This class represents high-level API for text detection DL networks compatible with DB model. [詳解]

#include <dnn.hpp>

cv::dnn::TextDetectionModelを継承しています。

公開メンバ関数
CV_WRAP	TextDetectionModel_DB (const Net &network)
	深層学習ネットワークから，テキスト検出アルゴリズムを作成します．[【詳解】（英語］

CV_WRAP	TextDetectionModel_DB (const std::string &model, const std::string &config="")
	サポートされている形式のいずれかで表現されたネットワークから，テキスト検出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 TextDetectionModel_DB &	setBinaryThreshold (float binaryThreshold)

CV_WRAP float	getBinaryThreshold () const

CV_WRAP TextDetectionModel_DB &	setPolygonThreshold (float polygonThreshold)

CV_WRAP float	getPolygonThreshold () const

CV_WRAP TextDetectionModel_DB &	setUnclipRatio (double unclipRatio)

CV_WRAP double	getUnclipRatio () const

CV_WRAP TextDetectionModel_DB &	setMaxCandidates (int maxCandidates)

CV_WRAP int	getMaxCandidates () const

基底クラス cv::dnn::TextDetectionModel に属する継承公開メンバ関数
CV_WRAP void	detect (InputArray frame, CV_OUT std::vector< std::vector< Point > > &detections, CV_OUT std::vector< float > &confidences) const
	検出を行う[【詳解】（英語］

CV_WRAP void	detect (InputArray frame, CV_OUT std::vector< std::vector< Point > > &detections) const

CV_WRAP void	detectTextRectangles (InputArray frame, CV_OUT std::vector< cv::RotatedRect > &detections, CV_OUT std::vector< float > &confidences) const
	検出を行う[【詳解】（英語］

CV_WRAP void	detectTextRectangles (InputArray frame, CV_OUT std::vector< cv::RotatedRect > &detections) const

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、DBモデルと互換性のあるテキスト検出DLネットワークのための高レベルAPIを表します。

関連する出版物[リャオ2020リアル】（英語］論文です。https://arxiv.org/abs/1911.08947ハイパーパラメーターの設定については、以下を参照してください。https://github.com/MhLiao/DB

設定可能なパラメータ

(float) binaryThreshold - バイナリマップのしきい値です。通常は0.3に設定されています。
(float) polygonThreshold - テキストポリゴンのしきい値です。通常は0.5, 0.6, 0.7に設定されています。デフォルトは0.5f
(double) unclipRatio - 出力サイズを決定する、検出されたテキスト領域のアンクリップ比率です。通常は2.0に設定されています。
(int) maxCandidates - 出力結果の最大数です。

構築子と解体子

◆ TextDetectionModel_DB() [1/2]

CV_WRAP cv::dnn::TextDetectionModel_DB::TextDetectionModel_DB ( const Net & network )

深層学習ネットワークから，テキスト検出アルゴリズムを作成します．

引数

[in]. network Netオブジェクトを作成します。

◆ TextDetectionModel_DB() [2/2]

CV_WRAP cv::dnn::TextDetectionModel_DB::TextDetectionModel_DB	(	const std::string &	model,
		const std::string &	config = `""`
	)

inline

サポートされている形式のいずれかで表現されたネットワークから，テキスト検出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。

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。

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

公開メンバ関数

その他の継承メンバ

詳解

構築子と解体子

◆ TextDetectionModel_DB() [1/2]

◆ TextDetectionModel_DB() [2/2]