cv::dnn::KeypointsModel クラス

This class represents high-level API for keypoints models [詳解]

#include <dnn.hpp>

cv::dnn::Modelを継承しています。

公開メンバ関数
CV_WRAP	KeypointsModel (const String &model, const String &config="")
	サポートされているフォーマットの一つで表現されたネットワークからキーポイントモデルを作成します。の順序はmodelおよびconfig引数の順番は関係ありません。[【詳解】（英語］
CV_WRAP	KeypointsModel (const Net &network)
	深層学習ネットワークからモデルを作成します。[【詳解】（英語］
CV_WRAP std::vector< Point2f >	estimate (InputArray frame, float thresh=0.5)
	blobが与えられるとinputフレームの作成、入力blobの作成、ネットの実行[【詳解】（英語］
基底クラス cv::dnn::Model に属する継承公開メンバ関数
	Model (const Model &)=default
	Model (Model &&)=default
Model &	operator= (const Model &)=default
Model &	operator= (Model &&)=default
CV_WRAP	Model (const String &model, const String &config="")
	サポートされている形式のいずれかで表現された深層学習ネットワークからモデルを作成します。の順になります。modelおよびconfig引数の順番は関係ありません。[【詳解】（英語］
CV_WRAP	Model (const Net &network)
	深層学習ネットワークからモデルを作成します。[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputSize (const Size &size)
	フレームの入力サイズを設定します。[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputSize (int width, int height)
CV_WRAP Model &	setInputMean (const Scalar &mean)
	フレームの平均値を設定[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputScale (double scale)
	フレームのスケールファクタ値の設定[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputCrop (bool crop)
	フレームにflag cropを設定する。[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setInputSwapRB (bool swapRB)
	フレームのためのフラグ swapRB を設定する。[【詳解】（英語］
CV_WRAP void	setInputParams (double scale=1.0, const Size &size=Size(), const Scalar &mean=Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false)
	フレームの前処理パラメータの設定[【詳解】（英語］
CV_WRAP void	predict (InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const
	blobが与えられるとinputフレームを作成し、入力blobを作成し、ネットを実行し、出力を返す。blobs.[【詳解】（英語］
CV_WRAP Model &	setPreferableBackend (dnn::Backend backendId)
CV_WRAP Model &	setPreferableTarget (dnn::Target targetId)
CV_DEPRECATED_EXTERNAL	operator Net & () const
Net &	getNetwork_ () const
Net &	getNetwork_ ()
Impl *	getImpl () const
Impl &	getImplRef () const

その他の継承メンバ
基底クラス cv::dnn::Model に属する継承限定公開変数類
Ptr< Impl >	impl

詳解

このクラスは，キーポイントモデルに対する高レベルの API を表します．

KeypointsModel入力画像を前処理するためのパラメータを設定できます。KeypointsModel学習された重みと設定を含むファイルから net を作成し，前処理の入力を設定し，forward pass を実行して，検出された各キーポイントの x および y 座標を返します．

構築子と解体子

KeypointsModel() [1/2]

CV_WRAP cv::dnn::KeypointsModel::KeypointsModel	(	const String &	model,
		const String &	config = ""
	)

サポートされているフォーマットの一つで表現されたネットワークからキーポイントモデルを作成します。の順序はmodelおよびconfig引数の順番は関係ありません。

引数

[in].	model	学習した重みを格納したバイナリファイル
[in].	config	テキストファイルにはネットワークの設定が格納されています。

KeypointsModel() [2/2]

CV_WRAP cv::dnn::KeypointsModel::KeypointsModel

(

const Net &

network

)

深層学習ネットワークからモデルを作成します。

引数

[in].

network

Netオブジェクトを作成します。

関数詳解

estimate()

CV_WRAP std::vector< Point2f > cv::dnn::KeypointsModel::estimate	(	InputArray	frame,
		float	thresh = 0.5
	)

blobが与えられるとinputフレームの作成、入力blobの作成、ネットの実行

引数

[in].	frame	入力画像です。
	thresh	キーポイントを選択するための最小信頼度閾値

戻り値

検出された各キーポイントの x および y 座標を保持するベクトル

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• dnn/dnn.hpp