i>). Optional, if not provided, ids
│ │ │ │                    are not painted. are calculated based on this one. Given an
│ │ │ │                    array of detected diamonds, this functions draws them in the
│ │ │ │                    image. The marker borders are painted and the markers
│ │ │ │                    identifiers if provided. Useful for debugging purposes.
│ │ │ │ -          o ******** ggeettPPrreeddeeffiinneeddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ -            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y getPredefinedDictionary(int dict)
│ │ │ │ -            Returns one of the predefined dictionaries referenced by DICT_*.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  dict - automatically generated
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** eexxtteennddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ -            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y extendDictionary(int nMarkers,
│ │ │ │ -            int markerSize, _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y baseDictionary, int randomSeed)
│ │ │ │ -            Extend base dictionary by new nMarkers
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  nMarkers - number of markers in the dictionary
│ │ │ │ -                  markerSize - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ │ -                  baseDictionary - Include the markers in this dictionary at
│ │ │ │ -                  the beginning (optional)
│ │ │ │ -                  randomSeed - a user supplied seed for theRNG() This function
│ │ │ │ -                  creates a new dictionary composed by nMarkers markers and
│ │ │ │ -                  each markers composed by markerSize x markerSize bits. If
│ │ │ │ -                  baseDictionary is provided, its markers are directly included
│ │ │ │ -                  and the rest are generated based on them. If the size of
│ │ │ │ -                  baseDictionary is higher than nMarkers, only the first
│ │ │ │ -                  nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is
│ │ │ │ -                  added.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** eexxtteennddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ -            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y extendDictionary(int nMarkers,
│ │ │ │ -            int markerSize, _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y baseDictionary)
│ │ │ │ -            Extend base dictionary by new nMarkers
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  nMarkers - number of markers in the dictionary
│ │ │ │ -                  markerSize - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ │ -                  baseDictionary - Include the markers in this dictionary at
│ │ │ │ -                  the beginning (optional) This function creates a new
│ │ │ │ -                  dictionary composed by nMarkers markers and each markers
│ │ │ │ -                  composed by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary
│ │ │ │ -                  is provided, its markers are directly included and the rest
│ │ │ │ -                  are generated based on them. If the size of baseDictionary is
│ │ │ │ -                  higher than nMarkers, only the first nMarkers in
│ │ │ │ -                  baseDictionary are taken and no new marker is added.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** eexxtteennddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ -            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y extendDictionary(int nMarkers,
│ │ │ │ -            int markerSize)
│ │ │ │ -            Extend base dictionary by new nMarkers
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  nMarkers - number of markers in the dictionary
│ │ │ │ -                  markerSize - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ │ -                  This function creates a new dictionary composed by nMarkers
│ │ │ │ -                  markers and each markers composed by markerSize x markerSize
│ │ │ │ -                  bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ │ -                  included and the rest are generated based on them. If the
│ │ │ │ -                  size of baseDictionary is higher than nMarkers, only the
│ │ │ │ -                  first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker
│ │ │ │ -                  is added.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │            o ******** ddrraawwDDeetteecctteeddMMaarrkkeerrss ********
│ │ │ │              public static void drawDetectedMarkers(_M_a_t image,
│ │ │ │              _L_i_s_t<_M_a_t> corners, _M_a_t ids, _S_c_a_l_a_r borderColor)
│ │ │ │              Draw detected markers in image
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    image - input/output image. It must have 1 or 3 channels. The
│ │ │ │                    number of channels is not altered.
│ │ │ │ @@ -1111,8 +1052,67 @@
│ │ │ │                    dictionary - dictionary of markers indicating the type of
│ │ │ │                    markers
│ │ │ │                    id - identifier of the marker that will be returned. It has
│ │ │ │                    to be a valid id in the specified dictionary.
│ │ │ │                    sidePixels - size of the image in pixels
│ │ │ │                    img - output image with the marker This function returns a
│ │ │ │                    marker image in its canonical form (i.e. ready to be printed)
│ │ │ │ +          o ******** ggeettPPrreeddeeffiinneeddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ +            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y getPredefinedDictionary(int dict)
│ │ │ │ +            Returns one of the predefined dictionaries referenced by DICT_*.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  dict - automatically generated
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** eexxtteennddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ +            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y extendDictionary(int nMarkers,
│ │ │ │ +            int markerSize, _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y baseDictionary, int randomSeed)
│ │ │ │ +            Extend base dictionary by new nMarkers
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  nMarkers - number of markers in the dictionary
│ │ │ │ +                  markerSize - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ │ +                  baseDictionary - Include the markers in this dictionary at
│ │ │ │ +                  the beginning (optional)
│ │ │ │ +                  randomSeed - a user supplied seed for theRNG() This function
│ │ │ │ +                  creates a new dictionary composed by nMarkers markers and
│ │ │ │ +                  each markers composed by markerSize x markerSize bits. If
│ │ │ │ +                  baseDictionary is provided, its markers are directly included
│ │ │ │ +                  and the rest are generated based on them. If the size of
│ │ │ │ +                  baseDictionary is higher than nMarkers, only the first
│ │ │ │ +                  nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker is
│ │ │ │ +                  added.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** eexxtteennddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ +            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y extendDictionary(int nMarkers,
│ │ │ │ +            int markerSize, _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y baseDictionary)
│ │ │ │ +            Extend base dictionary by new nMarkers
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  nMarkers - number of markers in the dictionary
│ │ │ │ +                  markerSize - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ │ +                  baseDictionary - Include the markers in this dictionary at
│ │ │ │ +                  the beginning (optional) This function creates a new
│ │ │ │ +                  dictionary composed by nMarkers markers and each markers
│ │ │ │ +                  composed by markerSize x markerSize bits. If baseDictionary
│ │ │ │ +                  is provided, its markers are directly included and the rest
│ │ │ │ +                  are generated based on them. If the size of baseDictionary is
│ │ │ │ +                  higher than nMarkers, only the first nMarkers in
│ │ │ │ +                  baseDictionary are taken and no new marker is added.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** eexxtteennddDDiiccttiioonnaarryy ********
│ │ │ │ +            public static _D_i_c_t_i_o_n_a_r_y extendDictionary(int nMarkers,
│ │ │ │ +            int markerSize)
│ │ │ │ +            Extend base dictionary by new nMarkers
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  nMarkers - number of markers in the dictionary
│ │ │ │ +                  markerSize - number of bits per dimension of each markers
│ │ │ │ +                  This function creates a new dictionary composed by nMarkers
│ │ │ │ +                  markers and each markers composed by markerSize x markerSize
│ │ │ │ +                  bits. If baseDictionary is provided, its markers are directly
│ │ │ │ +                  included and the rest are generated based on them. If the
│ │ │ │ +                  size of baseDictionary is higher than nMarkers, only the
│ │ │ │ +                  first nMarkers in baseDictionary are taken and no new marker
│ │ │ │ +                  is added.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/text/Text.html
│ │ │ @@ -209,32 +209,32 @@
│ │ │  00000d00: 3022 3e4d 6574 686f 6420 5375 6d6d 6172  0">Method Summar
│ │ │  00000d10: 793c 2f61 3e3c 2f6c 693e 0a3c 6c69 3e3c  y</a></li>.<li><
│ │ │  00000d20: 6120 6872 6566 3d22 2366 6965 6c64 2d64  a href="#field-d
│ │ │  00000d30: 6574 6169 6c22 2074 6162 696e 6465 783d  etail" tabindex=
│ │ │  00000d40: 2230 223e 4669 656c 6420 4465 7461 696c  "0">Field Detail
│ │ │  00000d50: 733c 2f61 3e0a 3c6f 6c20 636c 6173 733d  s</a>.<ol class=
│ │ │  00000d60: 2274 6f63 2d6c 6973 7422 3e0a 3c6c 693e  "toc-list">.<li>
│ │ │ -00000d70: 3c61 2068 7265 663d 2223 4f43 525f 4c45  <a href="#OCR_LE
│ │ │ -00000d80: 5645 4c5f 574f 5244 2220 7461 6269 6e64  VEL_WORD" tabind
│ │ │ -00000d90: 6578 3d22 3022 3e4f 4352 5f4c 4556 454c  ex="0">OCR_LEVEL
│ │ │ -00000da0: 5f57 4f52 443c 2f61 3e3c 2f6c 693e 0a3c  _WORD</a></li>.<
│ │ │ -00000db0: 6c69 3e3c 6120 6872 6566 3d22 234f 4352  li><a href="#OCR
│ │ │ -00000dc0: 5f4c 4556 454c 5f54 4558 544c 494e 4522  _LEVEL_TEXTLINE"
│ │ │ -00000dd0: 2074 6162 696e 6465 783d 2230 223e 4f43   tabindex="0">OC
│ │ │ -00000de0: 525f 4c45 5645 4c5f 5445 5854 4c49 4e45  R_LEVEL_TEXTLINE
│ │ │ -00000df0: 3c2f 613e 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 3c61  </a></li>.<li><a
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│ │ │ -00000e20: 6269 6e64 6578 3d22 3022 3e45 5246 494c  bindex="0">ERFIL
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│ │ │ │ @@ -16,18 +16,18 @@
│ │ │ │  )" aria-label="Filter table of contents" autocomplete="off" spellcheck="false">
│ │ │ │  [Reset]
│ │ │ │     1. _D_e_s_c_r_i_p_t_i_o_n
│ │ │ │     2. _F_i_e_l_d_ _S_u_m_m_a_r_y
│ │ │ │     3. _C_o_n_s_t_r_u_c_t_o_r_ _S_u_m_m_a_r_y
│ │ │ │     4. _M_e_t_h_o_d_ _S_u_m_m_a_r_y
│ │ │ │     5. _F_i_e_l_d_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │ -         1. _O_C_R___L_E_V_E_L___W_O_R_D
│ │ │ │ -         2. _O_C_R___L_E_V_E_L___T_E_X_T_L_I_N_E
│ │ │ │ -         3. _E_R_F_I_L_T_E_R___N_M___R_G_B_L_G_r_a_d
│ │ │ │ -         4. _E_R_F_I_L_T_E_R___N_M___I_H_S_G_r_a_d
│ │ │ │ +         1. _E_R_F_I_L_T_E_R___N_M___R_G_B_L_G_r_a_d
│ │ │ │ +         2. _E_R_F_I_L_T_E_R___N_M___I_H_S_G_r_a_d
│ │ │ │ +         3. _O_C_R___L_E_V_E_L___W_O_R_D
│ │ │ │ +         4. _O_C_R___L_E_V_E_L___T_E_X_T_L_I_N_E
│ │ │ │           5. _O_C_R___K_N_N___C_L_A_S_S_I_F_I_E_R
│ │ │ │           6. _O_C_R___C_N_N___C_L_A_S_S_I_F_I_E_R
│ │ │ │           7. _O_C_R___D_E_C_O_D_E_R___V_I_T_E_R_B_I
│ │ │ │           8. _E_R_G_R_O_U_P_I_N_G___O_R_I_E_N_T_A_T_I_O_N___H_O_R_I_Z
│ │ │ │           9. _E_R_G_R_O_U_P_I_N_G___O_R_I_E_N_T_A_T_I_O_N___A_N_Y
│ │ │ │          10. _O_E_M___T_E_S_S_E_R_A_C_T___O_N_L_Y
│ │ │ │          11. _O_E_M___C_U_B_E___O_N_L_Y
│ │ │ │ @@ -46,53 +46,53 @@
│ │ │ │          24. _P_S_M___S_I_N_G_L_E___C_H_A_R
│ │ │ │     6. _C_o_n_s_t_r_u_c_t_o_r_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │           1. _T_e_x_t_(_)
│ │ │ │     7. _M_e_t_h_o_d_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │           1. _d_e_t_e_c_t_T_e_x_t_S_W_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │           2. _d_e_t_e_c_t_T_e_x_t_S_W_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │           3. _d_e_t_e_c_t_T_e_x_t_S_W_T_(_M_a_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -         4. _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -         5. _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_N_N_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -         6. _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -         7. _c_r_e_a_t_e_O_C_R_H_M_M_T_r_a_n_s_i_t_i_o_n_s_T_a_b_l_e_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -         8. _l_o_a_d_O_C_R_B_e_a_m_S_e_a_r_c_h_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_N_N_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -         9. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +         4. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _b_o_o_l_e_a_n_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        10. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +         5. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        11. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        12. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        13. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        14. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        15. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_)
│ │ │ │ -        16. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        17. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_)
│ │ │ │ -        18. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        19. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        20. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        21. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        22. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        23. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        24. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -        25. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_S_t_r_i_n_g_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        26. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -        27. _l_o_a_d_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -        28. _l_o_a_d_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M_2_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -        29. _c_o_m_p_u_t_e_N_M_C_h_a_n_n_e_l_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        30. _c_o_m_p_u_t_e_N_M_C_h_a_n_n_e_l_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -        31. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        32. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -        33. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        34. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_)
│ │ │ │ -        35. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ -        36. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_,
│ │ │ │ +         6. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +         7. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +         8. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +         9. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        10. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_)
│ │ │ │ +        11. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        12. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k_)
│ │ │ │ +        13. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        14. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        15. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        16. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        17. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        18. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        19. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        20. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_S_t_r_i_n_g_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        21. _c_r_e_a_t_e_E_R_F_i_l_t_e_r_N_M_2_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        22. _l_o_a_d_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M_1_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        23. _l_o_a_d_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M_2_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        24. _c_o_m_p_u_t_e_N_M_C_h_a_n_n_e_l_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        25. _c_o_m_p_u_t_e_N_M_C_h_a_n_n_e_l_s_(_M_a_t_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +        26. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        27. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        28. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        29. _e_r_G_r_o_u_p_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _L_i_s_t_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_)
│ │ │ │ +        30. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +        31. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        37. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -        38. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        39. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_)
│ │ │ │ +        32. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_,_ _S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        33. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        34. _d_e_t_e_c_t_R_e_g_i_o_n_s_(_M_a_t_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _E_R_F_i_l_t_e_r_,_ _M_a_t_O_f_R_e_c_t_)
│ │ │ │ +        35. _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        36. _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_N_N_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        37. _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_(_S_t_r_i_n_g_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        38. _c_r_e_a_t_e_O_C_R_H_M_M_T_r_a_n_s_i_t_i_o_n_s_T_a_b_l_e_(_S_t_r_i_n_g_,_ _L_i_s_t_)
│ │ │ │ +        39. _l_o_a_d_O_C_R_B_e_a_m_S_e_a_r_c_h_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_N_N_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │  Hide sidebar [Hide sidebar][Show sidebar] Show sidebar
│ │ │ │  ************ CCllaassss TTeexxtt ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.text.Text
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Text extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -357,30 +357,30 @@
│ │ │ │        _l_o_a_d_O_C_R_H_M_M_C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_N_M(_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │        Deprecated.
│ │ │ │        loadOCRHMMClassifier instead
│ │ │ │        ******** MMeetthhooddss iinnhheerriitteedd ffrroomm ccllaassss? _OO_bb_jj_ee_cc_tt ********
│ │ │ │        _c_l_o_n_e, _e_q_u_a_l_s, _f_i_n_a_l_i_z_e, _g_e_t_C_l_a_s_s, _h_a_s_h_C_o_d_e, _n_o_t_i_f_y, _n_o_t_i_f_y_A_l_l, _t_o_S_t_r_i_n_g,
│ │ │ │        _w_a_i_t, _w_a_i_t, _w_a_i_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd DDeettaaiillss **********
│ │ │ │ -          o ******** OOCCRR__LLEEVVEELL__WWOORRDD ********
│ │ │ │ -            public static final int OCR_LEVEL_WORD
│ │ │ │ -              See Also:
│ │ │ │ -                      # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │ -          o ******** OOCCRR__LLEEVVEELL__TTEEXXTTLLIINNEE ********
│ │ │ │ -            public static final int OCR_LEVEL_TEXTLINE
│ │ │ │ -              See Also:
│ │ │ │ -                      # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │            o ******** EERRFFIILLTTEERR__NNMM__RRGGBBLLGGrraadd ********
│ │ │ │              public static final int ERFILTER_NM_RGBLGrad
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │                        # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │            o ******** EERRFFIILLTTEERR__NNMM__IIHHSSGGrraadd ********
│ │ │ │              public static final int ERFILTER_NM_IHSGrad
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │                        # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │ +          o ******** OOCCRR__LLEEVVEELL__WWOORRDD ********
│ │ │ │ +            public static final int OCR_LEVEL_WORD
│ │ │ │ +              See Also:
│ │ │ │ +                      # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │ +          o ******** OOCCRR__LLEEVVEELL__TTEEXXTTLLIINNEE ********
│ │ │ │ +            public static final int OCR_LEVEL_TEXTLINE
│ │ │ │ +              See Also:
│ │ │ │ +                      # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │            o ******** OOCCRR__KKNNNN__CCLLAASSSSIIFFIIEERR ********
│ │ │ │              public static final int OCR_KNN_CLASSIFIER
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │                        # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │            o ******** OOCCRR__CCNNNN__CCLLAASSSSIIFFIIEERR ********
│ │ │ │              public static final int OCR_CNN_CLASSIFIER
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │ @@ -509,103 +509,14 @@
│ │ │ │                    input - the input image with 3 channels.
│ │ │ │                    result - a vector of resulting bounding boxes where
│ │ │ │                    probability of finding text is high
│ │ │ │                    dark_on_light - a boolean value signifying whether the text
│ │ │ │                    is darker or lighter than the background, it is observed to
│ │ │ │                    reverse the gradient obtained from Scharr operator, and
│ │ │ │                    significantly affect the result.
│ │ │ │ -          o ******** llooaaddOOCCRRHHMMMMCCllaassssiiffiieerrNNMM ********
│ │ │ │ -            _@_D_e_p_r_e_c_a_t_e_d public
│ │ │ │ -            static _O_C_R_H_M_M_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRHMMClassifierNM
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │ -            Deprecated.
│ │ │ │ -            loadOCRHMMClassifier instead
│ │ │ │ -            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ -            creating an OCRHMMDecoder object.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ -                  (e.g. OCRHMM_knn_model_data.xml) The KNN default classifier
│ │ │ │ -                  is based in the scene text recognition method proposed by
│ │ │ │ -                  Lukás Neumann & Jiri Matas in [Neumann11b]. Basically, the
│ │ │ │ -                  region (contour) in the input image is normalized to a fixed
│ │ │ │ -                  size, while retaining the centroid and aspect ratio, in order
│ │ │ │ -                  to extract a feature vector based on gradient orientations
│ │ │ │ -                  along the chain-code of its perimeter. Then, the region is
│ │ │ │ -                  classified using a KNN model trained with synthetic data of
│ │ │ │ -                  rendered characters with different standard font types.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** llooaaddOOCCRRHHMMMMCCllaassssiiffiieerrCCNNNN ********
│ │ │ │ -            _@_D_e_p_r_e_c_a_t_e_d public
│ │ │ │ -            static _O_C_R_H_M_M_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRHMMClassifierCNN
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │ -            Deprecated.
│ │ │ │ -            use loadOCRHMMClassifier instead
│ │ │ │ -            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ -            creating an OCRHMMDecoder object.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ -                  (e.g. OCRBeamSearch_CNN_model_data.xml.gz) The CNN default
│ │ │ │ -                  classifier is based in the scene text recognition method
│ │ │ │ -                  proposed by Adam Coates & Andrew NG in [Coates11a]. The
│ │ │ │ -                  character classifier consists in a Single Layer Convolutional
│ │ │ │ -                  Neural Network and a linear classifier. It is applied to the
│ │ │ │ -                  input image in a sliding window fashion, providing a set of
│ │ │ │ -                  recognitions at each window location.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** llooaaddOOCCRRHHMMMMCCllaassssiiffiieerr ********
│ │ │ │ -            public static _O_C_R_H_M_M_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRHMMClassifier
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g filename, int classifier)
│ │ │ │ -            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ -            creating an OCRHMMDecoder object.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ -                  (e.g. OCRBeamSearch_CNN_model_data.xml.gz)
│ │ │ │ -                  classifier - Can be one of classifier_type enum values.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeOOCCRRHHMMMMTTrraannssiittiioonnssTTaabbllee ********
│ │ │ │ -            public static _M_a_t createOCRHMMTransitionsTable(_S_t_r_i_n_g vocabulary,
│ │ │ │ -            _L_i_s_t<_S_t_r_i_n_g> lexicon)
│ │ │ │ -            Utility function to create a tailored language model transitions
│ │ │ │ -            table from a given list of words (lexicon).
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  vocabulary - The language vocabulary (chars when ASCII
│ │ │ │ -                  English text).
│ │ │ │ -                  lexicon - The list of words that are expected to be found in
│ │ │ │ -                  a particular image. The function calculate frequency
│ │ │ │ -                  statistics of character pairs from the given lexicon and
│ │ │ │ -                  fills the output transition_probabilities_table with them.
│ │ │ │ -                  The transition_probabilities_table can be used as input in
│ │ │ │ -                  the OCRHMMDecoder::create() and OCRBeamSearchDecoder::create
│ │ │ │ -                  () methods. NNoottee:: - (C++) An alternative would be to load the
│ │ │ │ -                  default generic language transition table provided in the
│ │ │ │ -                  text module samples folder (created from ispell 42869 english
│ │ │ │ -                  words list) : <https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/
│ │ │ │ -                  master/modules/text/samples/OCRHMM_transitions_table.xml>
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** llooaaddOOCCRRBBeeaammSSeeaarrcchhCCllaassssiiffiieerrCCNNNN ********
│ │ │ │ -            public
│ │ │ │ -            static _O_C_R_B_e_a_m_S_e_a_r_c_h_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRBeamSearchClassifierCNN
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │ -            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ -            creating an OCRBeamSearchDecoder object.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ -                  (e.g. OCRBeamSearch_CNN_model_data.xml.gz) The CNN default
│ │ │ │ -                  classifier is based in the scene text recognition method
│ │ │ │ -                  proposed by Adam Coates & Andrew NG in [Coates11a]. The
│ │ │ │ -                  character classifier consists in a Single Layer Convolutional
│ │ │ │ -                  Neural Network and a linear classifier. It is applied to the
│ │ │ │ -                  input image in a sliding window fashion, providing a set of
│ │ │ │ -                  recognitions at each window location.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │            o ******** ccrreeaatteeEERRFFiilltteerrNNMM11 ********
│ │ │ │              public static _E_R_F_i_l_t_e_r createERFilterNM1(_E_R_F_i_l_t_e_r___C_a_l_l_b_a_c_k cb,
│ │ │ │              int thresholdDelta, float minArea, float maxArea,
│ │ │ │              float minProbability, boolean nonMaxSuppression,
│ │ │ │              float minProbabilityDiff)
│ │ │ │              Create an Extremal Region Filter for the 1st stage classifier of
│ │ │ │              N&M algorithm CITE: Neumann12. loadClassifierNM1, e.g. from file in
│ │ │ │ @@ -1125,8 +1036,97 @@
│ │ │ │                    image - Source image where text blocks needs to be extracted
│ │ │ │                    from. Should be CV_8UC3 (color).
│ │ │ │                    er_filter1 - Extremal Region Filter for the 1st stage
│ │ │ │                    classifier of N&M algorithm CITE: Neumann12
│ │ │ │                    er_filter2 - Extremal Region Filter for the 2nd stage
│ │ │ │                    classifier of N&M algorithm CITE: Neumann12
│ │ │ │                    groups_rects - Output list of rectangle blocks with text
│ │ │ │ +          o ******** llooaaddOOCCRRHHMMMMCCllaassssiiffiieerrNNMM ********
│ │ │ │ +            _@_D_e_p_r_e_c_a_t_e_d public
│ │ │ │ +            static _O_C_R_H_M_M_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRHMMClassifierNM
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │ +            Deprecated.
│ │ │ │ +            loadOCRHMMClassifier instead
│ │ │ │ +            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ +            creating an OCRHMMDecoder object.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ +                  (e.g. OCRHMM_knn_model_data.xml) The KNN default classifier
│ │ │ │ +                  is based in the scene text recognition method proposed by
│ │ │ │ +                  Lukás Neumann & Jiri Matas in [Neumann11b]. Basically, the
│ │ │ │ +                  region (contour) in the input image is normalized to a fixed
│ │ │ │ +                  size, while retaining the centroid and aspect ratio, in order
│ │ │ │ +                  to extract a feature vector based on gradient orientations
│ │ │ │ +                  along the chain-code of its perimeter. Then, the region is
│ │ │ │ +                  classified using a KNN model trained with synthetic data of
│ │ │ │ +                  rendered characters with different standard font types.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** llooaaddOOCCRRHHMMMMCCllaassssiiffiieerrCCNNNN ********
│ │ │ │ +            _@_D_e_p_r_e_c_a_t_e_d public
│ │ │ │ +            static _O_C_R_H_M_M_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRHMMClassifierCNN
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │ +            Deprecated.
│ │ │ │ +            use loadOCRHMMClassifier instead
│ │ │ │ +            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ +            creating an OCRHMMDecoder object.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ +                  (e.g. OCRBeamSearch_CNN_model_data.xml.gz) The CNN default
│ │ │ │ +                  classifier is based in the scene text recognition method
│ │ │ │ +                  proposed by Adam Coates & Andrew NG in [Coates11a]. The
│ │ │ │ +                  character classifier consists in a Single Layer Convolutional
│ │ │ │ +                  Neural Network and a linear classifier. It is applied to the
│ │ │ │ +                  input image in a sliding window fashion, providing a set of
│ │ │ │ +                  recognitions at each window location.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** llooaaddOOCCRRHHMMMMCCllaassssiiffiieerr ********
│ │ │ │ +            public static _O_C_R_H_M_M_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRHMMClassifier
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g filename, int classifier)
│ │ │ │ +            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ +            creating an OCRHMMDecoder object.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ +                  (e.g. OCRBeamSearch_CNN_model_data.xml.gz)
│ │ │ │ +                  classifier - Can be one of classifier_type enum values.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeOOCCRRHHMMMMTTrraannssiittiioonnssTTaabbllee ********
│ │ │ │ +            public static _M_a_t createOCRHMMTransitionsTable(_S_t_r_i_n_g vocabulary,
│ │ │ │ +            _L_i_s_t<_S_t_r_i_n_g> lexicon)
│ │ │ │ +            Utility function to create a tailored language model transitions
│ │ │ │ +            table from a given list of words (lexicon).
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  vocabulary - The language vocabulary (chars when ASCII
│ │ │ │ +                  English text).
│ │ │ │ +                  lexicon - The list of words that are expected to be found in
│ │ │ │ +                  a particular image. The function calculate frequency
│ │ │ │ +                  statistics of character pairs from the given lexicon and
│ │ │ │ +                  fills the output transition_probabilities_table with them.
│ │ │ │ +                  The transition_probabilities_table can be used as input in
│ │ │ │ +                  the OCRHMMDecoder::create() and OCRBeamSearchDecoder::create
│ │ │ │ +                  () methods. NNoottee:: - (C++) An alternative would be to load the
│ │ │ │ +                  default generic language transition table provided in the
│ │ │ │ +                  text module samples folder (created from ispell 42869 english
│ │ │ │ +                  words list) : <https://github.com/opencv/opencv_contrib/blob/
│ │ │ │ +                  master/modules/text/samples/OCRHMM_transitions_table.xml>
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** llooaaddOOCCRRBBeeaammSSeeaarrcchhCCllaassssiiffiieerrCCNNNN ********
│ │ │ │ +            public
│ │ │ │ +            static _O_C_R_B_e_a_m_S_e_a_r_c_h_D_e_c_o_d_e_r___C_l_a_s_s_i_f_i_e_r_C_a_l_l_b_a_c_k loadOCRBeamSearchClassifierCNN
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g filename)
│ │ │ │ +            Allow to implicitly load the default character classifier when
│ │ │ │ +            creating an OCRBeamSearchDecoder object.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  filename - The XML or YAML file with the classifier model
│ │ │ │ +                  (e.g. OCRBeamSearch_CNN_model_data.xml.gz) The CNN default
│ │ │ │ +                  classifier is based in the scene text recognition method
│ │ │ │ +                  proposed by Adam Coates & Andrew NG in [Coates11a]. The
│ │ │ │ +                  character classifier consists in a Single Layer Convolutional
│ │ │ │ +                  Neural Network and a linear classifier. It is applied to the
│ │ │ │ +                  input image in a sliding window fashion, providing a set of
│ │ │ │ +                  recognitions at each window location.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/ximgproc/Ximgproc.html
│ │ │ @@ -421,1464 +421,1464 @@
│ │ │  00001a40: 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c66 6c6f 6174  v.core.Mat,float
│ │ │  00001a50: 2c66 6c6f 6174 2c69 6e74 2922 2074 6162  ,float,int)" tab
│ │ │  00001a60: 696e 6465 783d 2230 223e 616e 6973 6f74  index="0">anisot
│ │ │  00001a70: 726f 7069 6344 6966 6675 7369 6f6e 284d  ropicDiffusion(M
│ │ │  00001a80: 6174 2c20 4d61 742c 2066 6c6f 6174 2c20  at, Mat, float, 
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│ │ │  00001aa0: 2f6c 693e 0a3c 6c69 3e3c 6120 6872 6566  /li>.<li><a href
│ │ │ -00001ab0: 3d22 2377 6569 6768 7465 644d 6564 6961  ="#weightedMedia
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│ │ │ -00001ad0: 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72 672e  cv.core.Mat,org.
│ │ │ -00001ae0: 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c  opencv.core.Mat,
│ │ │ -00001af0: 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e  org.opencv.core.
│ │ │ -00001b00: 4d61 742c 696e 742c 646f 7562 6c65 2c69  Mat,int,double,i
│ │ │ -00001b10: 6e74 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f  nt,org.opencv.co
│ │ │ -00001b20: 7265 2e4d 6174 2922 2074 6162 696e 6465  re.Mat)" tabinde
│ │ │ -00001b30: 783d 2230 223e 7765 6967 6874 6564 4d65  x="0">weightedMe
│ │ │ -00001b40: 6469 616e 4669 6c74 6572 284d 6174 2c20  dianFilter(Mat, 
│ │ │ -00001b50: 4d61 742c 204d 6174 2c20 696e 742c 2064  Mat, Mat, int, d
│ │ │ -00001b60: 6f75 626c 652c 2069 6e74 2c20 4d61 7429  ouble, int, Mat)
│ │ │ -00001b70: 3c2f 613e 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 3c61  </a></li>.<li><a
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│ │ │ -00001ba0: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ -00001bb0: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
│ │ │ -00001bc0: 2e4d 6174 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e  .Mat,org.opencv.
│ │ │ -00001bd0: 636f 7265 2e4d 6174 2c69 6e74 2c64 6f75  core.Mat,int,dou
│ │ │ -00001be0: 626c 652c 696e 7429 2220 7461 6269 6e64  ble,int)" tabind
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│ │ │ -00001c10: 204d 6174 2c20 4d61 742c 2069 6e74 2c20   Mat, Mat, int, 
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│ │ │ -00001c50: 616e 4669 6c74 6572 286f 7267 2e6f 7065  anFilter(org.ope
│ │ │ -00001c60: 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174 2c6f 7267  ncv.core.Mat,org
│ │ │ -00001c70: 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265 2e4d 6174  .opencv.core.Mat
│ │ │ -00001c80: 2c6f 7267 2e6f 7065 6e63 762e 636f 7265  ,org.opencv.core
│ │ │ -00001c90: 2e4d 6174 2c69 6e74 2c64 6f75 626c 6529  .Mat,int,double)
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│ │ │ -00001d30: 4d61 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63  Mat,org.opencv.c
│ │ │ -00001d40: 6f72 652e 4d61 742c 696e 7429 2220 7461  ore.Mat,int)" ta
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│ │ │ -00001fa0: 223e 6372 6561 7465 5249 4349 6e74 6572  ">createRICInter
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│ │ │ -00002070: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61  g.opencv.core.Ma
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│ │ │ +000495e0: 206f 7574 7075 7420 696d 6167 652e 3c2f   output image.</
│ │ │ +000495f0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7369  dd>.<dd><code>si
│ │ │ +00049600: 676d 615f 733c 2f63 6f64 653e 202d 2073  gma_s</code> - s
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│ │ │ +00049620: 6465 7669 6174 696f 6e2e 3c2f 6464 3e0a  deviation.</dd>.
│ │ │ +00049630: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 7369 676d 615f  <dd><code>sigma_
│ │ │ +00049640: 723c 2f63 6f64 653e 202d 2063 6f6c 6f72  r</code> - color
│ │ │ +00049650: 2073 7061 6365 2073 7461 6e64 6172 6420   space standard 
│ │ │ +00049660: 6465 7669 6174 696f 6e2c 2069 7420 6973  deviation, it is
│ │ │ +00049670: 2073 696d 696c 6172 2074 6f20 7468 6520   similar to the 
│ │ │ +00049680: 7369 676d 6120 696e 2074 6865 2063 6f6c  sigma in the col
│ │ │ +00049690: 6f72 2073 7061 6365 2069 6e74 6f0a 6269  or space into.bi
│ │ │ +000496a0: 6c61 7465 7261 6c46 696c 7465 722e 3c2f  lateralFilter.</
│ │ │ +000496b0: 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64 653e 6164  dd>.<dd><code>ad
│ │ │ +000496c0: 6a75 7374 5f6f 7574 6c69 6572 733c 2f63  just_outliers</c
│ │ │ +000496d0: 6f64 653e 202d 206f 7074 696f 6e61 6c2c  ode> - optional,
│ │ │ +000496e0: 2073 7065 6369 6679 2070 6572 666f 726d   specify perform
│ │ │ +000496f0: 206f 7574 6c69 6572 7320 6164 6a75 7374   outliers adjust
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│ │ │ +00049710: 742c 2028 4571 2e20 3929 2069 6e20 7468  t, (Eq. 9) in th
│ │ │ +00049720: 650a 6f72 6967 696e 616c 2070 6170 6572  e.original paper
│ │ │ +00049730: 2e0a 0a3c 623e 4e6f 7465 3a3c 2f62 3e20  ...<b>Note:</b> 
│ │ │ +00049740: 4a6f 696e 7420 696d 6167 6573 2077 6974  Joint images wit
│ │ │ +00049750: 6820 4356 5f38 5520 616e 6420 4356 5f31  h CV_8U and CV_1
│ │ │ +00049760: 3655 2064 6570 7468 2063 6f6e 7665 7274  6U depth convert
│ │ │ +00049770: 6564 2074 6f20 696d 6167 6573 2077 6974  ed to images wit
│ │ │ +00049780: 6820 4356 5f33 3246 2064 6570 7468 2061  h CV_32F depth a
│ │ │ +00049790: 6e64 205b 303b 2031 5d0a 636f 6c6f 7220  nd [0; 1].color 
│ │ │ +000497a0: 7261 6e67 6520 6265 666f 7265 2070 726f  range before pro
│ │ │ +000497b0: 6365 7373 696e 672e 2048 656e 6365 2063  cessing. Hence c
│ │ │ +000497c0: 6f6c 6f72 2073 7061 6365 2073 6967 6d61  olor space sigma
│ │ │ +000497d0: 2073 6967 6d61 5f72 206d 7573 7420 6265   sigma_r must be
│ │ │ +000497e0: 2069 6e20 5b30 3b20 315d 2072 616e 6765   in [0; 1] range
│ │ │ +000497f0: 2c20 756e 6c69 6b65 2073 616d 650a 7369  , unlike same.si
│ │ │ +00049800: 676d 6173 2069 6e20 6269 6c61 7465 7261  gmas in bilatera
│ │ │ +00049810: 6c46 696c 7465 7220 616e 6420 6474 4669  lFilter and dtFi
│ │ │ +00049820: 6c74 6572 2066 756e 6374 696f 6e73 2e20  lter functions. 
│ │ │ +00049830: 5345 453a 2062 696c 6174 6572 616c 4669  SEE: bilateralFi
│ │ │ +00049840: 6c74 6572 2c20 6474 4669 6c74 6572 2c20  lter, dtFilter, 
│ │ │ +00049850: 6775 6964 6564 4669 6c74 6572 3c2f 6464  guidedFilter</dd
│ │ │ +00049860: 3e0a 3c2f 646c 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c  >.</dl>.</div>.<
│ │ │ +00049870: 2f73 6563 7469 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a  /section>.</li>.
│ │ │ +00049880: 3c6c 693e 0a3c 7365 6374 696f 6e20 636c  <li>.<section cl
│ │ │ +00049890: 6173 733d 2264 6574 6169 6c22 2069 643d  ass="detail" id=
│ │ │ +000498a0: 2261 6d46 696c 7465 7228 6f72 672e 6f70  "amFilter(org.op
│ │ │ +000498b0: 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61 742c 6f72  encv.core.Mat,or
│ │ │ +000498c0: 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72 652e 4d61  g.opencv.core.Ma
│ │ │ +000498d0: 742c 6f72 672e 6f70 656e 6376 2e63 6f72  t,org.opencv.cor
│ │ │ +000498e0: 652e 4d61 742c 646f 7562 6c65 2c64 6f75  e.Mat,double,dou
│ │ │ +000498f0: 626c 6529 223e 0a3c 6833 3e61 6d46 696c  ble)">.<h3>amFil
│ │ │ +00049900: 7465 723c 2f68 333e 0a3c 6469 7620 636c  ter</h3>.<div cl
│ │ │ +00049910: 6173 733d 2268 6f72 697a 6f6e 7461 6c2d  ass="horizontal-
│ │ │ +00049920: 7363 726f 6c6c 223e 0a3c 6469 7620 636c  scroll">.<div cl
│ │ │ +00049930: 6173 733d 226d 656d 6265 722d 7369 676e  ass="member-sign
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│ │ │ +00049970: 616e 3e26 6e62 7370 3b3c 7370 616e 2063  an>&nbsp;<span c
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│ │ │ +00049990: 6522 3e76 6f69 643c 2f73 7061 6e3e 266e  e">void</span>&n
│ │ │ +000499a0: 6273 703b 3c73 7061 6e20 636c 6173 733d  bsp;<span class=
│ │ │ +000499b0: 2265 6c65 6d65 6e74 2d6e 616d 6522 3e61  "element-name">a
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│ │ │ +000499e0: 7061 7261 6d65 7465 7273 223e 283c 6120  parameters">(<a 
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│ │ │ +00049a20: 6376 2e63 6f72 6522 3e4d 6174 3c2f 613e  cv.core">Mat</a>
│ │ │ +00049a30: 266e 6273 703b 6a6f 696e 742c 0a20 3c61  &nbsp;joint,. <a
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│ │ │ +00049a50: 6174 2e68 746d 6c22 2074 6974 6c65 3d22  at.html" title="
│ │ │ +00049a60: 636c 6173 7320 696e 206f 7267 2e6f 7065  class in org.ope
│ │ │ +00049a70: 6e63 762e 636f 7265 223e 4d61 743c 2f61  ncv.core">Mat</a
│ │ │ +00049a80: 3e26 6e62 7370 3b73 7263 2c0a 203c 6120  >&nbsp;src,. <a 
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│ │ │ +00049aa0: 742e 6874 6d6c 2220 7469 746c 653d 2263  t.html" title="c
│ │ │ +00049ab0: 6c61 7373 2069 6e20 6f72 672e 6f70 656e  lass in org.open
│ │ │ +00049ac0: 6376 2e63 6f72 6522 3e4d 6174 3c2f 613e  cv.core">Mat</a>
│ │ │ +00049ad0: 266e 6273 703b 6473 742c 0a20 646f 7562  &nbsp;dst,. doub
│ │ │ +00049ae0: 6c65 266e 6273 703b 7369 676d 615f 732c  le&nbsp;sigma_s,
│ │ │ +00049af0: 0a20 646f 7562 6c65 266e 6273 703b 7369  . double&nbsp;si
│ │ │ +00049b00: 676d 615f 7229 3c2f 7370 616e 3e3c 2f64  gma_r)</span></d
│ │ │ +00049b10: 6976 3e0a 3c64 6976 2063 6c61 7373 3d22  iv>.<div class="
│ │ │ +00049b20: 626c 6f63 6b22 3e53 696d 706c 6520 6f6e  block">Simple on
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│ │ │ +00049b60: 636c 6173 733d 226e 6f74 6573 223e 0a3c  class="notes">.<
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│ │ │ +00049bb0: 6173 2067 7569 6465 6429 2069 6d61 6765  as guided) image
│ │ │ +00049bc0: 206f 7220 6172 7261 7920 6f66 2069 6d61   or array of ima
│ │ │ +00049bd0: 6765 7320 7769 7468 2061 6e79 206e 756d  ges with any num
│ │ │ +00049be0: 6265 7273 206f 6620 6368 616e 6e65 6c73  bers of channels
│ │ │ +00049bf0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +00049c40: 0a3c 6464 3e3c 636f 6465 3e64 7374 3c2f  .<dd><code>dst</
│ │ │ +00049c50: 636f 6465 3e20 2d20 6f75 7470 7574 2069  code> - output i
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│ │ │ +00049c80: 6465 3e20 2d20 7370 6174 6961 6c20 7374  de> - spatial st
│ │ │ +00049c90: 616e 6461 7264 2064 6576 6961 7469 6f6e  andard deviation
│ │ │ +00049ca0: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
│ │ │ +00049cb0: 3e73 6967 6d61 5f72 3c2f 636f 6465 3e20  >sigma_r</code> 
│ │ │ +00049cc0: 2d20 636f 6c6f 7220 7370 6163 6520 7374  - color space st
│ │ │ +00049cd0: 616e 6461 7264 2064 6576 6961 7469 6f6e  andard deviation
│ │ │ +00049ce0: 2c20 6974 2069 7320 7369 6d69 6c61 7220  , it is similar 
│ │ │ +00049cf0: 746f 2074 6865 2073 6967 6d61 2069 6e20  to the sigma in 
│ │ │ +00049d00: 7468 6520 636f 6c6f 7220 7370 6163 6520  the color space 
│ │ │ +00049d10: 696e 746f 0a62 696c 6174 6572 616c 4669  into.bilateralFi
│ │ │ +00049d20: 6c74 6572 2e0a 0a6f 7269 6769 6e61 6c20  lter...original 
│ │ │ +00049d30: 7061 7065 722e 0a0a 3c62 3e4e 6f74 653a  paper...<b>Note:
│ │ │ +00049d40: 3c2f 623e 204a 6f69 6e74 2069 6d61 6765  </b> Joint image
│ │ │ +00049d50: 7320 7769 7468 2043 565f 3855 2061 6e64  s with CV_8U and
│ │ │ +00049d60: 2043 565f 3136 5520 6465 7074 6820 636f   CV_16U depth co
│ │ │ +00049d70: 6e76 6572 7465 6420 746f 2069 6d61 6765  nverted to image
│ │ │ +00049d80: 7320 7769 7468 2043 565f 3332 4620 6465  s with CV_32F de
│ │ │ +00049d90: 7074 6820 616e 6420 5b30 3b20 315d 0a63  pth and [0; 1].c
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│ │ │ +00058ee0: 2041 6e20 6578 616d 706c 6520 6f66 2069   An example of i
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│ │ │ +00058f10: 6973 0a69 6c6c 7573 7472 6174 6564 2069  is.illustrated i
│ │ │ +00058f20: 6e20 7468 6520 666f 6c6c 6f77 696e 6720  n the following 
│ │ │ +00058f30: 6669 6775 7265 2e0a 0a21 5b69 6d61 6765  figure...![image
│ │ │ +00058f40: 5d28 7069 6373 2f73 7570 6572 7069 7865  ](pics/superpixe
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│ │ │ +0005a0d0: 2054 6865 206c 6172 6765 7220 626c 6f63   The larger bloc
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│ │ │ +0005a4a0: 6469 763e 0a3c 6469 7620 636c 6173 733d  div>.<div class=
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│ │ │ +0005a550: 6768 743c 2f63 6f64 653e 202d 2049 6d61  ght</code> - Ima
│ │ │ +0005a560: 6765 2068 6569 6768 742e 3c2f 6464 3e0a  ge height.</dd>.
│ │ │ +0005a570: 3c64 643e 3c63 6f64 653e 696d 6167 655f  <dd><code>image_
│ │ │ +0005a580: 6368 616e 6e65 6c73 3c2f 636f 6465 3e20  channels</code> 
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│ │ │ +0005a5b0: 652e 3c2f 6464 3e0a 3c64 643e 3c63 6f64  e.</dd>.<dd><cod
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│ │ │ +0005a5f0: 6572 7069 7865 6c73 2e20 4e6f 7465 2074  erpixels. Note t
│ │ │ +0005a600: 6861 7420 7468 6520 6163 7475 616c 206e  hat the actual n
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│ │ │ +0005a620: 6c6c 6572 0a64 7565 2074 6f20 7265 7374  ller.due to rest
│ │ │ +0005a630: 7269 6374 696f 6e73 2028 6465 7065 6e64  rictions (depend
│ │ │ +0005a640: 696e 6720 6f6e 2074 6865 2069 6d61 6765  ing on the image
│ │ │ +0005a650: 2073 697a 6520 616e 6420 6e75 6d5f 6c65   size and num_le
│ │ │ +0005a660: 7665 6c73 292e 2055 7365 2067 6574 4e75  vels). Use getNu
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│ │ │ +0005a680: 7328 2920 746f 0a67 6574 2074 6865 2061  s() to.get the a
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│ │ │ +0005a6f0: 7265 2061 6363 7572 6174 6520 6973 2074  re accurate is t
│ │ │ +0005a700: 6865 2073 6567 6d65 6e74 6174 696f 6e2c  he segmentation,
│ │ │ +0005a710: 0a62 7574 206e 6565 6473 206d 6f72 6520  .but needs more 
│ │ │ +0005a720: 6d65 6d6f 7279 2061 6e64 2043 5055 2074  memory and CPU t
│ │ │ +0005a730: 696d 652e 0a6d 7573 7420 6265 2069 6e20  ime..must be in 
│ │ │ +0005a740: 7468 6520 7261 6e67 6520 5b30 2c20 355d  the range [0, 5]
│ │ │ +0005a750: 2e0a 0a54 6865 2066 756e 6374 696f 6e20  ...The function 
│ │ │ +0005a760: 696e 6974 6961 6c69 7a65 7320 6120 5375  initializes a Su
│ │ │ +0005a770: 7065 7270 6978 656c 5345 4544 5320 6f62  perpixelSEEDS ob
│ │ │ +0005a780: 6a65 6374 2066 6f72 2074 6865 2069 6e70  ject for the inp
│ │ │ +0005a790: 7574 2069 6d61 6765 2e20 4974 2073 746f  ut image. It sto
│ │ │ +0005a7a0: 7265 7320 7468 6520 7061 7261 6d65 7465  res the paramete
│ │ │ +0005a7b0: 7273 206f 660a 7468 6520 696d 6167 653a  rs of.the image:
│ │ │ +0005a7c0: 2069 6d61 6765 5f77 6964 7468 2c20 696d   image_width, im
│ │ │ +0005a7d0: 6167 655f 6865 6967 6874 2061 6e64 2069  age_height and i
│ │ │ +0005a7e0: 6d61 6765 5f63 6861 6e6e 656c 732e 2049  mage_channels. I
│ │ │ +0005a7f0: 7420 616c 736f 2073 6574 7320 7468 6520  t also sets the 
│ │ │ +0005a800: 7061 7261 6d65 7465 7273 206f 6620 7468  parameters of th
│ │ │ +0005a810: 6520 5345 4544 530a 7375 7065 7270 6978  e SEEDS.superpix
│ │ │ +0005a820: 656c 2061 6c67 6f72 6974 686d 2c20 7768  el algorithm, wh
│ │ │ +0005a830: 6963 6820 6172 653a 206e 756d 5f73 7570  ich are: num_sup
│ │ │ +0005a840: 6572 7069 7865 6c73 2c20 6e75 6d5f 6c65  erpixels, num_le
│ │ │ +0005a850: 7665 6c73 2c20 7573 655f 7072 696f 722c  vels, use_prior,
│ │ │ +0005a860: 2068 6973 746f 6772 616d 5f62 696e 7320   histogram_bins 
│ │ │ +0005a870: 616e 640a 646f 7562 6c65 5f73 7465 702e  and.double_step.
│ │ │ +0005a880: 0a0a 5468 6520 6e75 6d62 6572 206f 6620  ..The number of 
│ │ │ +0005a890: 6c65 7665 6c73 2069 6e20 6e75 6d5f 6c65  levels in num_le
│ │ │ +0005a8a0: 7665 6c73 2064 6566 696e 6573 2074 6865  vels defines the
│ │ │ +0005a8b0: 2061 6d6f 756e 7420 6f66 2062 6c6f 636b   amount of block
│ │ │ +0005a8c0: 206c 6576 656c 7320 7468 6174 2074 6865   levels that the
│ │ │ +0005a8d0: 2061 6c67 6f72 6974 686d 2075 7365 2069   algorithm use i
│ │ │ +0005a8e0: 6e20 7468 650a 6f70 7469 6d69 7a61 7469  n the.optimizati
│ │ │ +0005a8f0: 6f6e 2e20 5468 6520 696e 6974 6961 6c69  on. The initiali
│ │ │ +0005a900: 7a61 7469 6f6e 2069 7320 6120 6772 6964  zation is a grid
│ │ │ +0005a910: 2c20 696e 2077 6869 6368 2074 6865 2073  , in which the s
│ │ │ +0005a920: 7570 6572 7069 7865 6c73 2061 7265 2065  uperpixels are e
│ │ │ +0005a930: 7175 616c 6c79 2064 6973 7472 6962 7574  qually distribut
│ │ │ +0005a940: 6564 2074 6872 6f75 6768 0a74 6865 2077  ed through.the w
│ │ │ +0005a950: 6964 7468 2061 6e64 2074 6865 2068 6569  idth and the hei
│ │ │ +0005a960: 6768 7420 6f66 2074 6865 2069 6d61 6765  ght of the image
│ │ │ +0005a970: 2e20 5468 6520 6c61 7267 6572 2062 6c6f  . The larger blo
│ │ │ +0005a980: 636b 7320 636f 7272 6573 706f 6e64 2074  cks correspond t
│ │ │ +0005a990: 6f20 7468 6520 7375 7065 7270 6978 656c  o the superpixel
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│ │ │ +0005a9c0: 6572 2062 6c6f 636b 7320 6172 6520 666f  er blocks are fo
│ │ │ +0005a9d0: 726d 6564 2062 7920 6469 7669 6469 6e67  rmed by dividing
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│ │ │ +0005aa80: 666f 6c6c 6f77 696e 6720 6669 6775 7265  following figure
│ │ │ +0005aa90: 2e0a 0a21 5b69 6d61 6765 5d28 7069 6373  ...![image](pics
│ │ │ +0005aaa0: 2f73 7570 6572 7069 7865 6c73 5f62 6c6f  /superpixels_blo
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│ │ │ +0005f6f0: 6865 2066 756e 6374 696f 6e20 696e 6974  he function init
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│ │ │ +0005f720: 2074 6865 2069 6e70 7574 2069 6d61 6765   the input image
│ │ │ +0005f730: 2e20 4974 2073 746f 7265 7320 7468 6520  . It stores the 
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│ │ │ +0005f8e0: 6179 2062 6520 736d 616c 6c65 720a 6475  ay be smaller.du
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│ │ │ +0005f950: 6e75 6d62 6572 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464  number.</dd>.<dd
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│ │ │ +0005f9e0: 6963 652c 2066 6f75 7220 7468 7265 6164  ice, four thread
│ │ │ +0005f9f0: 7320 6973 2065 6e6f 7567 6820 666f 7220  s is enough for 
│ │ │ +0005fa00: 736d 616c 6c65 7220 696d 6167 6573 2061  smaller images a
│ │ │ +0005fa10: 6e64 2065 6967 6874 2074 6872 6561 6473  nd eight threads
│ │ │ +0005fa20: 2066 6f72 206c 6172 6765 7220 6f6e 6573   for larger ones
│ │ │ +0005fa30: 2e3c 2f64 643e 0a3c 6464 3e3c 636f 6465  .</dd>.<dd><code
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│ │ │ +0005fa60: 6c20 7365 676d 656e 7473 2074 6f20 6769  l segments to gi
│ │ │ +0005fa70: 7665 2074 6865 2064 6573 6972 6564 206e  ve the desired n
│ │ │ +0005fa80: 756d 6265 7220 6f66 2073 7570 6572 7069  umber of superpi
│ │ │ +0005fa90: 7865 6c73 2e20 5072 6f63 6573 7369 6e67  xels. Processing
│ │ │ +0005faa0: 2069 730a 6d75 6368 2066 6173 7465 7220   is.much faster 
│ │ │ +0005fab0: 7769 7468 6f75 7420 6d65 7267 696e 672c  without merging,
│ │ │ +0005fac0: 2062 7574 206d 616e 7920 736d 616c 6c20   but many small 
│ │ │ +0005fad0: 7365 676d 656e 7473 2077 696c 6c20 6265  segments will be
│ │ │ +0005fae0: 206c 6566 7420 696e 2074 6865 2069 6d61   left in the ima
│ │ │ +0005faf0: 6765 2e3c 2f64 643e 0a3c 6474 3e52 6574  ge.</dd>.<dt>Ret
│ │ │ +0005fb00: 7572 6e73 3a3c 2f64 743e 0a3c 6464 3e61  urns:</dt>.<dd>a
│ │ │ +0005fb10: 7574 6f6d 6174 6963 616c 6c79 2067 656e  utomatically gen
│ │ │ +0005fb20: 6572 6174 6564 3c2f 6464 3e0a 3c2f 646c  erated</dd>.</dl
│ │ │ +0005fb30: 3e0a 3c2f 6469 763e 0a3c 2f73 6563 7469  >.</div>.</secti
│ │ │ +0005fb40: 6f6e 3e0a 3c2f 6c69 3e0a 3c6c 693e 0a3c  on>.</li>.<li>.<
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│ │ │ │ +         7. _P_e_i_L_i_n_N_o_r_m_a_l_i_z_a_t_i_o_n_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +         8. _c_r_e_a_t_e_D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r_(_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r_)
│ │ │ │ +         9. _c_r_e_a_t_e_R_i_g_h_t_M_a_t_c_h_e_r_(_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r_)
│ │ │ │ +        10. _c_r_e_a_t_e_D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r_G_e_n_e_r_i_c_(_b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        11. _r_e_a_d_G_T_(_S_t_r_i_n_g_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        12. _c_o_m_p_u_t_e_M_S_E_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _R_e_c_t_)
│ │ │ │ +        13. _c_o_m_p_u_t_e_B_a_d_P_i_x_e_l_P_e_r_c_e_n_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _R_e_c_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        14. _c_o_m_p_u_t_e_B_a_d_P_i_x_e_l_P_e_r_c_e_n_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _R_e_c_t_)
│ │ │ │ +        15. _g_e_t_D_i_s_p_a_r_i_t_y_V_i_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        16. _g_e_t_D_i_s_p_a_r_i_t_y_V_i_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        17. _c_r_e_a_t_e_G_r_a_p_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_(_d_o_u_b_l_e_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        18. _c_r_e_a_t_e_G_r_a_p_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_(_d_o_u_b_l_e_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        19. _c_r_e_a_t_e_G_r_a_p_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_(_d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        20. _c_r_e_a_t_e_G_r_a_p_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_(_)
│ │ │ │ +        21. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_C_o_l_o_r_(_)
│ │ │ │ +        22. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_S_i_z_e_(_)
│ │ │ │ +        23. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_T_e_x_t_u_r_e_(_)
│ │ │ │ +        24. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_F_i_l_l_(_)
│ │ │ │ +        25. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e_(_)
│ │ │ │ +        26. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │              _(_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_)
│ │ │ │ -        30. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │ +        27. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │              _(_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_,
│ │ │ │              _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_)
│ │ │ │ -        31. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │ +        28. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │              _(_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_,
│ │ │ │              _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_,
│ │ │ │              _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_)
│ │ │ │ -        32. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │ +        29. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_M_u_l_t_i_p_l_e
│ │ │ │              _(_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_,
│ │ │ │              _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_,
│ │ │ │              _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_,
│ │ │ │              _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_S_t_r_a_t_e_g_y_)
│ │ │ │ -        33. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_(_)
│ │ │ │ -        34. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        35. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        36. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        37. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        38. _c_r_e_a_t_e_S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        39. _c_r_e_a_t_e_S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        40. _c_r_e_a_t_e_S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        41. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        42. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        43. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        44. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        45. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        46. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        47. _P_e_i_L_i_n_N_o_r_m_a_l_i_z_a_t_i_o_n_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        48. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        49. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        50. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C_(_M_a_t_)
│ │ │ │ -        51. _f_o_u_r_i_e_r_D_e_s_c_r_i_p_t_o_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        52. _f_o_u_r_i_e_r_D_e_s_c_r_i_p_t_o_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        53. _f_o_u_r_i_e_r_D_e_s_c_r_i_p_t_o_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        54. _t_r_a_n_s_f_o_r_m_F_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        55. _t_r_a_n_s_f_o_r_m_F_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        56. _c_o_n_t_o_u_r_S_a_m_p_l_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        57. _c_r_e_a_t_e_C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g_(_i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        58. _c_r_e_a_t_e_C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g_(_i_n_t_)
│ │ │ │ -        59. _c_r_e_a_t_e_C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g_(_)
│ │ │ │ -        60. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        61. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        62. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        63. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        64. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -        65. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        66. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        67. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        68. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        69. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_)
│ │ │ │ -        70. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_)
│ │ │ │ -        71. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        72. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        73. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        74. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        75. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        76. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        77. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        78. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        79. _c_o_v_a_r_i_a_n_c_e_E_s_t_i_m_a_t_i_o_n_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        80. _e_d_g_e_P_r_e_s_e_r_v_i_n_g_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        81. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        30. _c_r_e_a_t_e_S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n_(_)
│ │ │ │ +        31. _c_o_v_a_r_i_a_n_c_e_E_s_t_i_m_a_t_i_o_n_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        32. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_A_w_a_r_e_I_n_t_e_r_p_o_l_a_t_o_r_(_)
│ │ │ │ +        33. _c_r_e_a_t_e_R_I_C_I_n_t_e_r_p_o_l_a_t_o_r_(_)
│ │ │ │ +        34. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        82. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        35. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        83. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        36. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        84. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        37. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        85. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        38. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        86. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        87. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        88. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        89. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        90. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        91. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        92. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        93. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_)
│ │ │ │ -        94. _c_r_e_a_t_e_D_T_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        95. _c_r_e_a_t_e_D_T_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        96. _c_r_e_a_t_e_D_T_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        97. _d_t_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        98. _d_t_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        99. _d_t_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       100. _c_r_e_a_t_e_G_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       101. _c_r_e_a_t_e_G_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       102. _g_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       103. _g_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       104. _g_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       105. _c_r_e_a_t_e_A_M_F_i_l_t_e_r_(_d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       106. _c_r_e_a_t_e_A_M_F_i_l_t_e_r_(_d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       107. _a_m_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       108. _a_m_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       109. _j_o_i_n_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       110. _j_o_i_n_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       111. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       112. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       113. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       114. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       115. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       116. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       117. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       118. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       119. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       120. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       121. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       122. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +        39. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        40. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        41. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        42. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        43. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        44. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        45. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        46. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_B_o_x_e_s_(_)
│ │ │ │ +        47. _c_r_e_a_t_e_Q_u_a_t_e_r_n_i_o_n_I_m_a_g_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        48. _q_c_o_n_j_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        49. _q_u_n_i_t_a_r_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        50. _q_m_u_l_t_i_p_l_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        51. _q_d_f_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        52. _c_o_l_o_r_M_a_t_c_h_T_e_m_p_l_a_t_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        53. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        54. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        55. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        56. _f_i_n_d_E_l_l_i_p_s_e_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        57. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        58. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        59. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        60. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        61. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        62. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_i_n_t_)
│ │ │ │ +        63. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r_(_)
│ │ │ │ +        64. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        65. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        66. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        67. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C_(_M_a_t_)
│ │ │ │ +        68. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        69. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C_(_M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        70. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C_(_M_a_t_)
│ │ │ │ +        71. _c_r_e_a_t_e_R_F_F_e_a_t_u_r_e_G_e_t_t_e_r_(_)
│ │ │ │ +        72. _c_r_e_a_t_e_S_t_r_u_c_t_u_r_e_d_E_d_g_e_D_e_t_e_c_t_i_o_n_(_S_t_r_i_n_g_,_ _R_F_F_e_a_t_u_r_e_G_e_t_t_e_r_)
│ │ │ │ +        73. _c_r_e_a_t_e_S_t_r_u_c_t_u_r_e_d_E_d_g_e_D_e_t_e_c_t_i_o_n_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        74. _c_r_e_a_t_e_D_T_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        75. _c_r_e_a_t_e_D_T_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        76. _c_r_e_a_t_e_D_T_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        77. _d_t_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        78. _d_t_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        79. _d_t_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        80. _c_r_e_a_t_e_G_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        81. _c_r_e_a_t_e_G_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        82. _g_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        83. _g_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        84. _g_u_i_d_e_d_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        85. _c_r_e_a_t_e_A_M_F_i_l_t_e_r_(_d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        86. _c_r_e_a_t_e_A_M_F_i_l_t_e_r_(_d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        87. _a_m_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +        88. _a_m_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        89. _j_o_i_n_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        90. _j_o_i_n_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        91. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        92. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        93. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        94. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        95. _b_i_l_a_t_e_r_a_l_T_e_x_t_u_r_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        96. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        97. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        98. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +        99. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       100. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       101. _r_o_l_l_i_n_g_G_u_i_d_a_n_c_e_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       102. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       123. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       103. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       124. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       104. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       125. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       126. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       105. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       106. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       127. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       107. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       128. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       108. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       129. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       109. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       130. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       131. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       132. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       133. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       134. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       135. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       136. _f_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │ +       110. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       111. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       112. _f_a_s_t_B_i_l_a_t_e_r_a_l_S_o_l_v_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       113. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       114. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       115. _c_r_e_a_t_e_F_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       116. _f_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,
│ │ │ │              _i_n_t_)
│ │ │ │ -       137. _f_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       138. _f_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       139. _l_0_S_m_o_o_t_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       140. _l_0_S_m_o_o_t_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       141. _l_0_S_m_o_o_t_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       142. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_D_r_a_w_i_n_g_(_)
│ │ │ │ -       143. _c_r_e_a_t_e_D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r_(_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r_)
│ │ │ │ -       144. _c_r_e_a_t_e_R_i_g_h_t_M_a_t_c_h_e_r_(_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r_)
│ │ │ │ -       145. _c_r_e_a_t_e_D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r_G_e_n_e_r_i_c_(_b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       146. _r_e_a_d_G_T_(_S_t_r_i_n_g_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       147. _c_o_m_p_u_t_e_M_S_E_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _R_e_c_t_)
│ │ │ │ -       148. _c_o_m_p_u_t_e_B_a_d_P_i_x_e_l_P_e_r_c_e_n_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _R_e_c_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -       149. _c_o_m_p_u_t_e_B_a_d_P_i_x_e_l_P_e_r_c_e_n_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _R_e_c_t_)
│ │ │ │ -       150. _g_e_t_D_i_s_p_a_r_i_t_y_V_i_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       151. _g_e_t_D_i_s_p_a_r_i_t_y_V_i_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       152. _G_r_a_d_i_e_n_t_D_e_r_i_c_h_e_Y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       153. _G_r_a_d_i_e_n_t_D_e_r_i_c_h_e_X_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -       154. _c_r_e_a_t_e_Q_u_a_t_e_r_n_i_o_n_I_m_a_g_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       155. _q_c_o_n_j_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       156. _q_u_n_i_t_a_r_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       157. _q_m_u_l_t_i_p_l_y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -       158. _q_d_f_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ -       159. _c_o_l_o_r_M_a_t_c_h_T_e_m_p_l_a_t_e_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       117. _f_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       118. _f_a_s_t_G_l_o_b_a_l_S_m_o_o_t_h_e_r_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       119. _l_0_S_m_o_o_t_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       120. _l_0_S_m_o_o_t_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       121. _l_0_S_m_o_o_t_h_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       122. _e_d_g_e_P_r_e_s_e_r_v_i_n_g_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       123. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       124. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       125. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       126. _c_r_e_a_t_e_S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       127. _f_o_u_r_i_e_r_D_e_s_c_r_i_p_t_o_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       128. _f_o_u_r_i_e_r_D_e_s_c_r_i_p_t_o_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       129. _f_o_u_r_i_e_r_D_e_s_c_r_i_p_t_o_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       130. _t_r_a_n_s_f_o_r_m_F_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       131. _t_r_a_n_s_f_o_r_m_F_D_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       132. _c_o_n_t_o_u_r_S_a_m_p_l_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       133. _c_r_e_a_t_e_C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g_(_i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       134. _c_r_e_a_t_e_C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g_(_i_n_t_)
│ │ │ │ +       135. _c_r_e_a_t_e_C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g_(_)
│ │ │ │ +       136. _c_r_e_a_t_e_E_d_g_e_D_r_a_w_i_n_g_(_)
│ │ │ │ +       137. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       138. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       139. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       140. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       141. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       142. _R_a_d_o_n_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       143. _G_r_a_d_i_e_n_t_D_e_r_i_c_h_e_Y_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       144. _G_r_a_d_i_e_n_t_D_e_r_i_c_h_e_X_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       145. _c_r_e_a_t_e_S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _b_o_o_l_e_a_n_)
│ │ │ │ +       146. _c_r_e_a_t_e_S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       147. _c_r_e_a_t_e_S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t_(_i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       148. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       149. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       150. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       151. _F_a_s_t_H_o_u_g_h_T_r_a_n_s_f_o_r_m_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       152. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       153. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       154. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       155. _H_o_u_g_h_P_o_i_n_t_2_L_i_n_e_(_P_o_i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       156. _w_e_i_g_h_t_e_d_M_e_d_i_a_n_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +       157. _w_e_i_g_h_t_e_d_M_e_d_i_a_n_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +       158. _w_e_i_g_h_t_e_d_M_e_d_i_a_n_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +       159. _w_e_i_g_h_t_e_d_M_e_d_i_a_n_F_i_l_t_e_r_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │  Hide sidebar [Hide sidebar][Show sidebar] Show sidebar
│ │ │ │  ************ CCllaassss XXiimmggpprroocc ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.ximgproc.Ximgproc
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Ximgproc extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -1279,183 +1279,112 @@
│ │ │ │                    src - Source image with 3 channels.
│ │ │ │                    dst - Destination image of the same size and the same number
│ │ │ │                    of channels as src .
│ │ │ │                    alpha - The amount of time to step forward by on each
│ │ │ │                    iteration (normally, it's between 0 and 1).
│ │ │ │                    K - sensitivity to the edges
│ │ │ │                    niters - The number of iterations
│ │ │ │ -          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ -            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ -            _M_a_t dst, int r, double sigma, int weightType, _M_a_t mask)
│ │ │ │ -            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ -            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ -            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ -            jointBilateralFilter
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  joint - automatically generated
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  r - automatically generated
│ │ │ │ -                  sigma - automatically generated
│ │ │ │ -                  weightType - automatically generated
│ │ │ │ -                  mask - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ -            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ -            _M_a_t dst, int r, double sigma, int weightType)
│ │ │ │ -            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ -            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ -            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ -            jointBilateralFilter
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  joint - automatically generated
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  r - automatically generated
│ │ │ │ -                  sigma - automatically generated
│ │ │ │ -                  weightType - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ -            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ -            _M_a_t dst, int r, double sigma)
│ │ │ │ -            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ -            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ -            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ -            jointBilateralFilter
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  joint - automatically generated
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  r - automatically generated
│ │ │ │ -                  sigma - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ -            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ -            _M_a_t dst, int r)
│ │ │ │ -            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ -            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ -            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ -            jointBilateralFilter
│ │ │ │ +          o ******** PPeeiiLLiinnNNoorrmmaalliizzaattiioonn ********
│ │ │ │ +            public static void PeiLinNormalization(_M_a_t I, _M_a_t T)
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeDDiissppaarriittyyWWLLSSFFiilltteerr ********
│ │ │ │ +            public static _D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r createDisparityWLSFilter
│ │ │ │ +            (_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r matcher_left)
│ │ │ │ +            Convenience factory method that creates an instance of
│ │ │ │ +            DisparityWLSFilter and sets up all the relevant filter parameters
│ │ │ │ +            automatically based on the matcher instance. Currently supports
│ │ │ │ +            only StereoBM and StereoSGBM.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  joint - automatically generated
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  r - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeRRFFFFeeaattuurreeGGeetttteerr ********
│ │ │ │ -            public static _R_F_F_e_a_t_u_r_e_G_e_t_t_e_r createRFFeatureGetter()
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSttrruuccttuurreeddEEddggeeDDeetteeccttiioonn ********
│ │ │ │ -            public static _S_t_r_u_c_t_u_r_e_d_E_d_g_e_D_e_t_e_c_t_i_o_n createStructuredEdgeDetection
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g model, _R_F_F_e_a_t_u_r_e_G_e_t_t_e_r howToGetFeatures)
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSttrruuccttuurreeddEEddggeeDDeetteeccttiioonn ********
│ │ │ │ -            public static _S_t_r_u_c_t_u_r_e_d_E_d_g_e_D_e_t_e_c_t_i_o_n createStructuredEdgeDetection
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g model)
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeAAwwaarreeIInntteerrppoollaattoorr ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_A_w_a_r_e_I_n_t_e_r_p_o_l_a_t_o_r createEdgeAwareInterpolator()
│ │ │ │ -            Factory method that creates an instance of the
│ │ │ │ -            EdgeAwareInterpolator.
│ │ │ │ +                  matcher_left - stereo matcher instance that will be used with
│ │ │ │ +                  the filter
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeRRIICCIInntteerrppoollaattoorr ********
│ │ │ │ -            public static _R_I_C_I_n_t_e_r_p_o_l_a_t_o_r createRICInterpolator()
│ │ │ │ -            Factory method that creates an instance of the RICInterpolator.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeRRiigghhttMMaattcchheerr ********
│ │ │ │ +            public static _S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r createRightMatcher
│ │ │ │ +            (_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r matcher_left)
│ │ │ │ +            Convenience method to set up the matcher for computing the right-
│ │ │ │ +            view disparity map that is required in case of filtering with
│ │ │ │ +            confidence.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  matcher_left - main stereo matcher instance that will be used
│ │ │ │ +                  with the filter
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image,
│ │ │ │ -            int algorithm, int region_size, float ruler)
│ │ │ │ -            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeDDiissppaarriittyyWWLLSSFFiilltteerrGGeenneerriicc ********
│ │ │ │ +            public static _D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r createDisparityWLSFilterGeneric
│ │ │ │ +            (boolean use_confidence)
│ │ │ │ +            More generic factory method, create instance of DisparityWLSFilter
│ │ │ │ +            and execute basic initialization routines. When using this method
│ │ │ │ +            you will need to set-up the ROI, matchers and other parameters by
│ │ │ │ +            yourself.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment
│ │ │ │ -                  algorithm - Chooses the algorithm variant to use: SLIC
│ │ │ │ -                  segments image using a desired region_size, and in addition
│ │ │ │ -                  SLICO will optimize using adaptive compactness factor, while
│ │ │ │ -                  MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more
│ │ │ │ -                  content-sensitive superpixels.
│ │ │ │ -                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ -                  pixels
│ │ │ │ -                  ruler - Chooses the enforcement of superpixel smoothness
│ │ │ │ -                  factor of superpixel The function initializes a
│ │ │ │ -                  SuperpixelSLIC object for the input image. It sets the
│ │ │ │ -                  parameters of choosed superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ -                  region_size and ruler. It preallocate some buffers for future
│ │ │ │ -                  computing iterations over the given image. For enanched
│ │ │ │ -                  results it is recommended for color images to preprocess
│ │ │ │ -                  image with little gaussian blur using a small 3 x 3 kernel
│ │ │ │ -                  and additional conversion into CieLAB color space. An example
│ │ │ │ -                  of SLIC versus SLICO and MSLIC is ilustrated in the following
│ │ │ │ -                  picture. ![image](pics/superpixels_slic.png)
│ │ │ │ +                  use_confidence - filtering with confidence requires two
│ │ │ │ +                  disparity maps (for the left and right views) and is
│ │ │ │ +                  approximately two times slower. However, quality is typically
│ │ │ │ +                  significantly better.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image,
│ │ │ │ -            int algorithm, int region_size)
│ │ │ │ -            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │ +          o ******** rreeaaddGGTT ********
│ │ │ │ +            public static int readGT(_S_t_r_i_n_g src_path, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            Function for reading ground truth disparity maps. Supports basic
│ │ │ │ +            Middlebury and MPI-Sintel formats. Note that the resulting
│ │ │ │ +            disparity map is scaled by 16.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment
│ │ │ │ -                  algorithm - Chooses the algorithm variant to use: SLIC
│ │ │ │ -                  segments image using a desired region_size, and in addition
│ │ │ │ -                  SLICO will optimize using adaptive compactness factor, while
│ │ │ │ -                  MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more
│ │ │ │ -                  content-sensitive superpixels.
│ │ │ │ -                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ -                  pixels The function initializes a SuperpixelSLIC object for
│ │ │ │ -                  the input image. It sets the parameters of choosed superpixel
│ │ │ │ -                  algorithm, which are: region_size and ruler. It preallocate
│ │ │ │ -                  some buffers for future computing iterations over the given
│ │ │ │ -                  image. For enanched results it is recommended for color
│ │ │ │ -                  images to preprocess image with little gaussian blur using a
│ │ │ │ -                  small 3 x 3 kernel and additional conversion into CieLAB
│ │ │ │ -                  color space. An example of SLIC versus SLICO and MSLIC is
│ │ │ │ -                  ilustrated in the following picture. ![image](pics/
│ │ │ │ -                  superpixels_slic.png)
│ │ │ │ +                  src_path - path to the image, containing ground-truth
│ │ │ │ +                  disparity map
│ │ │ │ +                  dst - output disparity map, CV_16S depth
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image,
│ │ │ │ -            int algorithm)
│ │ │ │ -            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │ +                  returns zero if successfully read the ground truth
│ │ │ │ +          o ******** ccoommppuutteeMMSSEE ********
│ │ │ │ +            public static double computeMSE(_M_a_t GT, _M_a_t src, _R_e_c_t ROI)
│ │ │ │ +            Function for computing mean square error for disparity maps
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment
│ │ │ │ -                  algorithm - Chooses the algorithm variant to use: SLIC
│ │ │ │ -                  segments image using a desired region_size, and in addition
│ │ │ │ -                  SLICO will optimize using adaptive compactness factor, while
│ │ │ │ -                  MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more
│ │ │ │ -                  content-sensitive superpixels. The function initializes a
│ │ │ │ -                  SuperpixelSLIC object for the input image. It sets the
│ │ │ │ -                  parameters of choosed superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ -                  region_size and ruler. It preallocate some buffers for future
│ │ │ │ -                  computing iterations over the given image. For enanched
│ │ │ │ -                  results it is recommended for color images to preprocess
│ │ │ │ -                  image with little gaussian blur using a small 3 x 3 kernel
│ │ │ │ -                  and additional conversion into CieLAB color space. An example
│ │ │ │ -                  of SLIC versus SLICO and MSLIC is ilustrated in the following
│ │ │ │ -                  picture. ![image](pics/superpixels_slic.png)
│ │ │ │ +                  GT - ground truth disparity map
│ │ │ │ +                  src - disparity map to evaluate
│ │ │ │ +                  ROI - region of interest
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image)
│ │ │ │ -            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │ +                  returns mean square error between GT and src
│ │ │ │ +          o ******** ccoommppuutteeBBaaddPPiixxeellPPeerrcceenntt ********
│ │ │ │ +            public static double computeBadPixelPercent(_M_a_t GT, _M_a_t src,
│ │ │ │ +            _R_e_c_t ROI, int thresh)
│ │ │ │ +            Function for computing the percent of "bad" pixels in the disparity
│ │ │ │ +            map (pixels where error is higher than a specified threshold)
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment SLIC segments image using a desired
│ │ │ │ -                  region_size, and in addition SLICO will optimize using
│ │ │ │ -                  adaptive compactness factor, while MSLIC will optimize using
│ │ │ │ -                  manifold methods resulting in more content-sensitive
│ │ │ │ -                  superpixels. The function initializes a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │ -                  for the input image. It sets the parameters of choosed
│ │ │ │ -                  superpixel algorithm, which are: region_size and ruler. It
│ │ │ │ -                  preallocate some buffers for future computing iterations over
│ │ │ │ -                  the given image. For enanched results it is recommended for
│ │ │ │ -                  color images to preprocess image with little gaussian blur
│ │ │ │ -                  using a small 3 x 3 kernel and additional conversion into
│ │ │ │ -                  CieLAB color space. An example of SLIC versus SLICO and MSLIC
│ │ │ │ -                  is ilustrated in the following picture. ![image](pics/
│ │ │ │ -                  superpixels_slic.png)
│ │ │ │ +                  GT - ground truth disparity map
│ │ │ │ +                  src - disparity map to evaluate
│ │ │ │ +                  ROI - region of interest
│ │ │ │ +                  thresh - threshold used to determine "bad" pixels
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ +                  returns mean square error between GT and src
│ │ │ │ +          o ******** ccoommppuutteeBBaaddPPiixxeellPPeerrcceenntt ********
│ │ │ │ +            public static double computeBadPixelPercent(_M_a_t GT, _M_a_t src,
│ │ │ │ +            _R_e_c_t ROI)
│ │ │ │ +            Function for computing the percent of "bad" pixels in the disparity
│ │ │ │ +            map (pixels where error is higher than a specified threshold)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  GT - ground truth disparity map
│ │ │ │ +                  src - disparity map to evaluate
│ │ │ │ +                  ROI - region of interest
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  returns mean square error between GT and src
│ │ │ │ +          o ******** ggeettDDiissppaarriittyyVViiss ********
│ │ │ │ +            public static void getDisparityVis(_M_a_t src, _M_a_t dst, double scale)
│ │ │ │ +            Function for creating a disparity map visualization (clamped CV_8U
│ │ │ │ +            image)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - input disparity map (CV_16S depth)
│ │ │ │ +                  dst - output visualization
│ │ │ │ +                  scale - disparity map will be multiplied by this value for
│ │ │ │ +                  visualization
│ │ │ │ +          o ******** ggeettDDiissppaarriittyyVViiss ********
│ │ │ │ +            public static void getDisparityVis(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            Function for creating a disparity map visualization (clamped CV_8U
│ │ │ │ +            image)
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - input disparity map (CV_16S depth)
│ │ │ │ +                  dst - output visualization
│ │ │ │            o ******** ccrreeaatteeGGrraapphhSSeeggmmeennttaattiioonn ********
│ │ │ │              public static _G_r_a_p_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n createGraphSegmentation
│ │ │ │              (double sigma, float k, int min_size)
│ │ │ │              Creates a graph based segmentor
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    sigma - The sigma parameter, used to smooth image
│ │ │ │                    k - The k parameter of the algorythm
│ │ │ │ @@ -1573,446 +1502,281 @@
│ │ │ │            o ******** ccrreeaatteeSSeelleeccttiivveeSSeeaarrcchhSSeeggmmeennttaattiioonn ********
│ │ │ │              public
│ │ │ │              static _S_e_l_e_c_t_i_v_e_S_e_a_r_c_h_S_e_g_m_e_n_t_a_t_i_o_n createSelectiveSearchSegmentation
│ │ │ │              ()
│ │ │ │              Create a new SelectiveSearchSegmentation class.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ -            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ -            int num_superpixels, int num_levels, int prior, int histogram_bins,
│ │ │ │ -            boolean double_step)
│ │ │ │ -            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │ +          o ******** ccoovvaarriiaanncceeEEssttiimmaattiioonn ********
│ │ │ │ +            public static void covarianceEstimation(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int windowRows, int windowCols)
│ │ │ │ +            Computes the estimated covariance matrix of an image using the
│ │ │ │ +            sliding window forumlation.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ -                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ -                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ -                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ -                  CPU time.
│ │ │ │ -                  prior - enable 3x3 shape smoothing term if >0. A larger value
│ │ │ │ -                  leads to smoother shapes. prior must be in the range [0, 5].
│ │ │ │ -                  histogram_bins - Number of histogram bins.
│ │ │ │ -                  double_step - If true, iterate each block level twice for
│ │ │ │ -                  higher accuracy. The function initializes a SuperpixelSEEDS
│ │ │ │ -                  object for the input image. It stores the parameters of the
│ │ │ │ -                  image: image_width, image_height and image_channels. It also
│ │ │ │ -                  sets the parameters of the SEEDS superpixel algorithm, which
│ │ │ │ -                  are: num_superpixels, num_levels, use_prior, histogram_bins
│ │ │ │ -                  and double_step. The number of levels in num_levels defines
│ │ │ │ -                  the amount of block levels that the algorithm use in the
│ │ │ │ -                  optimization. The initialization is a grid, in which the
│ │ │ │ -                  superpixels are equally distributed through the width and the
│ │ │ │ -                  height of the image. The larger blocks correspond to the
│ │ │ │ -                  superpixel size, and the levels with smaller blocks are
│ │ │ │ -                  formed by dividing the larger blocks into 2 x 2 blocks of
│ │ │ │ -                  pixels, recursively until the smaller block level. An example
│ │ │ │ -                  of initialization of 4 block levels is illustrated in the
│ │ │ │ -                  following figure. ![image](pics/superpixels_blocks.png)
│ │ │ │ +                  src - The source image. Input image must be of a complex
│ │ │ │ +                  type.
│ │ │ │ +                  dst - The destination estimated covariance matrix. Output
│ │ │ │ +                  matrix will be size (windowRows*windowCols,
│ │ │ │ +                  windowRows*windowCols).
│ │ │ │ +                  windowRows - The number of rows in the window.
│ │ │ │ +                  windowCols - The number of cols in the window. The window
│ │ │ │ +                  size parameters control the accuracy of the estimation. The
│ │ │ │ +                  sliding window moves over the entire image from the top-left
│ │ │ │ +                  corner to the bottom right corner. Each location of the
│ │ │ │ +                  window represents a sample. If the window is the size of the
│ │ │ │ +                  image, then this gives the exact covariance matrix. For all
│ │ │ │ +                  other cases, the sizes of the window will impact the number
│ │ │ │ +                  of samples and the number of elements in the estimated
│ │ │ │ +                  covariance matrix.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeAAwwaarreeIInntteerrppoollaattoorr ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_A_w_a_r_e_I_n_t_e_r_p_o_l_a_t_o_r createEdgeAwareInterpolator()
│ │ │ │ +            Factory method that creates an instance of the
│ │ │ │ +            EdgeAwareInterpolator.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ -            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ -            int num_superpixels, int num_levels, int prior, int histogram_bins)
│ │ │ │ -            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ -                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ -                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ -                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ -                  CPU time.
│ │ │ │ -                  prior - enable 3x3 shape smoothing term if >0. A larger value
│ │ │ │ -                  leads to smoother shapes. prior must be in the range [0, 5].
│ │ │ │ -                  histogram_bins - Number of histogram bins. The function
│ │ │ │ -                  initializes a SuperpixelSEEDS object for the input image. It
│ │ │ │ -                  stores the parameters of the image: image_width, image_height
│ │ │ │ -                  and image_channels. It also sets the parameters of the SEEDS
│ │ │ │ -                  superpixel algorithm, which are: num_superpixels, num_levels,
│ │ │ │ -                  use_prior, histogram_bins and double_step. The number of
│ │ │ │ -                  levels in num_levels defines the amount of block levels that
│ │ │ │ -                  the algorithm use in the optimization. The initialization is
│ │ │ │ -                  a grid, in which the superpixels are equally distributed
│ │ │ │ -                  through the width and the height of the image. The larger
│ │ │ │ -                  blocks correspond to the superpixel size, and the levels with
│ │ │ │ -                  smaller blocks are formed by dividing the larger blocks into
│ │ │ │ -                  2 x 2 blocks of pixels, recursively until the smaller block
│ │ │ │ -                  level. An example of initialization of 4 block levels is
│ │ │ │ -                  illustrated in the following figure. ![image](pics/
│ │ │ │ -                  superpixels_blocks.png)
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeRRIICCIInntteerrppoollaattoorr ********
│ │ │ │ +            public static _R_I_C_I_n_t_e_r_p_o_l_a_t_o_r createRICInterpolator()
│ │ │ │ +            Factory method that creates an instance of the RICInterpolator.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ -            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ -            int num_superpixels, int num_levels, int prior)
│ │ │ │ -            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ +            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio,
│ │ │ │ +            float minBoxArea, float gamma, float kappa)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ -                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ -                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ -                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ -                  CPU time.
│ │ │ │ -                  prior - enable 3x3 shape smoothing term if >0. A larger value
│ │ │ │ -                  leads to smoother shapes. prior must be in the range [0, 5].
│ │ │ │ -                  The function initializes a SuperpixelSEEDS object for the
│ │ │ │ -                  input image. It stores the parameters of the image:
│ │ │ │ -                  image_width, image_height and image_channels. It also sets
│ │ │ │ -                  the parameters of the SEEDS superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ -                  num_superpixels, num_levels, use_prior, histogram_bins and
│ │ │ │ -                  double_step. The number of levels in num_levels defines the
│ │ │ │ -                  amount of block levels that the algorithm use in the
│ │ │ │ -                  optimization. The initialization is a grid, in which the
│ │ │ │ -                  superpixels are equally distributed through the width and the
│ │ │ │ -                  height of the image. The larger blocks correspond to the
│ │ │ │ -                  superpixel size, and the levels with smaller blocks are
│ │ │ │ -                  formed by dividing the larger blocks into 2 x 2 blocks of
│ │ │ │ -                  pixels, recursively until the smaller block level. An example
│ │ │ │ -                  of initialization of 4 block levels is illustrated in the
│ │ │ │ -                  following figure. ![image](pics/superpixels_blocks.png)
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ +                  minBoxArea - minimum area of boxes.
│ │ │ │ +                  gamma - affinity sensitivity.
│ │ │ │ +                  kappa - scale sensitivity.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ -            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ -            int num_superpixels, int num_levels)
│ │ │ │ -            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ +            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio,
│ │ │ │ +            float minBoxArea, float gamma)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ -                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ -                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ -                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ -                  CPU time. must be in the range [0, 5]. The function
│ │ │ │ -                  initializes a SuperpixelSEEDS object for the input image. It
│ │ │ │ -                  stores the parameters of the image: image_width, image_height
│ │ │ │ -                  and image_channels. It also sets the parameters of the SEEDS
│ │ │ │ -                  superpixel algorithm, which are: num_superpixels, num_levels,
│ │ │ │ -                  use_prior, histogram_bins and double_step. The number of
│ │ │ │ -                  levels in num_levels defines the amount of block levels that
│ │ │ │ -                  the algorithm use in the optimization. The initialization is
│ │ │ │ -                  a grid, in which the superpixels are equally distributed
│ │ │ │ -                  through the width and the height of the image. The larger
│ │ │ │ -                  blocks correspond to the superpixel size, and the levels with
│ │ │ │ -                  smaller blocks are formed by dividing the larger blocks into
│ │ │ │ -                  2 x 2 blocks of pixels, recursively until the smaller block
│ │ │ │ -                  level. An example of initialization of 4 block levels is
│ │ │ │ -                  illustrated in the following figure. ![image](pics/
│ │ │ │ -                  superpixels_blocks.png)
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ +                  minBoxArea - minimum area of boxes.
│ │ │ │ +                  gamma - affinity sensitivity.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSccaannSSeeggmmeenntt ********
│ │ │ │ -            public static _S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t createScanSegment(int image_width,
│ │ │ │ -            int image_height, int num_superpixels, int slices,
│ │ │ │ -            boolean merge_small)
│ │ │ │ -            Initializes a ScanSegment object. The function initializes a
│ │ │ │ -            ScanSegment object for the input image. It stores the parameters of
│ │ │ │ -            the image: image_width and image_height. It also sets the
│ │ │ │ -            parameters of the F-DBSCAN superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ -            num_superpixels, threads, and merge_small.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ +            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio,
│ │ │ │ +            float minBoxArea)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size). Use getNumberOfSuperpixels()
│ │ │ │ -                  to get the actual number.
│ │ │ │ -                  slices - Number of processing threads for parallelisation.
│ │ │ │ -                  Setting -1 uses the maximum number of threads. In practice,
│ │ │ │ -                  four threads is enough for smaller images and eight threads
│ │ │ │ -                  for larger ones.
│ │ │ │ -                  merge_small - merge small segments to give the desired number
│ │ │ │ -                  of superpixels. Processing is much faster without merging,
│ │ │ │ -                  but many small segments will be left in the image.
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ +                  minBoxArea - minimum area of boxes.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSccaannSSeeggmmeenntt ********
│ │ │ │ -            public static _S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t createScanSegment(int image_width,
│ │ │ │ -            int image_height, int num_superpixels, int slices)
│ │ │ │ -            Initializes a ScanSegment object. The function initializes a
│ │ │ │ -            ScanSegment object for the input image. It stores the parameters of
│ │ │ │ -            the image: image_width and image_height. It also sets the
│ │ │ │ -            parameters of the F-DBSCAN superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ -            num_superpixels, threads, and merge_small.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ +            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size). Use getNumberOfSuperpixels()
│ │ │ │ -                  to get the actual number.
│ │ │ │ -                  slices - Number of processing threads for parallelisation.
│ │ │ │ -                  Setting -1 uses the maximum number of threads. In practice,
│ │ │ │ -                  four threads is enough for smaller images and eight threads
│ │ │ │ -                  for larger ones. much faster without merging, but many small
│ │ │ │ -                  segments will be left in the image.
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSccaannSSeeggmmeenntt ********
│ │ │ │ -            public static _S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t createScanSegment(int image_width,
│ │ │ │ -            int image_height, int num_superpixels)
│ │ │ │ -            Initializes a ScanSegment object. The function initializes a
│ │ │ │ -            ScanSegment object for the input image. It stores the parameters of
│ │ │ │ -            the image: image_width and image_height. It also sets the
│ │ │ │ -            parameters of the F-DBSCAN superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ -            num_superpixels, threads, and merge_small.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ +            float edgeMergeThr, float clusterMinMag)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image_width - Image width.
│ │ │ │ -                  image_height - Image height.
│ │ │ │ -                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ -                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ -                  (depending on the image size). Use getNumberOfSuperpixels()
│ │ │ │ -                  to get the actual number. of threads. In practice, four
│ │ │ │ -                  threads is enough for smaller images and eight threads for
│ │ │ │ -                  larger ones. much faster without merging, but many small
│ │ │ │ -                  segments will be left in the image.
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ -            double start_angle, double end_angle, boolean crop, boolean norm)
│ │ │ │ -            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ -            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ -            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ -            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ -            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ -            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ -            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ -            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  theta - automatically generated
│ │ │ │ -                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ -                  end_angle - automatically generated
│ │ │ │ -                  crop - automatically generated
│ │ │ │ -                  norm - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ -            double start_angle, double end_angle, boolean crop)
│ │ │ │ -            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ -            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ -            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ -            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ -            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ -            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ -            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ -            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  theta - automatically generated
│ │ │ │ -                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ -                  end_angle - automatically generated
│ │ │ │ -                  crop - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ -            double start_angle, double end_angle)
│ │ │ │ -            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ -            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ -            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ -            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ -            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ -            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ -            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ -            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  theta - automatically generated
│ │ │ │ -                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ -                  end_angle - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ -            double start_angle)
│ │ │ │ -            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ -            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ -            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ -            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ -            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ -            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ -            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ -            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ +            float edgeMergeThr)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  theta - automatically generated
│ │ │ │ -                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta)
│ │ │ │ -            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ -            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ -            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ -            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ -            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ -            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ -            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ -            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  theta - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ -            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ -            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ -            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ -            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ -            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ -            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ -            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ +                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore, int maxBoxes)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** PPeeiiLLiinnNNoorrmmaalliizzaattiioonn ********
│ │ │ │ -            public static void PeiLinNormalization(_M_a_t I, _M_a_t T)
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellLLSSCC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C createSuperpixelLSC(_M_a_t image,
│ │ │ │ -            int region_size, float ratio)
│ │ │ │ -            Class implementing the LSC (Linear Spectral Clustering) superpixels
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta, float minScore)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment
│ │ │ │ -                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ -                  pixels
│ │ │ │ -                  ratio - Chooses the enforcement of superpixel compactness
│ │ │ │ -                  factor of superpixel The function initializes a SuperpixelLSC
│ │ │ │ -                  object for the input image. It sets the parameters of
│ │ │ │ -                  superpixel algorithm, which are: region_size and ruler. It
│ │ │ │ -                  preallocate some buffers for future computing iterations over
│ │ │ │ -                  the given image. An example of LSC is ilustrated in the
│ │ │ │ -                  following picture. For enanched results it is recommended for
│ │ │ │ -                  color images to preprocess image with little gaussian blur
│ │ │ │ -                  with a small 3 x 3 kernel and additional conversion into
│ │ │ │ -                  CieLAB color space. ![image](pics/superpixels_lsc.png)
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellLLSSCC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C createSuperpixelLSC(_M_a_t image,
│ │ │ │ -            int region_size)
│ │ │ │ -            Class implementing the LSC (Linear Spectral Clustering) superpixels
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ +            float eta)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment
│ │ │ │ -                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ -                  pixels The function initializes a SuperpixelLSC object for
│ │ │ │ -                  the input image. It sets the parameters of superpixel
│ │ │ │ -                  algorithm, which are: region_size and ruler. It preallocate
│ │ │ │ -                  some buffers for future computing iterations over the given
│ │ │ │ -                  image. An example of LSC is ilustrated in the following
│ │ │ │ -                  picture. For enanched results it is recommended for color
│ │ │ │ -                  images to preprocess image with little gaussian blur with a
│ │ │ │ -                  small 3 x 3 kernel and additional conversion into CieLAB
│ │ │ │ -                  color space. ![image](pics/superpixels_lsc.png)
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellLLSSCC ********
│ │ │ │ -            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C createSuperpixelLSC(_M_a_t image)
│ │ │ │ -            Class implementing the LSC (Linear Spectral Clustering) superpixels
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  image - Image to segment The function initializes a
│ │ │ │ -                  SuperpixelLSC object for the input image. It sets the
│ │ │ │ -                  parameters of superpixel algorithm, which are: region_size
│ │ │ │ -                  and ruler. It preallocate some buffers for future computing
│ │ │ │ -                  iterations over the given image. An example of LSC is
│ │ │ │ -                  ilustrated in the following picture. For enanched results it
│ │ │ │ -                  is recommended for color images to preprocess image with
│ │ │ │ -                  little gaussian blur with a small 3 x 3 kernel and additional
│ │ │ │ -                  conversion into CieLAB color space. ![image](pics/
│ │ │ │ -                  superpixels_lsc.png)
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ffoouurriieerrDDeessccrriippttoorr ********
│ │ │ │ -            public static void fourierDescriptor(_M_a_t src, _M_a_t dst, int nbElt,
│ │ │ │ -            int nbFD)
│ │ │ │ -            Fourier descriptors for planed closed curves For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: PersoonFu1977
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha)
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  nbElt - automatically generated
│ │ │ │ -                  nbFD - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ffoouurriieerrDDeessccrriippttoorr ********
│ │ │ │ -            public static void fourierDescriptor(_M_a_t src, _M_a_t dst, int nbElt)
│ │ │ │ -            Fourier descriptors for planed closed curves For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: PersoonFu1977
│ │ │ │ +                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes()
│ │ │ │ +            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeQQuuaatteerrnniioonnIImmaaggee ********
│ │ │ │ +            public static void createQuaternionImage(_M_a_t img, _M_a_t qimg)
│ │ │ │ +            creates a quaternion image.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  nbElt - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ffoouurriieerrDDeessccrriippttoorr ********
│ │ │ │ -            public static void fourierDescriptor(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            Fourier descriptors for planed closed curves For more details about
│ │ │ │ -            this implementation, please see CITE: PersoonFu1977
│ │ │ │ +                  img - automatically generated
│ │ │ │ +                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** qqccoonnjj ********
│ │ │ │ +            public static void qconj(_M_a_t qimg, _M_a_t qcimg)
│ │ │ │ +            calculates conjugate of a quaternion image.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ttrraannssffoorrmmFFDD ********
│ │ │ │ -            public static void transformFD(_M_a_t src, _M_a_t t, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            boolean fdContour)
│ │ │ │ -            transform a contour
│ │ │ │ +                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ +                  qcimg - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** qquunniittaarryy ********
│ │ │ │ +            public static void qunitary(_M_a_t qimg, _M_a_t qnimg)
│ │ │ │ +            divides each element by its modulus.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  t - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  fdContour - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ttrraannssffoorrmmFFDD ********
│ │ │ │ -            public static void transformFD(_M_a_t src, _M_a_t t, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            transform a contour
│ │ │ │ +                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ +                  qnimg - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** qqmmuullttiippllyy ********
│ │ │ │ +            public static void qmultiply(_M_a_t src1, _M_a_t src2, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            Calculates the per-element quaternion product of two arrays
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  t - automatically generated
│ │ │ │ +                  src1 - automatically generated
│ │ │ │ +                  src2 - automatically generated
│ │ │ │                    dst - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccoonnttoouurrSSaammpplliinngg ********
│ │ │ │ -            public static void contourSampling(_M_a_t src, _M_a_t out, int nbElt)
│ │ │ │ -            Contour sampling .
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  out - automatically generated
│ │ │ │ -                  nbElt - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeCCoonnttoouurrFFiittttiinngg ********
│ │ │ │ -            public static _C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g createContourFitting(int ctr, int fd)
│ │ │ │ -            create ContourFitting algorithm object
│ │ │ │ +          o ******** qqddfftt ********
│ │ │ │ +            public static void qdft(_M_a_t img, _M_a_t qimg, int flags,
│ │ │ │ +            boolean sideLeft)
│ │ │ │ +            Performs a forward or inverse Discrete quaternion Fourier transform
│ │ │ │ +            of a 2D quaternion array.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  ctr - number of Fourier descriptors equal to number of
│ │ │ │ -                  contour points after resampling.
│ │ │ │ -                  fd - Contour defining second shape (Target).
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeCCoonnttoouurrFFiittttiinngg ********
│ │ │ │ -            public static _C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g createContourFitting(int ctr)
│ │ │ │ -            create ContourFitting algorithm object
│ │ │ │ +                  img - automatically generated
│ │ │ │ +                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ +                  flags - automatically generated
│ │ │ │ +                  sideLeft - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccoolloorrMMaattcchhTTeemmppllaattee ********
│ │ │ │ +            public static void colorMatchTemplate(_M_a_t img, _M_a_t templ,
│ │ │ │ +            _M_a_t result)
│ │ │ │ +            Compares a color template against overlapped color image regions.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  ctr - number of Fourier descriptors equal to number of
│ │ │ │ -                  contour points after resampling.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeCCoonnttoouurrFFiittttiinngg ********
│ │ │ │ -            public static _C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g createContourFitting()
│ │ │ │ -            create ContourFitting algorithm object
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ +                  img - automatically generated
│ │ │ │ +                  templ - automatically generated
│ │ │ │ +                  result - automatically generated
│ │ │ │            o ******** ffiinnddEElllliippsseess ********
│ │ │ │              public static void findEllipses(_M_a_t image, _M_a_t ellipses,
│ │ │ │              float scoreThreshold, float reliabilityThreshold,
│ │ │ │              float centerDistanceThreshold)
│ │ │ │              Finds ellipses fastly in an image using projective invariant
│ │ │ │              pruning. The function detects ellipses in images using projective
│ │ │ │              invariant pruning. For more details about this implementation,
│ │ │ │ @@ -2173,337 +1937,168 @@
│ │ │ │              public static _F_a_s_t_L_i_n_e_D_e_t_e_c_t_o_r createFastLineDetector()
│ │ │ │              Creates a smart pointer to a FastLineDetector object and
│ │ │ │              initializes it segment farther than this will be regarded as an
│ │ │ │              outlier If zero, Canny() is not applied and the input image is
│ │ │ │              taken as an edge image.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int dstMatDepth, int angleRange, int op, int makeSkew)
│ │ │ │ -            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ -            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ -            of angles.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ -                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ -                  op - automatically generated
│ │ │ │ -                  makeSkew - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int dstMatDepth, int angleRange, int op)
│ │ │ │ -            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ -            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ -            of angles.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ -                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ -                  op - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int dstMatDepth, int angleRange)
│ │ │ │ -            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ -            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ -            of angles.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ -                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ -            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int dstMatDepth)
│ │ │ │ -            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ -            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ -            of angles.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - automatically generated
│ │ │ │ -                  dst - automatically generated
│ │ │ │ -                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ -            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ -            _M_a_t srcImgInfo, int angleRange, int makeSkew, int rules)
│ │ │ │ -            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ -            Hough space.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ -                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ -                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ -                  makeSkew - automatically generated
│ │ │ │ -                  rules - automatically generated
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ -            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ -            _M_a_t srcImgInfo, int angleRange, int makeSkew)
│ │ │ │ -            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ -            Hough space.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ -                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ -                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ -                  makeSkew - automatically generated
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ -            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ -            _M_a_t srcImgInfo, int angleRange)
│ │ │ │ -            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ -            Hough space.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ -                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ -                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ -            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ -            _M_a_t srcImgInfo)
│ │ │ │ -            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ -            Hough space.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ -                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccoovvaarriiaanncceeEEssttiimmaattiioonn ********
│ │ │ │ -            public static void covarianceEstimation(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int windowRows, int windowCols)
│ │ │ │ -            Computes the estimated covariance matrix of an image using the
│ │ │ │ -            sliding window forumlation.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - The source image. Input image must be of a complex
│ │ │ │ -                  type.
│ │ │ │ -                  dst - The destination estimated covariance matrix. Output
│ │ │ │ -                  matrix will be size (windowRows*windowCols,
│ │ │ │ -                  windowRows*windowCols).
│ │ │ │ -                  windowRows - The number of rows in the window.
│ │ │ │ -                  windowCols - The number of cols in the window. The window
│ │ │ │ -                  size parameters control the accuracy of the estimation. The
│ │ │ │ -                  sliding window moves over the entire image from the top-left
│ │ │ │ -                  corner to the bottom right corner. Each location of the
│ │ │ │ -                  window represents a sample. If the window is the size of the
│ │ │ │ -                  image, then this gives the exact covariance matrix. For all
│ │ │ │ -                  other cases, the sizes of the window will impact the number
│ │ │ │ -                  of samples and the number of elements in the estimated
│ │ │ │ -                  covariance matrix.
│ │ │ │ -          o ******** eeddggeePPrreesseerrvviinnggFFiilltteerr ********
│ │ │ │ -            public static void edgePreservingFilter(_M_a_t src, _M_a_t dst, int d,
│ │ │ │ -            double threshold)
│ │ │ │ -            Smoothes an image using the Edge-Preserving filter. The function
│ │ │ │ -            smoothes Gaussian noise as well as salt & pepper noise. For more
│ │ │ │ -            details about this implementation, please see [ReiWoe18] Reich, S.
│ │ │ │ -            and Wörgötter, F. and Dellen, B. (2018). A Real-Time Edge-
│ │ │ │ -            Preserving Denoising Filter. Proceedings of the 13th International
│ │ │ │ -            Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics
│ │ │ │ -            Theory and Applications (VISIGRAPP): Visapp, 85-94, 4. DOI:
│ │ │ │ -            10.5220/0006509000850094.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - Source 8-bit 3-channel image.
│ │ │ │ -                  dst - Destination image of the same size and type as src.
│ │ │ │ -                  d - Diameter of each pixel neighborhood that is used during
│ │ │ │ -                  filtering. Must be greater or equal 3.
│ │ │ │ -                  threshold - Threshold, which distinguishes between noise,
│ │ │ │ -                  outliers, and data.
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ -            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio,
│ │ │ │ -            float minBoxArea, float gamma, float kappa)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ -                  minBoxArea - minimum area of boxes.
│ │ │ │ -                  gamma - affinity sensitivity.
│ │ │ │ -                  kappa - scale sensitivity.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ -            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio,
│ │ │ │ -            float minBoxArea, float gamma)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ -                  minBoxArea - minimum area of boxes.
│ │ │ │ -                  gamma - affinity sensitivity.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ -            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio,
│ │ │ │ -            float minBoxArea)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ -                  minBoxArea - minimum area of boxes.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ -            float edgeMergeThr, float clusterMinMag, float maxAspectRatio)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  maxAspectRatio - max aspect ratio of boxes.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ -            float edgeMergeThr, float clusterMinMag)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  clusterMinMag - cluster min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag,
│ │ │ │ -            float edgeMergeThr)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image,
│ │ │ │ +            int algorithm, int region_size, float ruler)
│ │ │ │ +            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ -                  edgeMergeThr - edge merge threshold. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  image - Image to segment
│ │ │ │ +                  algorithm - Chooses the algorithm variant to use: SLIC
│ │ │ │ +                  segments image using a desired region_size, and in addition
│ │ │ │ +                  SLICO will optimize using adaptive compactness factor, while
│ │ │ │ +                  MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more
│ │ │ │ +                  content-sensitive superpixels.
│ │ │ │ +                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ +                  pixels
│ │ │ │ +                  ruler - Chooses the enforcement of superpixel smoothness
│ │ │ │ +                  factor of superpixel The function initializes a
│ │ │ │ +                  SuperpixelSLIC object for the input image. It sets the
│ │ │ │ +                  parameters of choosed superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ +                  region_size and ruler. It preallocate some buffers for future
│ │ │ │ +                  computing iterations over the given image. For enanched
│ │ │ │ +                  results it is recommended for color images to preprocess
│ │ │ │ +                  image with little gaussian blur using a small 3 x 3 kernel
│ │ │ │ +                  and additional conversion into CieLAB color space. An example
│ │ │ │ +                  of SLIC versus SLICO and MSLIC is ilustrated in the following
│ │ │ │ +                  picture. ![image](pics/superpixels_slic.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes, float edgeMinMag)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image,
│ │ │ │ +            int algorithm, int region_size)
│ │ │ │ +            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  edgeMinMag - edge min magnitude. Increase to trade off
│ │ │ │ -                  accuracy for speed.
│ │ │ │ +                  image - Image to segment
│ │ │ │ +                  algorithm - Chooses the algorithm variant to use: SLIC
│ │ │ │ +                  segments image using a desired region_size, and in addition
│ │ │ │ +                  SLICO will optimize using adaptive compactness factor, while
│ │ │ │ +                  MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more
│ │ │ │ +                  content-sensitive superpixels.
│ │ │ │ +                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ +                  pixels The function initializes a SuperpixelSLIC object for
│ │ │ │ +                  the input image. It sets the parameters of choosed superpixel
│ │ │ │ +                  algorithm, which are: region_size and ruler. It preallocate
│ │ │ │ +                  some buffers for future computing iterations over the given
│ │ │ │ +                  image. For enanched results it is recommended for color
│ │ │ │ +                  images to preprocess image with little gaussian blur using a
│ │ │ │ +                  small 3 x 3 kernel and additional conversion into CieLAB
│ │ │ │ +                  color space. An example of SLIC versus SLICO and MSLIC is
│ │ │ │ +                  ilustrated in the following picture. ![image](pics/
│ │ │ │ +                  superpixels_slic.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore, int maxBoxes)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image,
│ │ │ │ +            int algorithm)
│ │ │ │ +            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ -                  maxBoxes - max number of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  image - Image to segment
│ │ │ │ +                  algorithm - Chooses the algorithm variant to use: SLIC
│ │ │ │ +                  segments image using a desired region_size, and in addition
│ │ │ │ +                  SLICO will optimize using adaptive compactness factor, while
│ │ │ │ +                  MSLIC will optimize using manifold methods resulting in more
│ │ │ │ +                  content-sensitive superpixels. The function initializes a
│ │ │ │ +                  SuperpixelSLIC object for the input image. It sets the
│ │ │ │ +                  parameters of choosed superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ +                  region_size and ruler. It preallocate some buffers for future
│ │ │ │ +                  computing iterations over the given image. For enanched
│ │ │ │ +                  results it is recommended for color images to preprocess
│ │ │ │ +                  image with little gaussian blur using a small 3 x 3 kernel
│ │ │ │ +                  and additional conversion into CieLAB color space. An example
│ │ │ │ +                  of SLIC versus SLICO and MSLIC is ilustrated in the following
│ │ │ │ +                  picture. ![image](pics/superpixels_slic.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta, float minScore)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSLLIICC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_L_I_C createSuperpixelSLIC(_M_a_t image)
│ │ │ │ +            Initialize a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ -                  minScore - min score of boxes to detect.
│ │ │ │ +                  image - Image to segment SLIC segments image using a desired
│ │ │ │ +                  region_size, and in addition SLICO will optimize using
│ │ │ │ +                  adaptive compactness factor, while MSLIC will optimize using
│ │ │ │ +                  manifold methods resulting in more content-sensitive
│ │ │ │ +                  superpixels. The function initializes a SuperpixelSLIC object
│ │ │ │ +                  for the input image. It sets the parameters of choosed
│ │ │ │ +                  superpixel algorithm, which are: region_size and ruler. It
│ │ │ │ +                  preallocate some buffers for future computing iterations over
│ │ │ │ +                  the given image. For enanched results it is recommended for
│ │ │ │ +                  color images to preprocess image with little gaussian blur
│ │ │ │ +                  using a small 3 x 3 kernel and additional conversion into
│ │ │ │ +                  CieLAB color space. An example of SLIC versus SLICO and MSLIC
│ │ │ │ +                  is ilustrated in the following picture. ![image](pics/
│ │ │ │ +                  superpixels_slic.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta,
│ │ │ │ -            float eta)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellLLSSCC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C createSuperpixelLSC(_M_a_t image,
│ │ │ │ +            int region_size, float ratio)
│ │ │ │ +            Class implementing the LSC (Linear Spectral Clustering) superpixels
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ -                  eta - adaptation rate for nms threshold.
│ │ │ │ +                  image - Image to segment
│ │ │ │ +                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ +                  pixels
│ │ │ │ +                  ratio - Chooses the enforcement of superpixel compactness
│ │ │ │ +                  factor of superpixel The function initializes a SuperpixelLSC
│ │ │ │ +                  object for the input image. It sets the parameters of
│ │ │ │ +                  superpixel algorithm, which are: region_size and ruler. It
│ │ │ │ +                  preallocate some buffers for future computing iterations over
│ │ │ │ +                  the given image. An example of LSC is ilustrated in the
│ │ │ │ +                  following picture. For enanched results it is recommended for
│ │ │ │ +                  color images to preprocess image with little gaussian blur
│ │ │ │ +                  with a small 3 x 3 kernel and additional conversion into
│ │ │ │ +                  CieLAB color space. ![image](pics/superpixels_lsc.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha, float beta)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellLLSSCC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C createSuperpixelLSC(_M_a_t image,
│ │ │ │ +            int region_size)
│ │ │ │ +            Class implementing the LSC (Linear Spectral Clustering) superpixels
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -                  beta - nms threshold for object proposals.
│ │ │ │ +                  image - Image to segment
│ │ │ │ +                  region_size - Chooses an average superpixel size measured in
│ │ │ │ +                  pixels The function initializes a SuperpixelLSC object for
│ │ │ │ +                  the input image. It sets the parameters of superpixel
│ │ │ │ +                  algorithm, which are: region_size and ruler. It preallocate
│ │ │ │ +                  some buffers for future computing iterations over the given
│ │ │ │ +                  image. An example of LSC is ilustrated in the following
│ │ │ │ +                  picture. For enanched results it is recommended for color
│ │ │ │ +                  images to preprocess image with little gaussian blur with a
│ │ │ │ +                  small 3 x 3 kernel and additional conversion into CieLAB
│ │ │ │ +                  color space. ![image](pics/superpixels_lsc.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes(float alpha)
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellLLSSCC ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_L_S_C createSuperpixelLSC(_M_a_t image)
│ │ │ │ +            Class implementing the LSC (Linear Spectral Clustering) superpixels
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  alpha - step size of sliding window search.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeBBooxxeess ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_B_o_x_e_s createEdgeBoxes()
│ │ │ │ -            Creates a Edgeboxes
│ │ │ │ +                  image - Image to segment The function initializes a
│ │ │ │ +                  SuperpixelLSC object for the input image. It sets the
│ │ │ │ +                  parameters of superpixel algorithm, which are: region_size
│ │ │ │ +                  and ruler. It preallocate some buffers for future computing
│ │ │ │ +                  iterations over the given image. An example of LSC is
│ │ │ │ +                  ilustrated in the following picture. For enanched results it
│ │ │ │ +                  is recommended for color images to preprocess image with
│ │ │ │ +                  little gaussian blur with a small 3 x 3 kernel and additional
│ │ │ │ +                  conversion into CieLAB color space. ![image](pics/
│ │ │ │ +                  superpixels_lsc.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeRRFFFFeeaattuurreeGGeetttteerr ********
│ │ │ │ +            public static _R_F_F_e_a_t_u_r_e_G_e_t_t_e_r createRFFeatureGetter()
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSttrruuccttuurreeddEEddggeeDDeetteeccttiioonn ********
│ │ │ │ +            public static _S_t_r_u_c_t_u_r_e_d_E_d_g_e_D_e_t_e_c_t_i_o_n createStructuredEdgeDetection
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g model, _R_F_F_e_a_t_u_r_e_G_e_t_t_e_r howToGetFeatures)
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSttrruuccttuurreeddEEddggeeDDeetteeccttiioonn ********
│ │ │ │ +            public static _S_t_r_u_c_t_u_r_e_d_E_d_g_e_D_e_t_e_c_t_i_o_n createStructuredEdgeDetection
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g model)
│ │ │ │            o ******** ccrreeaatteeDDTTFFiilltteerr ********
│ │ │ │              public static _D_T_F_i_l_t_e_r createDTFilter(_M_a_t guide,
│ │ │ │              double sigmaSpatial, double sigmaColor, int mode, int numIters)
│ │ │ │              Factory method, create instance of DTFilter and produce
│ │ │ │              initialization routines.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    guide - guided image (used to build transformed distance,
│ │ │ │ @@ -3499,115 +3094,346 @@
│ │ │ │              public static void l0Smooth(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │              Global image smoothing via L0 gradient minimization.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    src - source image for filtering with unsigned 8-bit or
│ │ │ │                    signed 16-bit or floating-point depth.
│ │ │ │                    dst - destination image. For more details about L0 Smoother,
│ │ │ │                    see the original paper CITE: xu2011image.
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeDDrraawwiinngg ********
│ │ │ │ -            public static _E_d_g_e_D_r_a_w_i_n_g createEdgeDrawing()
│ │ │ │ -            Creates a smart pointer to a EdgeDrawing object and initializes it
│ │ │ │ +          o ******** eeddggeePPrreesseerrvviinnggFFiilltteerr ********
│ │ │ │ +            public static void edgePreservingFilter(_M_a_t src, _M_a_t dst, int d,
│ │ │ │ +            double threshold)
│ │ │ │ +            Smoothes an image using the Edge-Preserving filter. The function
│ │ │ │ +            smoothes Gaussian noise as well as salt & pepper noise. For more
│ │ │ │ +            details about this implementation, please see [ReiWoe18] Reich, S.
│ │ │ │ +            and Wörgötter, F. and Dellen, B. (2018). A Real-Time Edge-
│ │ │ │ +            Preserving Denoising Filter. Proceedings of the 13th International
│ │ │ │ +            Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics
│ │ │ │ +            Theory and Applications (VISIGRAPP): Visapp, 85-94, 4. DOI:
│ │ │ │ +            10.5220/0006509000850094.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - Source 8-bit 3-channel image.
│ │ │ │ +                  dst - Destination image of the same size and type as src.
│ │ │ │ +                  d - Diameter of each pixel neighborhood that is used during
│ │ │ │ +                  filtering. Must be greater or equal 3.
│ │ │ │ +                  threshold - Threshold, which distinguishes between noise,
│ │ │ │ +                  outliers, and data.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ +            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ +            int num_superpixels, int num_levels, int prior, int histogram_bins,
│ │ │ │ +            boolean double_step)
│ │ │ │ +            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ +                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ +                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ +                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ +                  CPU time.
│ │ │ │ +                  prior - enable 3x3 shape smoothing term if >0. A larger value
│ │ │ │ +                  leads to smoother shapes. prior must be in the range [0, 5].
│ │ │ │ +                  histogram_bins - Number of histogram bins.
│ │ │ │ +                  double_step - If true, iterate each block level twice for
│ │ │ │ +                  higher accuracy. The function initializes a SuperpixelSEEDS
│ │ │ │ +                  object for the input image. It stores the parameters of the
│ │ │ │ +                  image: image_width, image_height and image_channels. It also
│ │ │ │ +                  sets the parameters of the SEEDS superpixel algorithm, which
│ │ │ │ +                  are: num_superpixels, num_levels, use_prior, histogram_bins
│ │ │ │ +                  and double_step. The number of levels in num_levels defines
│ │ │ │ +                  the amount of block levels that the algorithm use in the
│ │ │ │ +                  optimization. The initialization is a grid, in which the
│ │ │ │ +                  superpixels are equally distributed through the width and the
│ │ │ │ +                  height of the image. The larger blocks correspond to the
│ │ │ │ +                  superpixel size, and the levels with smaller blocks are
│ │ │ │ +                  formed by dividing the larger blocks into 2 x 2 blocks of
│ │ │ │ +                  pixels, recursively until the smaller block level. An example
│ │ │ │ +                  of initialization of 4 block levels is illustrated in the
│ │ │ │ +                  following figure. ![image](pics/superpixels_blocks.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeDDiissppaarriittyyWWLLSSFFiilltteerr ********
│ │ │ │ -            public static _D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r createDisparityWLSFilter
│ │ │ │ -            (_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r matcher_left)
│ │ │ │ -            Convenience factory method that creates an instance of
│ │ │ │ -            DisparityWLSFilter and sets up all the relevant filter parameters
│ │ │ │ -            automatically based on the matcher instance. Currently supports
│ │ │ │ -            only StereoBM and StereoSGBM.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ +            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ +            int num_superpixels, int num_levels, int prior, int histogram_bins)
│ │ │ │ +            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  matcher_left - stereo matcher instance that will be used with
│ │ │ │ -                  the filter
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ +                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ +                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ +                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ +                  CPU time.
│ │ │ │ +                  prior - enable 3x3 shape smoothing term if >0. A larger value
│ │ │ │ +                  leads to smoother shapes. prior must be in the range [0, 5].
│ │ │ │ +                  histogram_bins - Number of histogram bins. The function
│ │ │ │ +                  initializes a SuperpixelSEEDS object for the input image. It
│ │ │ │ +                  stores the parameters of the image: image_width, image_height
│ │ │ │ +                  and image_channels. It also sets the parameters of the SEEDS
│ │ │ │ +                  superpixel algorithm, which are: num_superpixels, num_levels,
│ │ │ │ +                  use_prior, histogram_bins and double_step. The number of
│ │ │ │ +                  levels in num_levels defines the amount of block levels that
│ │ │ │ +                  the algorithm use in the optimization. The initialization is
│ │ │ │ +                  a grid, in which the superpixels are equally distributed
│ │ │ │ +                  through the width and the height of the image. The larger
│ │ │ │ +                  blocks correspond to the superpixel size, and the levels with
│ │ │ │ +                  smaller blocks are formed by dividing the larger blocks into
│ │ │ │ +                  2 x 2 blocks of pixels, recursively until the smaller block
│ │ │ │ +                  level. An example of initialization of 4 block levels is
│ │ │ │ +                  illustrated in the following figure. ![image](pics/
│ │ │ │ +                  superpixels_blocks.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeRRiigghhttMMaattcchheerr ********
│ │ │ │ -            public static _S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r createRightMatcher
│ │ │ │ -            (_S_t_e_r_e_o_M_a_t_c_h_e_r matcher_left)
│ │ │ │ -            Convenience method to set up the matcher for computing the right-
│ │ │ │ -            view disparity map that is required in case of filtering with
│ │ │ │ -            confidence.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ +            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ +            int num_superpixels, int num_levels, int prior)
│ │ │ │ +            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  matcher_left - main stereo matcher instance that will be used
│ │ │ │ -                  with the filter
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ +                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ +                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ +                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ +                  CPU time.
│ │ │ │ +                  prior - enable 3x3 shape smoothing term if >0. A larger value
│ │ │ │ +                  leads to smoother shapes. prior must be in the range [0, 5].
│ │ │ │ +                  The function initializes a SuperpixelSEEDS object for the
│ │ │ │ +                  input image. It stores the parameters of the image:
│ │ │ │ +                  image_width, image_height and image_channels. It also sets
│ │ │ │ +                  the parameters of the SEEDS superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ +                  num_superpixels, num_levels, use_prior, histogram_bins and
│ │ │ │ +                  double_step. The number of levels in num_levels defines the
│ │ │ │ +                  amount of block levels that the algorithm use in the
│ │ │ │ +                  optimization. The initialization is a grid, in which the
│ │ │ │ +                  superpixels are equally distributed through the width and the
│ │ │ │ +                  height of the image. The larger blocks correspond to the
│ │ │ │ +                  superpixel size, and the levels with smaller blocks are
│ │ │ │ +                  formed by dividing the larger blocks into 2 x 2 blocks of
│ │ │ │ +                  pixels, recursively until the smaller block level. An example
│ │ │ │ +                  of initialization of 4 block levels is illustrated in the
│ │ │ │ +                  following figure. ![image](pics/superpixels_blocks.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeDDiissppaarriittyyWWLLSSFFiilltteerrGGeenneerriicc ********
│ │ │ │ -            public static _D_i_s_p_a_r_i_t_y_W_L_S_F_i_l_t_e_r createDisparityWLSFilterGeneric
│ │ │ │ -            (boolean use_confidence)
│ │ │ │ -            More generic factory method, create instance of DisparityWLSFilter
│ │ │ │ -            and execute basic initialization routines. When using this method
│ │ │ │ -            you will need to set-up the ROI, matchers and other parameters by
│ │ │ │ -            yourself.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSuuppeerrppiixxeellSSEEEEDDSS ********
│ │ │ │ +            public static _S_u_p_e_r_p_i_x_e_l_S_E_E_D_S createSuperpixelSEEDS
│ │ │ │ +            (int image_width, int image_height, int image_channels,
│ │ │ │ +            int num_superpixels, int num_levels)
│ │ │ │ +            Initializes a SuperpixelSEEDS object.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  use_confidence - filtering with confidence requires two
│ │ │ │ -                  disparity maps (for the left and right views) and is
│ │ │ │ -                  approximately two times slower. However, quality is typically
│ │ │ │ -                  significantly better.
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  image_channels - Number of channels of the image.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size and num_levels). Use
│ │ │ │ +                  getNumberOfSuperpixels() to get the actual number.
│ │ │ │ +                  num_levels - Number of block levels. The more levels, the
│ │ │ │ +                  more accurate is the segmentation, but needs more memory and
│ │ │ │ +                  CPU time. must be in the range [0, 5]. The function
│ │ │ │ +                  initializes a SuperpixelSEEDS object for the input image. It
│ │ │ │ +                  stores the parameters of the image: image_width, image_height
│ │ │ │ +                  and image_channels. It also sets the parameters of the SEEDS
│ │ │ │ +                  superpixel algorithm, which are: num_superpixels, num_levels,
│ │ │ │ +                  use_prior, histogram_bins and double_step. The number of
│ │ │ │ +                  levels in num_levels defines the amount of block levels that
│ │ │ │ +                  the algorithm use in the optimization. The initialization is
│ │ │ │ +                  a grid, in which the superpixels are equally distributed
│ │ │ │ +                  through the width and the height of the image. The larger
│ │ │ │ +                  blocks correspond to the superpixel size, and the levels with
│ │ │ │ +                  smaller blocks are formed by dividing the larger blocks into
│ │ │ │ +                  2 x 2 blocks of pixels, recursively until the smaller block
│ │ │ │ +                  level. An example of initialization of 4 block levels is
│ │ │ │ +                  illustrated in the following figure. ![image](pics/
│ │ │ │ +                  superpixels_blocks.png)
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │                    automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** rreeaaddGGTT ********
│ │ │ │ -            public static int readGT(_S_t_r_i_n_g src_path, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            Function for reading ground truth disparity maps. Supports basic
│ │ │ │ -            Middlebury and MPI-Sintel formats. Note that the resulting
│ │ │ │ -            disparity map is scaled by 16.
│ │ │ │ +          o ******** ffoouurriieerrDDeessccrriippttoorr ********
│ │ │ │ +            public static void fourierDescriptor(_M_a_t src, _M_a_t dst, int nbElt,
│ │ │ │ +            int nbFD)
│ │ │ │ +            Fourier descriptors for planed closed curves For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: PersoonFu1977
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src_path - path to the image, containing ground-truth
│ │ │ │ -                  disparity map
│ │ │ │ -                  dst - output disparity map, CV_16S depth
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  returns zero if successfully read the ground truth
│ │ │ │ -          o ******** ccoommppuutteeMMSSEE ********
│ │ │ │ -            public static double computeMSE(_M_a_t GT, _M_a_t src, _R_e_c_t ROI)
│ │ │ │ -            Function for computing mean square error for disparity maps
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  nbElt - automatically generated
│ │ │ │ +                  nbFD - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ffoouurriieerrDDeessccrriippttoorr ********
│ │ │ │ +            public static void fourierDescriptor(_M_a_t src, _M_a_t dst, int nbElt)
│ │ │ │ +            Fourier descriptors for planed closed curves For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: PersoonFu1977
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  GT - ground truth disparity map
│ │ │ │ -                  src - disparity map to evaluate
│ │ │ │ -                  ROI - region of interest
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  returns mean square error between GT and src
│ │ │ │ -          o ******** ccoommppuutteeBBaaddPPiixxeellPPeerrcceenntt ********
│ │ │ │ -            public static double computeBadPixelPercent(_M_a_t GT, _M_a_t src,
│ │ │ │ -            _R_e_c_t ROI, int thresh)
│ │ │ │ -            Function for computing the percent of "bad" pixels in the disparity
│ │ │ │ -            map (pixels where error is higher than a specified threshold)
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  nbElt - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ffoouurriieerrDDeessccrriippttoorr ********
│ │ │ │ +            public static void fourierDescriptor(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            Fourier descriptors for planed closed curves For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: PersoonFu1977
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  GT - ground truth disparity map
│ │ │ │ -                  src - disparity map to evaluate
│ │ │ │ -                  ROI - region of interest
│ │ │ │ -                  thresh - threshold used to determine "bad" pixels
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ttrraannssffoorrmmFFDD ********
│ │ │ │ +            public static void transformFD(_M_a_t src, _M_a_t t, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            boolean fdContour)
│ │ │ │ +            transform a contour
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  t - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  fdContour - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ttrraannssffoorrmmFFDD ********
│ │ │ │ +            public static void transformFD(_M_a_t src, _M_a_t t, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            transform a contour
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  t - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccoonnttoouurrSSaammpplliinngg ********
│ │ │ │ +            public static void contourSampling(_M_a_t src, _M_a_t out, int nbElt)
│ │ │ │ +            Contour sampling .
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  out - automatically generated
│ │ │ │ +                  nbElt - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeCCoonnttoouurrFFiittttiinngg ********
│ │ │ │ +            public static _C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g createContourFitting(int ctr, int fd)
│ │ │ │ +            create ContourFitting algorithm object
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  ctr - number of Fourier descriptors equal to number of
│ │ │ │ +                  contour points after resampling.
│ │ │ │ +                  fd - Contour defining second shape (Target).
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │ -                  returns mean square error between GT and src
│ │ │ │ -          o ******** ccoommppuutteeBBaaddPPiixxeellPPeerrcceenntt ********
│ │ │ │ -            public static double computeBadPixelPercent(_M_a_t GT, _M_a_t src,
│ │ │ │ -            _R_e_c_t ROI)
│ │ │ │ -            Function for computing the percent of "bad" pixels in the disparity
│ │ │ │ -            map (pixels where error is higher than a specified threshold)
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeCCoonnttoouurrFFiittttiinngg ********
│ │ │ │ +            public static _C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g createContourFitting(int ctr)
│ │ │ │ +            create ContourFitting algorithm object
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  GT - ground truth disparity map
│ │ │ │ -                  src - disparity map to evaluate
│ │ │ │ -                  ROI - region of interest
│ │ │ │ +                  ctr - number of Fourier descriptors equal to number of
│ │ │ │ +                  contour points after resampling.
│ │ │ │                Returns:
│ │ │ │ -                  returns mean square error between GT and src
│ │ │ │ -          o ******** ggeettDDiissppaarriittyyVViiss ********
│ │ │ │ -            public static void getDisparityVis(_M_a_t src, _M_a_t dst, double scale)
│ │ │ │ -            Function for creating a disparity map visualization (clamped CV_8U
│ │ │ │ -            image)
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeCCoonnttoouurrFFiittttiinngg ********
│ │ │ │ +            public static _C_o_n_t_o_u_r_F_i_t_t_i_n_g createContourFitting()
│ │ │ │ +            create ContourFitting algorithm object
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeEEddggeeDDrraawwiinngg ********
│ │ │ │ +            public static _E_d_g_e_D_r_a_w_i_n_g createEdgeDrawing()
│ │ │ │ +            Creates a smart pointer to a EdgeDrawing object and initializes it
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ +            double start_angle, double end_angle, boolean crop, boolean norm)
│ │ │ │ +            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ +            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ +            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ +            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ +            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ +            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ +            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ +            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - input disparity map (CV_16S depth)
│ │ │ │ -                  dst - output visualization
│ │ │ │ -                  scale - disparity map will be multiplied by this value for
│ │ │ │ -                  visualization
│ │ │ │ -          o ******** ggeettDDiissppaarriittyyVViiss ********
│ │ │ │ -            public static void getDisparityVis(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            Function for creating a disparity map visualization (clamped CV_8U
│ │ │ │ -            image)
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  theta - automatically generated
│ │ │ │ +                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ +                  end_angle - automatically generated
│ │ │ │ +                  crop - automatically generated
│ │ │ │ +                  norm - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ +            double start_angle, double end_angle, boolean crop)
│ │ │ │ +            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ +            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ +            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ +            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ +            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ +            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ +            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ +            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src - input disparity map (CV_16S depth)
│ │ │ │ -                  dst - output visualization
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  theta - automatically generated
│ │ │ │ +                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ +                  end_angle - automatically generated
│ │ │ │ +                  crop - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ +            double start_angle, double end_angle)
│ │ │ │ +            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ +            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ +            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ +            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ +            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ +            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ +            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ +            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  theta - automatically generated
│ │ │ │ +                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ +                  end_angle - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta,
│ │ │ │ +            double start_angle)
│ │ │ │ +            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ +            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ +            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ +            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ +            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ +            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ +            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ +            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  theta - automatically generated
│ │ │ │ +                  start_angle - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst, double theta)
│ │ │ │ +            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ +            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ +            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ +            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ +            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ +            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ +            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ +            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  theta - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** RRaaddoonnTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void RadonTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst)
│ │ │ │ +            Calculate Radon Transform of an image. This function calculates the
│ │ │ │ +            Radon Transform of a given image in any range. See https://
│ │ │ │ +            engineering.purdue.edu/~malcolm/pct/CTI_Ch03.pdf for detail. If the
│ │ │ │ +            input type is CV_8U, the output will be CV_32S. If the input type
│ │ │ │ +            is CV_32F or CV_64F, the output will be CV_64F The output size will
│ │ │ │ +            be num_of_integral x src_diagonal_length. If crop is selected, the
│ │ │ │ +            input image will be crop into square then circle, and output size
│ │ │ │ +            will be num_of_integral x min_edge.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │            o ******** GGrraaddiieennttDDeerriicchheeYY ********
│ │ │ │              public static void GradientDericheY(_M_a_t op, _M_a_t dst, double alpha,
│ │ │ │              double omega)
│ │ │ │              Applies Y Deriche filter to an image. For more details about this
│ │ │ │              implementation, please see http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/
│ │ │ │              download?doi=10.1.1.476.5736&rep=rep1&type=pdf
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ @@ -3622,51 +3448,225 @@
│ │ │ │              implementation, please see http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/
│ │ │ │              download?doi=10.1.1.476.5736&rep=rep1&type=pdf
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    op - automatically generated
│ │ │ │                    dst - automatically generated
│ │ │ │                    alpha - automatically generated
│ │ │ │                    omega - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeQQuuaatteerrnniioonnIImmaaggee ********
│ │ │ │ -            public static void createQuaternionImage(_M_a_t img, _M_a_t qimg)
│ │ │ │ -            creates a quaternion image.
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSccaannSSeeggmmeenntt ********
│ │ │ │ +            public static _S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t createScanSegment(int image_width,
│ │ │ │ +            int image_height, int num_superpixels, int slices,
│ │ │ │ +            boolean merge_small)
│ │ │ │ +            Initializes a ScanSegment object. The function initializes a
│ │ │ │ +            ScanSegment object for the input image. It stores the parameters of
│ │ │ │ +            the image: image_width and image_height. It also sets the
│ │ │ │ +            parameters of the F-DBSCAN superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ +            num_superpixels, threads, and merge_small.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  img - automatically generated
│ │ │ │ -                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** qqccoonnjj ********
│ │ │ │ -            public static void qconj(_M_a_t qimg, _M_a_t qcimg)
│ │ │ │ -            calculates conjugate of a quaternion image.
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size). Use getNumberOfSuperpixels()
│ │ │ │ +                  to get the actual number.
│ │ │ │ +                  slices - Number of processing threads for parallelisation.
│ │ │ │ +                  Setting -1 uses the maximum number of threads. In practice,
│ │ │ │ +                  four threads is enough for smaller images and eight threads
│ │ │ │ +                  for larger ones.
│ │ │ │ +                  merge_small - merge small segments to give the desired number
│ │ │ │ +                  of superpixels. Processing is much faster without merging,
│ │ │ │ +                  but many small segments will be left in the image.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSccaannSSeeggmmeenntt ********
│ │ │ │ +            public static _S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t createScanSegment(int image_width,
│ │ │ │ +            int image_height, int num_superpixels, int slices)
│ │ │ │ +            Initializes a ScanSegment object. The function initializes a
│ │ │ │ +            ScanSegment object for the input image. It stores the parameters of
│ │ │ │ +            the image: image_width and image_height. It also sets the
│ │ │ │ +            parameters of the F-DBSCAN superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ +            num_superpixels, threads, and merge_small.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ -                  qcimg - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** qquunniittaarryy ********
│ │ │ │ -            public static void qunitary(_M_a_t qimg, _M_a_t qnimg)
│ │ │ │ -            divides each element by its modulus.
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size). Use getNumberOfSuperpixels()
│ │ │ │ +                  to get the actual number.
│ │ │ │ +                  slices - Number of processing threads for parallelisation.
│ │ │ │ +                  Setting -1 uses the maximum number of threads. In practice,
│ │ │ │ +                  four threads is enough for smaller images and eight threads
│ │ │ │ +                  for larger ones. much faster without merging, but many small
│ │ │ │ +                  segments will be left in the image.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSccaannSSeeggmmeenntt ********
│ │ │ │ +            public static _S_c_a_n_S_e_g_m_e_n_t createScanSegment(int image_width,
│ │ │ │ +            int image_height, int num_superpixels)
│ │ │ │ +            Initializes a ScanSegment object. The function initializes a
│ │ │ │ +            ScanSegment object for the input image. It stores the parameters of
│ │ │ │ +            the image: image_width and image_height. It also sets the
│ │ │ │ +            parameters of the F-DBSCAN superpixel algorithm, which are:
│ │ │ │ +            num_superpixels, threads, and merge_small.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ -                  qnimg - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** qqmmuullttiippllyy ********
│ │ │ │ -            public static void qmultiply(_M_a_t src1, _M_a_t src2, _M_a_t dst)
│ │ │ │ -            Calculates the per-element quaternion product of two arrays
│ │ │ │ +                  image_width - Image width.
│ │ │ │ +                  image_height - Image height.
│ │ │ │ +                  num_superpixels - Desired number of superpixels. Note that
│ │ │ │ +                  the actual number may be smaller due to restrictions
│ │ │ │ +                  (depending on the image size). Use getNumberOfSuperpixels()
│ │ │ │ +                  to get the actual number. of threads. In practice, four
│ │ │ │ +                  threads is enough for smaller images and eight threads for
│ │ │ │ +                  larger ones. much faster without merging, but many small
│ │ │ │ +                  segments will be left in the image.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int dstMatDepth, int angleRange, int op, int makeSkew)
│ │ │ │ +            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ +            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ +            of angles.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  src1 - automatically generated
│ │ │ │ -                  src2 - automatically generated
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │                    dst - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** qqddfftt ********
│ │ │ │ -            public static void qdft(_M_a_t img, _M_a_t qimg, int flags,
│ │ │ │ -            boolean sideLeft)
│ │ │ │ -            Performs a forward or inverse Discrete quaternion Fourier transform
│ │ │ │ -            of a 2D quaternion array.
│ │ │ │ +                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ +                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ +                  op - automatically generated
│ │ │ │ +                  makeSkew - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int dstMatDepth, int angleRange, int op)
│ │ │ │ +            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ +            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ +            of angles.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  img - automatically generated
│ │ │ │ -                  qimg - automatically generated
│ │ │ │ -                  flags - automatically generated
│ │ │ │ -                  sideLeft - automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccoolloorrMMaattcchhTTeemmppllaattee ********
│ │ │ │ -            public static void colorMatchTemplate(_M_a_t img, _M_a_t templ,
│ │ │ │ -            _M_a_t result)
│ │ │ │ -            Compares a color template against overlapped color image regions.
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ +                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ +                  op - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int dstMatDepth, int angleRange)
│ │ │ │ +            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ +            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ +            of angles.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  img - automatically generated
│ │ │ │ -                  templ - automatically generated
│ │ │ │ -                  result - automatically generated
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ +                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** FFaassttHHoouugghhTTrraannssffoorrmm ********
│ │ │ │ +            public static void FastHoughTransform(_M_a_t src, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int dstMatDepth)
│ │ │ │ +            Calculates 2D Fast Hough transform of an image. The function
│ │ │ │ +            calculates the fast Hough transform for full, half or quarter range
│ │ │ │ +            of angles.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  dstMatDepth - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ +            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ +            _M_a_t srcImgInfo, int angleRange, int makeSkew, int rules)
│ │ │ │ +            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ +            Hough space.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ +                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ +                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ +                  makeSkew - automatically generated
│ │ │ │ +                  rules - automatically generated
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ +            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ +            _M_a_t srcImgInfo, int angleRange, int makeSkew)
│ │ │ │ +            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ +            Hough space.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ +                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ +                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ +                  makeSkew - automatically generated
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ +            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ +            _M_a_t srcImgInfo, int angleRange)
│ │ │ │ +            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ +            Hough space.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ +                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ +                  angleRange - automatically generated
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** HHoouugghhPPooiinntt22LLiinnee ********
│ │ │ │ +            public static int[] HoughPoint2Line(_P_o_i_n_t houghPoint,
│ │ │ │ +            _M_a_t srcImgInfo)
│ │ │ │ +            Calculates coordinates of line segment corresponded by point in
│ │ │ │ +            Hough space.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  houghPoint - automatically generated
│ │ │ │ +                  srcImgInfo - automatically generated
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ +            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ +            _M_a_t dst, int r, double sigma, int weightType, _M_a_t mask)
│ │ │ │ +            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ +            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ +            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ +            jointBilateralFilter
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  joint - automatically generated
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  r - automatically generated
│ │ │ │ +                  sigma - automatically generated
│ │ │ │ +                  weightType - automatically generated
│ │ │ │ +                  mask - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ +            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ +            _M_a_t dst, int r, double sigma, int weightType)
│ │ │ │ +            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ +            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ +            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ +            jointBilateralFilter
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  joint - automatically generated
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  r - automatically generated
│ │ │ │ +                  sigma - automatically generated
│ │ │ │ +                  weightType - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ +            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ +            _M_a_t dst, int r, double sigma)
│ │ │ │ +            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ +            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ +            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ +            jointBilateralFilter
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  joint - automatically generated
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  r - automatically generated
│ │ │ │ +                  sigma - automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** wweeiigghhtteeddMMeeddiiaannFFiilltteerr ********
│ │ │ │ +            public static void weightedMedianFilter(_M_a_t joint, _M_a_t src,
│ │ │ │ +            _M_a_t dst, int r)
│ │ │ │ +            Applies weighted median filter to an image. For more details about
│ │ │ │ +            this implementation, please see CITE: zhang2014100+ the pixel will
│ │ │ │ +            be ignored when maintaining the joint-histogram. This is useful for
│ │ │ │ +            applications like optical flow occlusion handling. SEE: medianBlur,
│ │ │ │ +            jointBilateralFilter
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  joint - automatically generated
│ │ │ │ +                  src - automatically generated
│ │ │ │ +                  dst - automatically generated
│ │ │ │ +                  r - automatically generated
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/javadoc/org/opencv/xphoto/Xphoto.html
│ │ │┄ Ordering differences only
│ │ │ @@ -71,30 +71,18 @@
│ │ │  <li><a href="#constructor-detail" tabindex="0">Constructor Details</a>
│ │ │  <ol class="toc-list">
│ │ │  <li><a href="#%3Cinit%3E()" tabindex="0">Xphoto()</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li><a href="#method-detail" tabindex="0">Method Details</a>
│ │ │  <ol class="toc-list">
│ │ │ -<li><a href="#createSimpleWB()" tabindex="0">createSimpleWB()</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createGrayworldWB()" tabindex="0">createGrayworldWB()</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createLearningBasedWB(java.lang.String)" tabindex="0">createLearningBasedWB(String)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createLearningBasedWB()" tabindex="0">createLearningBasedWB()</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#applyChannelGains(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float,float)" tabindex="0">applyChannelGains(Mat, Mat, float, float, float)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createTonemapDurand(float,float,float,float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float, float, float, float)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createTonemapDurand(float,float,float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float, float, float)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createTonemapDurand(float,float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float, float)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createTonemapDurand(float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createTonemapDurand(float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#createTonemapDurand()" tabindex="0">createTonemapDurand()</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#oilPainting(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int,int,int)" tabindex="0">oilPainting(Mat, Mat, int, int, int)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#oilPainting(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int,int)" tabindex="0">oilPainting(Mat, Mat, int, int)</a></li>
│ │ │ -<li><a href="#inpaint(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int)" tabindex="0">inpaint(Mat, Mat, Mat, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#dctDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)" tabindex="0">dctDenoising(Mat, Mat, double, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#dctDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)" tabindex="0">dctDenoising(Mat, Mat, double)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#oilPainting(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int,int,int)" tabindex="0">oilPainting(Mat, Mat, int, int, int)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#oilPainting(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int,int)" tabindex="0">oilPainting(Mat, Mat, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int,int,float,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int, int, int, float, int, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int,int,float,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int, int, int, float, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int,int,float,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int, int, int, float, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int,int,float)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int, int, int, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, Mat, float, int, int, int, int)</a></li>
│ │ │ @@ -111,14 +99,26 @@
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, float, int, int, int, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, float, int, int, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, float, int, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, float, int, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, float, int)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat, float)</a></li>
│ │ │  <li><a href="#bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat)" tabindex="0">bm3dDenoising(Mat, Mat)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#inpaint(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int)" tabindex="0">inpaint(Mat, Mat, Mat, int)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createTonemapDurand(float,float,float,float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float, float, float, float)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createTonemapDurand(float,float,float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float, float, float)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createTonemapDurand(float,float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float, float)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createTonemapDurand(float,float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float, float)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createTonemapDurand(float)" tabindex="0">createTonemapDurand(float)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createTonemapDurand()" tabindex="0">createTonemapDurand()</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createSimpleWB()" tabindex="0">createSimpleWB()</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createGrayworldWB()" tabindex="0">createGrayworldWB()</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createLearningBasedWB(java.lang.String)" tabindex="0">createLearningBasedWB(String)</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#createLearningBasedWB()" tabindex="0">createLearningBasedWB()</a></li>
│ │ │ +<li><a href="#applyChannelGains(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float,float)" tabindex="0">applyChannelGains(Mat, Mat, float, float, float)</a></li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ol>
│ │ │  <button class="hide-sidebar"><span>Hide sidebar&nbsp;</span><img src="../../../resource-files/left.svg" alt="Hide sidebar"></button><button class="show-sidebar"><img src="../../../resource-files/right.svg" alt="Show sidebar"><span>&nbsp;Show sidebar</span></button></nav>
│ │ │  <main role="main">
│ │ │  <!-- ======== START OF CLASS DATA ======== -->
│ │ │  <div class="header">
│ │ │ @@ -807,212 +807,55 @@
│ │ │  </li>
│ │ │  <!-- ============ METHOD DETAIL ========== -->
│ │ │  <li>
│ │ │  <section class="method-details" id="method-detail">
│ │ │  <h2>Method Details</h2>
│ │ │  <ul class="member-list">
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createSimpleWB()">
│ │ │ -<h3>createSimpleWB</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="SimpleWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">SimpleWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createSimpleWB</span>()</div>
│ │ │ -<div class="block">Creates an instance of SimpleWB</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createGrayworldWB()">
│ │ │ -<h3>createGrayworldWB</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="GrayworldWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">GrayworldWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createGrayworldWB</span>()</div>
│ │ │ -<div class="block">Creates an instance of GrayworldWB</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createLearningBasedWB(java.lang.String)">
│ │ │ -<h3>createLearningBasedWB</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="LearningBasedWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">LearningBasedWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createLearningBasedWB</span><wbr><span class="parameters">(<a href="https://docs.oracle.com/en/java/javase/25/docs/api/java.base/java/lang/String.html" title="class or interface in java.lang" class="external-link">String</a>&nbsp;path_to_model)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Creates an instance of LearningBasedWB</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>path_to_model</code> - Path to a .yml file with the model. If not specified, the default model is used</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createLearningBasedWB()">
│ │ │ -<h3>createLearningBasedWB</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="LearningBasedWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">LearningBasedWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createLearningBasedWB</span>()</div>
│ │ │ -<div class="block">Creates an instance of LearningBasedWB</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="applyChannelGains(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float,float)">
│ │ │ -<h3>applyChannelGains</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="dctDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)">
│ │ │ +<h3>dctDenoising</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">applyChannelGains</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">dctDenoising</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ - float&nbsp;gainB,
│ │ │ - float&nbsp;gainG,
│ │ │ - float&nbsp;gainR)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Implements an efficient fixed-point approximation for applying channel gains, which is
│ │ │ -    the last step of multiple white balance algorithms.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>src</code> - Input three-channel image in the BGR color space (either CV_8UC3 or CV_16UC3)</dd>
│ │ │ -<dd><code>dst</code> - Output image of the same size and type as src.</dd>
│ │ │ -<dd><code>gainB</code> - gain for the B channel</dd>
│ │ │ -<dd><code>gainG</code> - gain for the G channel</dd>
│ │ │ -<dd><code>gainR</code> - gain for the R channel</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float,float,float,float)">
│ │ │ -<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ - float&nbsp;contrast,
│ │ │ - float&nbsp;saturation,
│ │ │ - float&nbsp;sigma_color,
│ │ │ - float&nbsp;sigma_space)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ -
│ │ │ -You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ -<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ -are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ -<dd><code>saturation</code> - saturation enhancement value. See createTonemapDrago</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma_color</code> - bilateral filter sigma in color space</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma_space</code> - bilateral filter sigma in coordinate space</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float,float,float)">
│ │ │ -<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ - float&nbsp;contrast,
│ │ │ - float&nbsp;saturation,
│ │ │ - float&nbsp;sigma_color)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ -
│ │ │ -You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ -<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ -are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ -<dd><code>saturation</code> - saturation enhancement value. See createTonemapDrago</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma_color</code> - bilateral filter sigma in color space</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float,float)">
│ │ │ -<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ - float&nbsp;contrast,
│ │ │ - float&nbsp;saturation)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ + double&nbsp;sigma,
│ │ │ + int&nbsp;psize)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">The function implements simple dct-based denoising
│ │ │  
│ │ │ -You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +    &lt;http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/&gt;.</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ -<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ -are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ -<dd><code>saturation</code> - saturation enhancement value. See createTonemapDrago</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float)">
│ │ │ -<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ - float&nbsp;contrast)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +<dd><code>src</code> - source image</dd>
│ │ │ +<dd><code>dst</code> - destination image</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma</code> - expected noise standard deviation</dd>
│ │ │ +<dd><code>psize</code> - size of block side where dct is computed
│ │ │  
│ │ │ -You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ -<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ -are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +    SEE:
│ │ │ +       fastNlMeansDenoising</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createTonemapDurand(float)">
│ │ │ -<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<section class="detail" id="dctDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)">
│ │ │ +<h3>dctDenoising</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">dctDenoising</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ + double&nbsp;sigma)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">The function implements simple dct-based denoising
│ │ │  
│ │ │ -You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +    &lt;http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/&gt;.</div>
│ │ │  <dl class="notes">
│ │ │  <dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ -are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="createTonemapDurand()">
│ │ │ -<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span>()</div>
│ │ │ -<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ -
│ │ │ -You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.
│ │ │ +<dd><code>src</code> - source image</dd>
│ │ │ +<dd><code>dst</code> - destination image</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma</code> - expected noise standard deviation
│ │ │  
│ │ │ -are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Returns:</dt>
│ │ │ -<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +    SEE:
│ │ │ +       fastNlMeansDenoising</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │  <section class="detail" id="oilPainting(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int,int,int)">
│ │ │  <h3>oilPainting</h3>
│ │ │ @@ -1052,93 +895,14 @@
│ │ │  <dd><code>size</code> - neighbouring size is 2-size+1</dd>
│ │ │  <dd><code>dynRatio</code> - image is divided by dynRatio before histogram processing</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  <li>
│ │ │ -<section class="detail" id="inpaint(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int)">
│ │ │ -<h3>inpaint</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">inpaint</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;mask,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ - int&nbsp;algorithmType)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">The function implements different single-image inpainting algorithms.
│ │ │ -
│ │ │ -    See the original papers CITE: He2012 (Shiftmap) or CITE: GenserPCS2018 and CITE: SeilerTIP2015 (FSR) for details.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>src</code> - source image
│ │ │ -<ul>
│ │ │ -  <li>
│ │ │ -     #INPAINT_SHIFTMAP: it could be of any type and any number of channels from 1 to 4. In case of
│ │ │ -    3- and 4-channels images the function expect them in CIELab colorspace or similar one, where first
│ │ │ -    color component shows intensity, while second and third shows colors. Nonetheless you can try any
│ │ │ -    colorspaces.
│ │ │ -  </li>
│ │ │ -  <li>
│ │ │ -     #INPAINT_FSR_BEST or #INPAINT_FSR_FAST: 1-channel grayscale or 3-channel BGR image.
│ │ │ -  </li>
│ │ │ -</ul></dd>
│ │ │ -<dd><code>mask</code> - mask (#CV_8UC1), where non-zero pixels indicate valid image area, while zero pixels
│ │ │ -    indicate area to be inpainted</dd>
│ │ │ -<dd><code>dst</code> - destination image</dd>
│ │ │ -<dd><code>algorithmType</code> - see xphoto::InpaintTypes</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="dctDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double,int)">
│ │ │ -<h3>dctDenoising</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">dctDenoising</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ - double&nbsp;sigma,
│ │ │ - int&nbsp;psize)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">The function implements simple dct-based denoising
│ │ │ -
│ │ │ -    &lt;http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/&gt;.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>src</code> - source image</dd>
│ │ │ -<dd><code>dst</code> - destination image</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma</code> - expected noise standard deviation</dd>
│ │ │ -<dd><code>psize</code> - size of block side where dct is computed
│ │ │ -
│ │ │ -    SEE:
│ │ │ -       fastNlMeansDenoising</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │ -<section class="detail" id="dctDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,double)">
│ │ │ -<h3>dctDenoising</h3>
│ │ │ -<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ -<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">dctDenoising</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ - <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ - double&nbsp;sigma)</span></div>
│ │ │ -<div class="block">The function implements simple dct-based denoising
│ │ │ -
│ │ │ -    &lt;http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/&gt;.</div>
│ │ │ -<dl class="notes">
│ │ │ -<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ -<dd><code>src</code> - source image</dd>
│ │ │ -<dd><code>dst</code> - destination image</dd>
│ │ │ -<dd><code>sigma</code> - expected noise standard deviation
│ │ │ -
│ │ │ -    SEE:
│ │ │ -       fastNlMeansDenoising</dd>
│ │ │ -</dl>
│ │ │ -</div>
│ │ │ -</section>
│ │ │ -</li>
│ │ │ -<li>
│ │ │  <section class="detail" id="bm3dDenoising(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,int,int,int,int,int,int,float,int,int,int)">
│ │ │  <h3>bm3dDenoising</h3>
│ │ │  <div class="horizontal-scroll">
│ │ │  <div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">bm3dDenoising</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dstStep1,
│ │ │   <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dstStep2,
│ │ │   float&nbsp;h,
│ │ │ @@ -2270,14 +2034,250 @@
│ │ │  
│ │ │          SEE:
│ │ │          fastNlMeansDenoising</dd>
│ │ │  </dl>
│ │ │  </div>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="inpaint(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,int)">
│ │ │ +<h3>inpaint</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">inpaint</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;mask,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ + int&nbsp;algorithmType)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">The function implements different single-image inpainting algorithms.
│ │ │ +
│ │ │ +    See the original papers CITE: He2012 (Shiftmap) or CITE: GenserPCS2018 and CITE: SeilerTIP2015 (FSR) for details.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>src</code> - source image
│ │ │ +<ul>
│ │ │ +  <li>
│ │ │ +     #INPAINT_SHIFTMAP: it could be of any type and any number of channels from 1 to 4. In case of
│ │ │ +    3- and 4-channels images the function expect them in CIELab colorspace or similar one, where first
│ │ │ +    color component shows intensity, while second and third shows colors. Nonetheless you can try any
│ │ │ +    colorspaces.
│ │ │ +  </li>
│ │ │ +  <li>
│ │ │ +     #INPAINT_FSR_BEST or #INPAINT_FSR_FAST: 1-channel grayscale or 3-channel BGR image.
│ │ │ +  </li>
│ │ │ +</ul></dd>
│ │ │ +<dd><code>mask</code> - mask (#CV_8UC1), where non-zero pixels indicate valid image area, while zero pixels
│ │ │ +    indicate area to be inpainted</dd>
│ │ │ +<dd><code>dst</code> - destination image</dd>
│ │ │ +<dd><code>algorithmType</code> - see xphoto::InpaintTypes</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float,float,float,float)">
│ │ │ +<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ + float&nbsp;contrast,
│ │ │ + float&nbsp;saturation,
│ │ │ + float&nbsp;sigma_color,
│ │ │ + float&nbsp;sigma_space)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +
│ │ │ +You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ +<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ +are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ +<dd><code>saturation</code> - saturation enhancement value. See createTonemapDrago</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma_color</code> - bilateral filter sigma in color space</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma_space</code> - bilateral filter sigma in coordinate space</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float,float,float)">
│ │ │ +<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ + float&nbsp;contrast,
│ │ │ + float&nbsp;saturation,
│ │ │ + float&nbsp;sigma_color)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +
│ │ │ +You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ +<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ +are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ +<dd><code>saturation</code> - saturation enhancement value. See createTonemapDrago</dd>
│ │ │ +<dd><code>sigma_color</code> - bilateral filter sigma in color space</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float,float)">
│ │ │ +<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ + float&nbsp;contrast,
│ │ │ + float&nbsp;saturation)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +
│ │ │ +You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ +<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ +are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ +<dd><code>saturation</code> - saturation enhancement value. See createTonemapDrago</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createTonemapDurand(float,float)">
│ │ │ +<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma,
│ │ │ + float&nbsp;contrast)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +
│ │ │ +You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap</dd>
│ │ │ +<dd><code>contrast</code> - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log(max / min), where max and min
│ │ │ +are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createTonemapDurand(float)">
│ │ │ +<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span><wbr><span class="parameters">(float&nbsp;gamma)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +
│ │ │ +You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>gamma</code> - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ +are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createTonemapDurand()">
│ │ │ +<h3>createTonemapDurand</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="TonemapDurand.html" title="class in org.opencv.xphoto">TonemapDurand</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createTonemapDurand</span>()</div>
│ │ │ +<div class="block">Creates TonemapDurand object
│ │ │ +
│ │ │ +You need to set the OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at your own risk.
│ │ │ +
│ │ │ +are maximum and minimum luminance values of the resulting image.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createSimpleWB()">
│ │ │ +<h3>createSimpleWB</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="SimpleWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">SimpleWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createSimpleWB</span>()</div>
│ │ │ +<div class="block">Creates an instance of SimpleWB</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createGrayworldWB()">
│ │ │ +<h3>createGrayworldWB</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="GrayworldWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">GrayworldWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createGrayworldWB</span>()</div>
│ │ │ +<div class="block">Creates an instance of GrayworldWB</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createLearningBasedWB(java.lang.String)">
│ │ │ +<h3>createLearningBasedWB</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="LearningBasedWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">LearningBasedWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createLearningBasedWB</span><wbr><span class="parameters">(<a href="https://docs.oracle.com/en/java/javase/25/docs/api/java.base/java/lang/String.html" title="class or interface in java.lang" class="external-link">String</a>&nbsp;path_to_model)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Creates an instance of LearningBasedWB</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>path_to_model</code> - Path to a .yml file with the model. If not specified, the default model is used</dd>
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="createLearningBasedWB()">
│ │ │ +<h3>createLearningBasedWB</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type"><a href="LearningBasedWB.html" title="class in org.opencv.xphoto">LearningBasedWB</a></span>&nbsp;<span class="element-name">createLearningBasedWB</span>()</div>
│ │ │ +<div class="block">Creates an instance of LearningBasedWB</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Returns:</dt>
│ │ │ +<dd>automatically generated</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │ +<li>
│ │ │ +<section class="detail" id="applyChannelGains(org.opencv.core.Mat,org.opencv.core.Mat,float,float,float)">
│ │ │ +<h3>applyChannelGains</h3>
│ │ │ +<div class="horizontal-scroll">
│ │ │ +<div class="member-signature"><span class="modifiers">public static</span>&nbsp;<span class="return-type">void</span>&nbsp;<span class="element-name">applyChannelGains</span><wbr><span class="parameters">(<a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;src,
│ │ │ + <a href="../core/Mat.html" title="class in org.opencv.core">Mat</a>&nbsp;dst,
│ │ │ + float&nbsp;gainB,
│ │ │ + float&nbsp;gainG,
│ │ │ + float&nbsp;gainR)</span></div>
│ │ │ +<div class="block">Implements an efficient fixed-point approximation for applying channel gains, which is
│ │ │ +    the last step of multiple white balance algorithms.</div>
│ │ │ +<dl class="notes">
│ │ │ +<dt>Parameters:</dt>
│ │ │ +<dd><code>src</code> - Input three-channel image in the BGR color space (either CV_8UC3 or CV_16UC3)</dd>
│ │ │ +<dd><code>dst</code> - Output image of the same size and type as src.</dd>
│ │ │ +<dd><code>gainB</code> - gain for the B channel</dd>
│ │ │ +<dd><code>gainG</code> - gain for the G channel</dd>
│ │ │ +<dd><code>gainR</code> - gain for the R channel</dd>
│ │ │ +</dl>
│ │ │ +</div>
│ │ │ +</section>
│ │ │ +</li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  </li>
│ │ │  </ul>
│ │ │  </section>
│ │ │  <!-- ========= END OF CLASS DATA ========= -->
│ │ │  <footer>
│ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ @@ -26,61 +26,61 @@
│ │ │ │           4. _I_N_P_A_I_N_T___S_H_I_F_T_M_A_P
│ │ │ │           5. _I_N_P_A_I_N_T___F_S_R___B_E_S_T
│ │ │ │           6. _I_N_P_A_I_N_T___F_S_R___F_A_S_T
│ │ │ │           7. _H_A_A_R
│ │ │ │     6. _C_o_n_s_t_r_u_c_t_o_r_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │           1. _X_p_h_o_t_o_(_)
│ │ │ │     7. _M_e_t_h_o_d_ _D_e_t_a_i_l_s
│ │ │ │ -         1. _c_r_e_a_t_e_S_i_m_p_l_e_W_B_(_)
│ │ │ │ -         2. _c_r_e_a_t_e_G_r_a_y_w_o_r_l_d_W_B_(_)
│ │ │ │ -         3. _c_r_e_a_t_e_L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ -         4. _c_r_e_a_t_e_L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B_(_)
│ │ │ │ -         5. _a_p_p_l_y_C_h_a_n_n_e_l_G_a_i_n_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         6. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         7. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         8. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -         9. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        10. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        11. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_)
│ │ │ │ -        12. _o_i_l_P_a_i_n_t_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        13. _o_i_l_P_a_i_n_t_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        14. _i_n_p_a_i_n_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        15. _d_c_t_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        16. _d_c_t_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ -        17. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +         1. _d_c_t_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +         2. _d_c_t_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _d_o_u_b_l_e_)
│ │ │ │ +         3. _o_i_l_P_a_i_n_t_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +         4. _o_i_l_P_a_i_n_t_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +         5. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        18. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +         6. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        19. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +         7. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        20. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │ +         8. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,
│ │ │ │              _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        21. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        22. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        23. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        24. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        25. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        26. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        27. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        28. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ -        29. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +         9. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        10. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        11. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        12. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        13. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        14. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        15. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        16. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        17. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        30. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        18. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        31. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │ +        19. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_,
│ │ │ │              _i_n_t_)
│ │ │ │ -        32. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        33. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        34. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        35. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        36. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        37. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        38. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ -        39. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ -        40. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        20. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        21. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        22. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        23. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        24. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        25. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        26. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        27. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        28. _b_m_3_d_D_e_n_o_i_s_i_n_g_(_M_a_t_,_ _M_a_t_)
│ │ │ │ +        29. _i_n_p_a_i_n_t_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _i_n_t_)
│ │ │ │ +        30. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        31. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        32. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        33. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        34. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_f_l_o_a_t_)
│ │ │ │ +        35. _c_r_e_a_t_e_T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d_(_)
│ │ │ │ +        36. _c_r_e_a_t_e_S_i_m_p_l_e_W_B_(_)
│ │ │ │ +        37. _c_r_e_a_t_e_G_r_a_y_w_o_r_l_d_W_B_(_)
│ │ │ │ +        38. _c_r_e_a_t_e_L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B_(_S_t_r_i_n_g_)
│ │ │ │ +        39. _c_r_e_a_t_e_L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B_(_)
│ │ │ │ +        40. _a_p_p_l_y_C_h_a_n_n_e_l_G_a_i_n_s_(_M_a_t_,_ _M_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_,_ _f_l_o_a_t_)
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│ │ │ │  ************ CCllaassss XXpphhoottoo ************
│ │ │ │  _j_a_v_a_._l_a_n_g_._O_b_j_e_c_t
│ │ │ │  org.opencv.xphoto.Xphoto
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ │ │  public class Xphoto extends _O_b_j_e_c_t
│ │ │ │      * ********** FFiieelldd SSuummmmaarryy **********
│ │ │ │ @@ -368,132 +368,34 @@
│ │ │ │              public static final int HAAR
│ │ │ │                See Also:
│ │ │ │                        # _C_o_n_s_t_a_n_t_ _F_i_e_l_d_ _V_a_l_u_e_s
│ │ │ │      * ********** CCoonnssttrruuccttoorr DDeettaaiillss **********
│ │ │ │            o ******** XXpphhoottoo ********
│ │ │ │              public Xphoto()
│ │ │ │      * ********** MMeetthhoodd DDeettaaiillss **********
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeSSiimmpplleeWWBB ********
│ │ │ │ -            public static _S_i_m_p_l_e_W_B createSimpleWB()
│ │ │ │ -            Creates an instance of SimpleWB
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeGGrraayywwoorrllddWWBB ********
│ │ │ │ -            public static _G_r_a_y_w_o_r_l_d_W_B createGrayworldWB()
│ │ │ │ -            Creates an instance of GrayworldWB
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeLLeeaarrnniinnggBBaasseeddWWBB ********
│ │ │ │ -            public static _L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B createLearningBasedWB
│ │ │ │ -            (_S_t_r_i_n_g path_to_model)
│ │ │ │ -            Creates an instance of LearningBasedWB
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  path_to_model - Path to a .yml file with the model. If not
│ │ │ │ -                  specified, the default model is used
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeLLeeaarrnniinnggBBaasseeddWWBB ********
│ │ │ │ -            public static _L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B createLearningBasedWB()
│ │ │ │ -            Creates an instance of LearningBasedWB
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** aappppllyyCChhaannnneellGGaaiinnss ********
│ │ │ │ -            public static void applyChannelGains(_M_a_t src, _M_a_t dst, float gainB,
│ │ │ │ -            float gainG, float gainR)
│ │ │ │ -            Implements an efficient fixed-point approximation for applying
│ │ │ │ -            channel gains, which is the last step of multiple white balance
│ │ │ │ -            algorithms.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - Input three-channel image in the BGR color space
│ │ │ │ -                  (either CV_8UC3 or CV_16UC3)
│ │ │ │ -                  dst - Output image of the same size and type as src.
│ │ │ │ -                  gainB - gain for the B channel
│ │ │ │ -                  gainG - gain for the G channel
│ │ │ │ -                  gainR - gain for the R channel
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ -            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ -            float contrast, float saturation, float sigma_color,
│ │ │ │ -            float sigma_space)
│ │ │ │ -            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ -            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ -            your own risk.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ -                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ -                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ -                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ -                  saturation - saturation enhancement value. See
│ │ │ │ -                  createTonemapDrago
│ │ │ │ -                  sigma_color - bilateral filter sigma in color space
│ │ │ │ -                  sigma_space - bilateral filter sigma in coordinate space
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ -            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ -            float contrast, float saturation, float sigma_color)
│ │ │ │ -            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ -            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ -            your own risk.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ -                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ -                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ -                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ -                  saturation - saturation enhancement value. See
│ │ │ │ -                  createTonemapDrago
│ │ │ │ -                  sigma_color - bilateral filter sigma in color space
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ -            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ -            float contrast, float saturation)
│ │ │ │ -            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ -            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ -            your own risk.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ -                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ -                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ -                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ -                  saturation - saturation enhancement value. See
│ │ │ │ -                  createTonemapDrago
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ -            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ -            float contrast)
│ │ │ │ -            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ -            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ -            your own risk.
│ │ │ │ +          o ******** ddccttDDeennooiissiinngg ********
│ │ │ │ +            public static void dctDenoising(_M_a_t src, _M_a_t dst, double sigma,
│ │ │ │ +            int psize)
│ │ │ │ +            The function implements simple dct-based denoising <http://
│ │ │ │ +            www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ -                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ -                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ -                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ -            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma)
│ │ │ │ -            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ -            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ -            your own risk.
│ │ │ │ +                  src - source image
│ │ │ │ +                  dst - destination image
│ │ │ │ +                  sigma - expected noise standard deviation
│ │ │ │ +                  psize - size of block side where dct is computed SEE:
│ │ │ │ +                  fastNlMeansDenoising
│ │ │ │ +          o ******** ddccttDDeennooiissiinngg ********
│ │ │ │ +            public static void dctDenoising(_M_a_t src, _M_a_t dst, double sigma)
│ │ │ │ +            The function implements simple dct-based denoising <http://
│ │ │ │ +            www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │ -                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ -                  are maximum and minimum luminance values of the resulting
│ │ │ │ -                  image.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ -          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ -            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand()
│ │ │ │ -            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ -            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ -            your own risk. are maximum and minimum luminance values of the
│ │ │ │ -            resulting image.
│ │ │ │ -              Returns:
│ │ │ │ -                  automatically generated
│ │ │ │ +                  src - source image
│ │ │ │ +                  dst - destination image
│ │ │ │ +                  sigma - expected noise standard deviation SEE:
│ │ │ │ +                  fastNlMeansDenoising
│ │ │ │            o ******** ooiillPPaaiinnttiinngg ********
│ │ │ │              public static void oilPainting(_M_a_t src, _M_a_t dst, int size,
│ │ │ │              int dynRatio, int code)
│ │ │ │              oilPainting See the book CITE: Holzmann1988 for details.
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    src - Input three-channel or one channel image (either
│ │ │ │                    CV_8UC3 or CV_8UC1)
│ │ │ │ @@ -509,54 +411,14 @@
│ │ │ │                Parameters:
│ │ │ │                    src - Input three-channel or one channel image (either
│ │ │ │                    CV_8UC3 or CV_8UC1)
│ │ │ │                    dst - Output image of the same size and type as src.
│ │ │ │                    size - neighbouring size is 2-size+1
│ │ │ │                    dynRatio - image is divided by dynRatio before histogram
│ │ │ │                    processing
│ │ │ │ -          o ******** iinnppaaiinntt ********
│ │ │ │ -            public static void inpaint(_M_a_t src, _M_a_t mask, _M_a_t dst,
│ │ │ │ -            int algorithmType)
│ │ │ │ -            The function implements different single-image inpainting
│ │ │ │ -            algorithms. See the original papers CITE: He2012 (Shiftmap) or
│ │ │ │ -            CITE: GenserPCS2018 and CITE: SeilerTIP2015 (FSR) for details.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - source image
│ │ │ │ -                      # #INPAINT_SHIFTMAP: it could be of any type and any
│ │ │ │ -                        number of channels from 1 to 4. In case of 3- and 4-
│ │ │ │ -                        channels images the function expect them in CIELab
│ │ │ │ -                        colorspace or similar one, where first color component
│ │ │ │ -                        shows intensity, while second and third shows colors.
│ │ │ │ -                        Nonetheless you can try any colorspaces.
│ │ │ │ -                      # #INPAINT_FSR_BEST or #INPAINT_FSR_FAST: 1-channel
│ │ │ │ -                        grayscale or 3-channel BGR image.
│ │ │ │ -                  mask - mask (#CV_8UC1), where non-zero pixels indicate valid
│ │ │ │ -                  image area, while zero pixels indicate area to be inpainted
│ │ │ │ -                  dst - destination image
│ │ │ │ -                  algorithmType - see xphoto::InpaintTypes
│ │ │ │ -          o ******** ddccttDDeennooiissiinngg ********
│ │ │ │ -            public static void dctDenoising(_M_a_t src, _M_a_t dst, double sigma,
│ │ │ │ -            int psize)
│ │ │ │ -            The function implements simple dct-based denoising <http://
│ │ │ │ -            www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - source image
│ │ │ │ -                  dst - destination image
│ │ │ │ -                  sigma - expected noise standard deviation
│ │ │ │ -                  psize - size of block side where dct is computed SEE:
│ │ │ │ -                  fastNlMeansDenoising
│ │ │ │ -          o ******** ddccttDDeennooiissiinngg ********
│ │ │ │ -            public static void dctDenoising(_M_a_t src, _M_a_t dst, double sigma)
│ │ │ │ -            The function implements simple dct-based denoising <http://
│ │ │ │ -            www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/>.
│ │ │ │ -              Parameters:
│ │ │ │ -                  src - source image
│ │ │ │ -                  dst - destination image
│ │ │ │ -                  sigma - expected noise standard deviation SEE:
│ │ │ │ -                  fastNlMeansDenoising
│ │ │ │            o ******** bbmm33ddDDeennooiissiinngg ********
│ │ │ │              public static void bm3dDenoising(_M_a_t src, _M_a_t dstStep1,
│ │ │ │              _M_a_t dstStep2, float h, int templateWindowSize,
│ │ │ │              int searchWindowSize, int blockMatchingStep1,
│ │ │ │              int blockMatchingStep2, int groupSize, int slidingStep, float beta,
│ │ │ │              int normType, int step, int transformType)
│ │ │ │              Performs image denoising using the Block-Matching and 3D-filtering
│ │ │ │ @@ -1469,8 +1331,146 @@
│ │ │ │                    to reduce border effects. To prevent usage of the window, set
│ │ │ │                    beta to zero. but yields more accurate results. BM3D_STEP2 is
│ │ │ │                    not allowed as it requires basic estimate to be present.
│ │ │ │                    Currently only Haar transform is supported. This function
│ │ │ │                    expected to be applied to grayscale images. Advanced usage of
│ │ │ │                    this function can be manual denoising of colored image in
│ │ │ │                    different colorspaces. SEE: fastNlMeansDenoising
│ │ │ │ +          o ******** iinnppaaiinntt ********
│ │ │ │ +            public static void inpaint(_M_a_t src, _M_a_t mask, _M_a_t dst,
│ │ │ │ +            int algorithmType)
│ │ │ │ +            The function implements different single-image inpainting
│ │ │ │ +            algorithms. See the original papers CITE: He2012 (Shiftmap) or
│ │ │ │ +            CITE: GenserPCS2018 and CITE: SeilerTIP2015 (FSR) for details.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - source image
│ │ │ │ +                      # #INPAINT_SHIFTMAP: it could be of any type and any
│ │ │ │ +                        number of channels from 1 to 4. In case of 3- and 4-
│ │ │ │ +                        channels images the function expect them in CIELab
│ │ │ │ +                        colorspace or similar one, where first color component
│ │ │ │ +                        shows intensity, while second and third shows colors.
│ │ │ │ +                        Nonetheless you can try any colorspaces.
│ │ │ │ +                      # #INPAINT_FSR_BEST or #INPAINT_FSR_FAST: 1-channel
│ │ │ │ +                        grayscale or 3-channel BGR image.
│ │ │ │ +                  mask - mask (#CV_8UC1), where non-zero pixels indicate valid
│ │ │ │ +                  image area, while zero pixels indicate area to be inpainted
│ │ │ │ +                  dst - destination image
│ │ │ │ +                  algorithmType - see xphoto::InpaintTypes
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ +            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ +            float contrast, float saturation, float sigma_color,
│ │ │ │ +            float sigma_space)
│ │ │ │ +            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ +            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ +            your own risk.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ +                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ +                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ +                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ +                  saturation - saturation enhancement value. See
│ │ │ │ +                  createTonemapDrago
│ │ │ │ +                  sigma_color - bilateral filter sigma in color space
│ │ │ │ +                  sigma_space - bilateral filter sigma in coordinate space
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ +            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ +            float contrast, float saturation, float sigma_color)
│ │ │ │ +            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ +            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ +            your own risk.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ +                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ +                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ +                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ +                  saturation - saturation enhancement value. See
│ │ │ │ +                  createTonemapDrago
│ │ │ │ +                  sigma_color - bilateral filter sigma in color space
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ +            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ +            float contrast, float saturation)
│ │ │ │ +            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ +            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ +            your own risk.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ +                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ +                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ +                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ +                  saturation - saturation enhancement value. See
│ │ │ │ +                  createTonemapDrago
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ +            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma,
│ │ │ │ +            float contrast)
│ │ │ │ +            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ +            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ +            your own risk.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ +                  contrast - resulting contrast on logarithmic scale, i. e. log
│ │ │ │ +                  (max / min), where max and min are maximum and minimum
│ │ │ │ +                  luminance values of the resulting image.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ +            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand(float gamma)
│ │ │ │ +            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ +            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ +            your own risk.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  gamma - gamma value for gamma correction. See createTonemap
│ │ │ │ +                  are maximum and minimum luminance values of the resulting
│ │ │ │ +                  image.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeTToonneemmaappDDuurraanndd ********
│ │ │ │ +            public static _T_o_n_e_m_a_p_D_u_r_a_n_d createTonemapDurand()
│ │ │ │ +            Creates TonemapDurand object You need to set the
│ │ │ │ +            OPENCV_ENABLE_NONFREE option in cmake to use those. Use them at
│ │ │ │ +            your own risk. are maximum and minimum luminance values of the
│ │ │ │ +            resulting image.
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeSSiimmpplleeWWBB ********
│ │ │ │ +            public static _S_i_m_p_l_e_W_B createSimpleWB()
│ │ │ │ +            Creates an instance of SimpleWB
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeGGrraayywwoorrllddWWBB ********
│ │ │ │ +            public static _G_r_a_y_w_o_r_l_d_W_B createGrayworldWB()
│ │ │ │ +            Creates an instance of GrayworldWB
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeLLeeaarrnniinnggBBaasseeddWWBB ********
│ │ │ │ +            public static _L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B createLearningBasedWB
│ │ │ │ +            (_S_t_r_i_n_g path_to_model)
│ │ │ │ +            Creates an instance of LearningBasedWB
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  path_to_model - Path to a .yml file with the model. If not
│ │ │ │ +                  specified, the default model is used
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** ccrreeaatteeLLeeaarrnniinnggBBaasseeddWWBB ********
│ │ │ │ +            public static _L_e_a_r_n_i_n_g_B_a_s_e_d_W_B createLearningBasedWB()
│ │ │ │ +            Creates an instance of LearningBasedWB
│ │ │ │ +              Returns:
│ │ │ │ +                  automatically generated
│ │ │ │ +          o ******** aappppllyyCChhaannnneellGGaaiinnss ********
│ │ │ │ +            public static void applyChannelGains(_M_a_t src, _M_a_t dst, float gainB,
│ │ │ │ +            float gainG, float gainR)
│ │ │ │ +            Implements an efficient fixed-point approximation for applying
│ │ │ │ +            channel gains, which is the last step of multiple white balance
│ │ │ │ +            algorithms.
│ │ │ │ +              Parameters:
│ │ │ │ +                  src - Input three-channel image in the BGR color space
│ │ │ │ +                  (either CV_8UC3 or CV_16UC3)
│ │ │ │ +                  dst - Output image of the same size and type as src.
│ │ │ │ +                  gainB - gain for the B channel
│ │ │ │ +                  gainG - gain for the G channel
│ │ │ │ +                  gainR - gain for the R channel
│ │ │ │  ===============================================================================
│ │ ├── ./usr/share/doc/opencv-doc/opencv5/html/opencv.tag.gz
│ │ │ ├── opencv.tag
│ │ │ │ ├── opencv.tag
│ │ │ │ │┄ Ordering differences only
│ │ │ │ │ @@ -4802,14 +4802,75 @@
│ │ │ │ │      <class kind="struct">cv::detail::ProtoToParam&lt; cv::GMat &gt;</class>
│ │ │ │ │      <class kind="struct">cv::detail::ProtoToParam&lt; cv::GOpaque&lt; U &gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │      <class kind="struct">cv::detail::ProtoToParam&lt; cv::GScalar &gt;</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::detail</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>infer.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/gapi/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>d6/d32/infer_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d2/d0c/contrib_2modules_2gapi_2include_2opencv2_2gapi_2util_2util_8hpp" name="util.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/util.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d2/d62/any_8hpp" name="any.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/any.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="de/d7f/gkernel_8hpp" name="gkernel.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gkernel.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d9/da5/garg_8hpp" name="garg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/garg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d2/ded/gcommon_8hpp" name="gcommon.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gcommon.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dd/d48/gmetaarg_8hpp" name="gmetaarg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gmetaarg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::accepted_infer_types</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::CompileArgTag&lt; cv::gapi::GNetPackage &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::gapi::Generic</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInfer</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferBase</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::detail::GInferInputsTyped</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferList</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferList2</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferList2Base</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferListBase</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::detail::GInferOutputsTyped</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferROI</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::GInferROIBase</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::gapi::GNetPackage</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::GNetworkType&lt; K, std::function&lt; R(Args...)&gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::GNetworkType&lt; K, std::function&lt; std::tuple&lt; R... &gt;(Args...)&gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::InferAPI</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::InferAPIList</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::InferAPIList2</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::InferAPIRoi</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::InferROITraits&lt; GInferListBase &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::InferROITraits&lt; GInferROIBase &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::InOutInfo</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::valid_infer2_types&lt; std::tuple&lt; Ns... &gt;, std::tuple&lt;&gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::detail::valid_infer2_types&lt; std::tuple&lt;&gt;, std::tuple&lt; Ts... &gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::detail</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ +    <member kind="define">
│ │ │ │ │ +      <type>#define</type>
│ │ │ │ │ +      <name>G_API_NET</name>
│ │ │ │ │ +      <anchorfile>d6/d32/infer_8hpp.html</anchorfile>
│ │ │ │ │ +      <anchor>adfb450a1d7992bc72c9afaa758516f27</anchor>
│ │ │ │ │ +      <arglist>(Class, API, Tag)</arglist>
│ │ │ │ │ +    </member>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>infer.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/gapi/oak/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>d8/db1/oak_2infer_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/d17/opencv__includes_8hpp" name="opencv_includes.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/opencv_includes.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d2/d62/any_8hpp" name="any.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/any.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/dcc/cvdef_8h" name="cvdef.h" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core/cvdef.h</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="de/d7f/gkernel_8hpp" name="gkernel.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gkernel.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::gapi::oak::detail::ParamDesc</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::gapi::oak::Params</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::gapi::oak</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::gapi::oak::detail</namespace>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>bindings_ie.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/gapi/infer/</path>
│ │ │ │ │      <filename>d5/d51/bindings__ie_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d2/d62/any_8hpp" name="any.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/any.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="da/dfe/exports_8hpp" name="exports.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/own/exports.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="de/d7f/gkernel_8hpp" name="gkernel.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gkernel.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="df/d70/ie_8hpp" name="ie.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/infer/ie.hpp</includes>
│ │ │ │ │ @@ -4954,75 +5015,14 @@
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::MediaFrame</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::MediaFrame::View</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi::s11n</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>infer.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/gapi/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d6/d32/infer_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d2/d0c/contrib_2modules_2gapi_2include_2opencv2_2gapi_2util_2util_8hpp" name="util.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/util.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d2/d62/any_8hpp" name="any.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/any.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="de/d7f/gkernel_8hpp" name="gkernel.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gkernel.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d9/da5/garg_8hpp" name="garg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/garg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d2/ded/gcommon_8hpp" name="gcommon.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gcommon.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dd/d48/gmetaarg_8hpp" name="gmetaarg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gmetaarg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::accepted_infer_types</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::CompileArgTag&lt; cv::gapi::GNetPackage &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::gapi::Generic</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInfer</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferBase</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::detail::GInferInputsTyped</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferList</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferList2</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferList2Base</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferListBase</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::detail::GInferOutputsTyped</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferROI</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::GInferROIBase</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::gapi::GNetPackage</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::GNetworkType&lt; K, std::function&lt; R(Args...)&gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::GNetworkType&lt; K, std::function&lt; std::tuple&lt; R... &gt;(Args...)&gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::InferAPI</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::InferAPIList</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::InferAPIList2</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::InferAPIRoi</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::InferROITraits&lt; GInferListBase &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::InferROITraits&lt; GInferROIBase &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::InOutInfo</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::valid_infer2_types&lt; std::tuple&lt; Ns... &gt;, std::tuple&lt;&gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::detail::valid_infer2_types&lt; std::tuple&lt;&gt;, std::tuple&lt; Ts... &gt; &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::detail</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ -    <member kind="define">
│ │ │ │ │ -      <type>#define</type>
│ │ │ │ │ -      <name>G_API_NET</name>
│ │ │ │ │ -      <anchorfile>d6/d32/infer_8hpp.html</anchorfile>
│ │ │ │ │ -      <anchor>adfb450a1d7992bc72c9afaa758516f27</anchor>
│ │ │ │ │ -      <arglist>(Class, API, Tag)</arglist>
│ │ │ │ │ -    </member>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>infer.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/gapi/oak/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d8/db1/oak_2infer_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dc/d17/opencv__includes_8hpp" name="opencv_includes.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/opencv_includes.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d2/d62/any_8hpp" name="any.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/util/any.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dc/dcc/cvdef_8h" name="cvdef.h" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core/cvdef.h</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="de/d7f/gkernel_8hpp" name="gkernel.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gkernel.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::gapi::oak::detail::ParamDesc</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::gapi::oak::Params</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::gapi::oak</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::gapi::oak::detail</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>oak.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/gapi/oak/</path>
│ │ │ │ │      <filename>de/d62/oak_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d9/da5/garg_8hpp" name="garg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/garg.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="de/d7f/gkernel_8hpp" name="gkernel.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gkernel.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="de/d51/gstreaming_8hpp" name="gstreaming.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gstreaming.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::gapi::oak::ColorCamera</class>
│ │ │ │ │ @@ -5499,28 +5499,14 @@
│ │ │ │ │      <class kind="struct">cv::gapi::wip::onevpl::IDeviceSelector::Score</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi::wip</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi::wip::onevpl</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>queue_source.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/gapi/streaming/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d1/daf/queue__source_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d9/da5/garg_8hpp" name="garg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/garg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dd/d48/gmetaarg_8hpp" name="gmetaarg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gmetaarg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d2/d2e/source_8hpp" name="source.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/streaming/source.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::gapi::wip::QueueInput</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::gapi::wip::QueueSource</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::gapi::wip::QueueSourceBase</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::gapi::wip</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>source.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/gapi/streaming/onevpl/</path>
│ │ │ │ │      <filename>de/d43/onevpl_2source_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d9/da5/garg_8hpp" name="garg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/garg.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d7/de1/meta_8hpp" name="meta.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/streaming/meta.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d2/d2e/source_8hpp" name="source.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/streaming/source.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d4/d0c/cfg__params_8hpp" name="cfg_params.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/streaming/onevpl/cfg_params.hpp</includes>
│ │ │ │ │ @@ -5539,14 +5525,28 @@
│ │ │ │ │      <includes id="dd/d48/gmetaarg_8hpp" name="gmetaarg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gmetaarg.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::gapi::wip::IStreamSource</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi::wip</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>queue_source.hpp</name>
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│ │ │ │ │ +    <filename>d1/daf/queue__source_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d9/da5/garg_8hpp" name="garg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/garg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dd/d48/gmetaarg_8hpp" name="gmetaarg.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/gmetaarg.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d2/d2e/source_8hpp" name="source.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/gapi/streaming/source.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::gapi::wip::QueueInput</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::gapi::wip::QueueSource</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::gapi::wip::QueueSourceBase</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::gapi::wip</namespace>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>sync.hpp</name>
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│ │ │ │ │      <filename>d7/d86/sync_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <class kind="struct">cv::detail::CompileArgTag&lt; gapi::streaming::sync_policy &gt;</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::detail</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::gapi</namespace>
│ │ │ │ │ @@ -6037,26 +6037,14 @@
│ │ │ │ │      <filename>d6/d50/ovis_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::ovis::WindowScene</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::ovis</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>histogramphaseunwrapping.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/phase_unwrapping/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>df/dce/histogramphaseunwrapping_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d7/d97/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_8hpp" name="imgproc.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/imgproc.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d3/d22/phase__unwrapping_2phase__unwrapping_8hpp" name="phase_unwrapping.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/phase_unwrapping/phase_unwrapping.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::phase_unwrapping::HistogramPhaseUnwrapping</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::phase_unwrapping::HistogramPhaseUnwrapping::Params</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::phase_unwrapping</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>phase_unwrapping.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/</path>
│ │ │ │ │      <filename>dd/dee/phase__unwrapping_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d3/d22/phase__unwrapping_2phase__unwrapping_8hpp" name="phase_unwrapping.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/phase_unwrapping/phase_unwrapping.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="df/dce/histogramphaseunwrapping_8hpp" name="histogramphaseunwrapping.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/phase_unwrapping/histogramphaseunwrapping.hpp</includes>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ @@ -6065,14 +6053,26 @@
│ │ │ │ │      <filename>d3/d22/phase__unwrapping_2phase__unwrapping_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::phase_unwrapping::PhaseUnwrapping</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::phase_unwrapping</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>histogramphaseunwrapping.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/phase_unwrapping/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>df/dce/histogramphaseunwrapping_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
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│ │ │ │ │ +    <includes id="d3/d22/phase__unwrapping_2phase__unwrapping_8hpp" name="phase_unwrapping.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/phase_unwrapping/phase_unwrapping.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::phase_unwrapping::HistogramPhaseUnwrapping</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::phase_unwrapping::HistogramPhaseUnwrapping::Params</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::phase_unwrapping</namespace>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>phase_unwrapping.markdown</name>
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│ │ │ │ │ @@ -6507,14 +6507,29 @@
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│ │ │ │ │ +    <includes id="dd/dcb/emdL1_8hpp" name="emdL1.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/emdL1.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/d27/shape__transformer_8hpp" name="shape_transformer.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/shape_transformer.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="df/d08/hist__cost_8hpp" name="hist_cost.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/hist_cost.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d4/d7c/shape__distance_8hpp" name="shape_distance.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/shape_distance.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +  </compound>
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│ │ │ │ │ +    <includes id="d3/d30/shape_8hpp" name="shape.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ @@ -6527,29 +6542,14 @@
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::EMDHistogramCostExtractor</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::EMDL1HistogramCostExtractor</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::HistogramCostExtractor</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::NormHistogramCostExtractor</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>shape.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d3/d30/shape_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dd/dcb/emdL1_8hpp" name="emdL1.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/emdL1.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dc/d27/shape__transformer_8hpp" name="shape_transformer.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/shape_transformer.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="df/d08/hist__cost_8hpp" name="hist_cost.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/hist_cost.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d4/d7c/shape__distance_8hpp" name="shape_distance.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/shape_distance.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>shape.hpp</name>
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│ │ │ │ │ -    <includes id="d3/d30/shape_8hpp" name="shape.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <path>opencv2/shape/</path>
│ │ │ │ │      <filename>d4/d7c/shape__distance_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="df/d08/hist__cost_8hpp" name="hist_cost.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/hist_cost.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="dc/d27/shape__transformer_8hpp" name="shape_transformer.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/shape/shape_transformer.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::HausdorffDistanceExtractor</class>
│ │ │ │ │ @@ -8840,14 +8840,24 @@
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
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│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <path>tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/</path>
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│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>gpu_thrust_interop.markdown</name>
│ │ │ │ │      <path>tutorials/gpu/gpu-thrust-interop/</path>
│ │ │ │ │ @@ -9340,24 +9350,14 @@
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│ │ │ │ │    <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <filename>d8/d4c/point__cloud_8markdown.html</filename>
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│ │ │ │ │ -    <name>table_of_content_geometry.markdown</name>
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│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>table_of_content_geometry.markdown</name>
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│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │ @@ -9896,14 +9896,88 @@
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│ │ │ │ │      <includes id="dc/d9d/modules_2core_2include_2opencv2_2core_2cuda_2common_8hpp" name="common.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">common.hpp</includes>
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│ │ │ │ │ +    <name>reduce.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/cudev/block/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>d3/d33/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2block_2reduce_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="da/de9/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2common_8hpp" name="common.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../common.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d3/d6f/tuple_8hpp" name="tuple.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../util/tuple.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d7/da3/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2warp_2reduce_8hpp" name="reduce.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../warp/reduce.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::cudev</namespace>
│ │ │ │ │ +    <member kind="define">
│ │ │ │ │ +      <type>#define</type>
│ │ │ │ │ +      <name>OPENCV_CUDEV_BLOCK_REDUCE_HPP</name>
│ │ │ │ │ +      <anchorfile>d3/d33/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2block_2reduce_8hpp.html</anchorfile>
│ │ │ │ │ +      <anchor>ab84f43705d89c8633f6ae8d50223549e</anchor>
│ │ │ │ │ +      <arglist/>
│ │ │ │ │ +    </member>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>reduce.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/cudev/grid/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>d4/d25/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2grid_2reduce_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="da/de9/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2common_8hpp" name="common.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../common.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="da/d94/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2ptr2d_2traits_8hpp" name="traits.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../ptr2d/traits.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d2/db3/gpumat_8hpp" name="gpumat.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../ptr2d/gpumat.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d3/dbb/mask_8hpp" name="mask.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../ptr2d/mask.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/d14/contrib_2modules_2cudev_2include_2opencv2_2cudev_2ptr2d_2transform_8hpp" name="transform.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../ptr2d/transform.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::cudev::DefaultGlobReducePolicy</class>
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│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::cudev</namespace>
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│ │ │ │ │ @@ -10541,14 +10541,43 @@
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│ │ │ │ │ @@ -19424,43 +19453,14 @@
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│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::CommandLineParser</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::Node</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::ParallelLoopBody</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::ParallelLoopBodyLambdaWrapper</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::TickMeter</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
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│ │ │ │ │      <includes id="dc/dcc/cvdef_8h" name="cvdef.h" local="yes" import="no" module="no" objc="no">../cvdef.h</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::utils::AllocatorStatisticsInterface</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::utils</namespace>
│ │ │ │ │ @@ -22438,14 +22438,39 @@
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <path>opencv2/</path>
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│ │ │ │ │ +    <includes id="da/dfe/miniflann_8hpp" name="miniflann.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/flann/miniflann.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d3/dd7/flann__base_8hpp" name="flann_base.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/flann/flann_base.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; char &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; double &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; float &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; short &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; unsigned char &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; unsigned short &gt;</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::flann::GenericIndex</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::flann</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cvflann</namespace>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>flann.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/flann/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>d4/d45/flann_2flann_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/dc1/flann_8hpp" name="flann.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/flann.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +  </compound>
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│ │ │ │ │      <name>all_indices.h</name>
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│ │ │ │ │      <filename>d0/deb/all__indices_8h.html</filename>
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│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>allocator.h</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/flann/</path>
│ │ │ │ │ @@ -22488,39 +22513,14 @@
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>dynamic_bitset.h</name>
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│ │ │ │ │ -    <name>flann.hpp</name>
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│ │ │ │ │ -    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="da/dfe/miniflann_8hpp" name="miniflann.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/flann/miniflann.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d3/dd7/flann__base_8hpp" name="flann_base.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/flann/flann_base.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; char &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; double &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; float &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; short &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; unsigned char &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::flann::CvType&lt; unsigned short &gt;</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::flann::GenericIndex</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::flann</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cvflann</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>flann.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/flann/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d4/d45/flann_2flann_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dc/dc1/flann_8hpp" name="flann.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/flann.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>flann_base.hpp</name>
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│ │ │ │ │    </compound>
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│ │ │ │ │      <name>general.h</name>
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│ │ │ │ │ @@ -22921,14 +22921,40 @@
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <path>opencv2/imgproc/</path>
│ │ │ │ │      <filename>d5/de7/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_2imgproc_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d7/d97/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_8hpp" name="imgproc.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/imgproc.hpp</includes>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
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│ │ │ │ │ +    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d7/d57/features_8hpp" name="features.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/features.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d8/deb/aruco__detector_8hpp" name="aruco_detector.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/objdetect/aruco_detector.hpp</includes>
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│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/d9b/mcc__checker__detector_8hpp" name="mcc_checker_detector.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/objdetect/mcc_checker_detector.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d6/d75/modules_2objdetect_2include_2opencv2_2objdetect_2face_8hpp" name="face.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/objdetect/face.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/d25/charuco__detector_8hpp" name="charuco_detector.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/objdetect/charuco_detector.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d5/de9/barcode_8hpp" name="barcode.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/objdetect/barcode.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::CirclesGridFinderParameters</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::QRCodeEncoder::Params</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="struct">cv::QRCodeDetectorAruco::Params</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::QRCodeDetector</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::QRCodeDetectorAruco</class>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::QRCodeEncoder</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
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│ │ │ │ │      <filename>d0/d78/aruco__board_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::aruco::Board</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::aruco::CharucoBoard</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::aruco::GridBoard</class>
│ │ │ │ │ @@ -23019,50 +23045,14 @@
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::mcc::CChecker</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::mcc::CCheckerDetector</class>
│ │ │ │ │      <class kind="struct">cv::mcc::DetectorParametersMCC</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │      <namespace>cv::mcc</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
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│ │ │ │ │ -    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
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│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::CirclesGridFinderParameters</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="struct">cv::QRCodeEncoder::Params</class>
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│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::QRCodeDetector</class>
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│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::QRCodeEncoder</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>objdetect.hpp</name>
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│ │ │ │ │ -    <includes id="d8/da3/objdetect_8hpp" name="objdetect.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/objdetect.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>ccm.hpp</name>
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│ │ │ │ │ -    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d7/d97/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_8hpp" name="imgproc.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/imgproc.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::ccm::ColorCorrectionModel</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv::ccm</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>photo.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/</path>
│ │ │ │ │      <filename>dc/d81/photo_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d7/d97/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_8hpp" name="imgproc.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/imgproc.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="db/d83/ccm_8hpp" name="ccm.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/photo/ccm.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d2/dbd/modules_2photo_2include_2opencv2_2photo_2segmentation_8hpp" name="segmentation.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">./photo/segmentation.hpp</includes>
│ │ │ │ │ @@ -23084,14 +23074,24 @@
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>photo.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/photo/</path>
│ │ │ │ │      <filename>d1/d1f/photo_2photo_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="dc/d81/photo_8hpp" name="photo.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/photo.hpp</includes>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>ccm.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/photo/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>db/d83/ccm_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d7/d97/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_8hpp" name="imgproc.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/imgproc.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <class kind="class">cv::ccm::ColorCorrectionModel</class>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ +    <namespace>cv::ccm</namespace>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>segmentation.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/ximgproc/</path>
│ │ │ │ │      <filename>d6/dc1/contrib_2modules_2ximgproc_2include_2opencv2_2ximgproc_2segmentation_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="no" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::ximgproc::segmentation::GraphSegmentation</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentation</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::ximgproc::segmentation::SelectiveSearchSegmentationStrategy</class>
│ │ │ │ │ @@ -23401,21 +23401,14 @@
│ │ │ │ │      <name>util_inl.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/stitching/detail/</path>
│ │ │ │ │      <filename>d7/dab/util__inl_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d9/d06/modules_2stitching_2include_2opencv2_2stitching_2detail_2util_8hpp" name="util.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">util.hpp</includes>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>warpers_inl.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/stitching/detail/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d4/d82/warpers__inl_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dc/de7/detail_2warpers_8hpp" name="warpers.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">warpers.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>warpers.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/stitching/detail/</path>
│ │ │ │ │      <filename>dc/de7/detail_2warpers_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d8/df5/core_2include_2opencv2_2core_2cuda_8hpp" name="cuda.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core/cuda.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d7/d97/modules_2imgproc_2include_2opencv2_2imgproc_8hpp" name="imgproc.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/imgproc.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <includes id="d4/d82/warpers__inl_8hpp" name="warpers_inl.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">warpers_inl.hpp</includes>
│ │ │ │ │ @@ -23475,14 +23468,21 @@
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::SphericalWarper</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::StereographicWarper</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::TransverseMercatorWarper</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::WarperCreator</class>
│ │ │ │ │      <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ +    <name>warpers_inl.hpp</name>
│ │ │ │ │ +    <path>opencv2/stitching/detail/</path>
│ │ │ │ │ +    <filename>d4/d82/warpers__inl_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ +    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +    <includes id="dc/de7/detail_2warpers_8hpp" name="warpers.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">warpers.hpp</includes>
│ │ │ │ │ +  </compound>
│ │ │ │ │ +  <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>background_segm.hpp</name>
│ │ │ │ │      <path>opencv2/video/</path>
│ │ │ │ │      <filename>db/d73/background__segm_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │      <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::BackgroundSubtractor</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::BackgroundSubtractorKNN</class>
│ │ │ │ │      <class kind="class">cv::BackgroundSubtractorMOG2</class>
│ │ │ │ │ @@ -23595,63 +23595,14 @@
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │      <name>videoio_overview.markdown</name>
│ │ │ │ │      <path>videoio/doc/</path>
│ │ │ │ │      <filename>dd/de3/videoio__overview_8markdown.html</filename>
│ │ │ │ │    </compound>
│ │ │ │ │    <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>cap_ios.h</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/videoio/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d9/d4d/cap__ios_8h.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="d0/d9a/modules_2core_2include_2opencv2_2core_8hpp" name="core.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">CvAbstractCamera</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">CvPhotoCamera</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="protocol">CvPhotoCameraDelegate-p</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">CvVideoCamera</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="protocol">CvVideoCameraDelegate-p</class>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>cap_winrt.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/videoio/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d7/d64/cap__winrt_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="dc/dcc/cvdef_8h" name="cvdef.h" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core/cvdef.h</includes>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>container_avi.private.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/videoio/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d2/db0/container__avi_8private_8hpp.html</filename>
│ │ │ │ │ -    <includes id="db/dfc/modules_2core_2include_2opencv2_2core_2types_8hpp" name="types.hpp" local="yes" import="no" module="no" objc="no">opencv2/core/types.hpp</includes>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::AVIReadContainer</class>
│ │ │ │ │ -    <class kind="class">cv::AVIWriteContainer</class>
│ │ │ │ │ -    <namespace>cv</namespace>
│ │ │ │ │ -  </compound>
│ │ │ │ │ -  <compound kind="file">
│ │ │ │ │ -    <name>hwaccel.doc.hpp</name>
│ │ │ │ │ -    <path>opencv2/videoio/doc/</path>
│ │ │ │ │ -    <filename>d5/d5b/hwaccel_8doc_8hpp.html</filename>
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