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virtual bool |
fitConfig
(InputArray image, InputArray roi,
OutputArrayOfArrays
_landmarks, const std::vector<
Config
> &runtime_params)=0 |
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をオーバーロードして，追加のConfig構造体
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| virtual bool |
addTrainingSample
(InputArray image, InputArray landmarks)=0 |
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訓練用サンプルを1つ追加します．[【詳解】（英語］
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| virtual void |
training
(void *parameters=0)=0 |
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モデルを学習します。Facemark与えられたデータセットを用いて，アルゴリズムの学習を行います．学習プロセスの前に，face::addTrainingSample関数を用いて学習サンプルをトレーナーに追加する必要があります．[【詳解】（英語］
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| virtual bool |
setFaceDetector
(FN_FaceDetector detector, void *userData=0)=0 |
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アルゴリズムにユーザ定義の顔検出器を設定します．Facemarkアルゴリズムを実行します．[【詳解】（英語］
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| virtual bool |
getFaces
(InputArray image,
OutputArray
faces)=0 |
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デフォルトまたはユーザ定義の顔検出器を用いて，与えられた画像から顔を検出します．一部のAlgorithmアルゴリズムによっては，デフォルトの顔検出器が用意されていない場合があります．[【詳解】（英語］
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| virtual bool |
getData
(void *items=0)=0 |
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アルゴリズムからデータを取得します．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
loadModel
(String model)=0 |
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フィッティング処理の前に，学習済みモデルを読み込むための関数．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP bool |
fit
(InputArray image, InputArray faces,
OutputArrayOfArrays
landmarks)=0 |
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画像から顔のランドマークを検出します．[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
clear
() |
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アルゴリズムの状態をクリアする[【詳解】（英語］
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| virtual void |
write
(FileStorage
&fs) const |
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アルゴリズムのパラメーターをファイルストレージに格納[【詳解】（英語］
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CV_WRAP void |
write
(const
Ptr<
FileStorage
> &fs, const String &name=String()) const |
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これはオーバーロードされたメンバ関数です。利便性のために用意されています。元の関数との違いは引き数のみです。
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| virtual CV_WRAP void |
read
(const
FileNode
&fn) |
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アルゴリズム・パラメータをファイル・ストレージから読み込みます。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP bool |
empty
() const |
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が空の場合はtrueを返します。Algorithmが空の場合は真を返します。[【詳解】（英語］
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| virtual CV_WRAP void |
save
(const String &filename) const |
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| virtual CV_WRAP String |
getDefaultName
() const |
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基底クラス
cv::face::FacemarkTrain
に属する継承公開メンバ関数