TextDetectorCNN class provides the functionallity of text bounding box detection. This class is representing to find bounding boxes of text words given an input image. This class uses OpenCV dnn module to load pre-trained model described in [LiaoSBWL17]. The original repository with the modified SSD Caffe version: https://github.com/MhLiao/TextBoxes. Model can be downloaded from DropBox. Modified .prototxt file with the model description can be found in opencv_contrib/modules/text/samples/textbox.prototxt. [詳解]

#include <textDetector.hpp>

cv::text::TextDetectorを継承しています。

公開メンバ関数
virtual CV_WRAP void	detect (InputArray inputImage, CV_OUT std::vector< Rect > &Bbox, CV_OUT std::vector< float > &confidence) CV_OVERRIDE=0

静的公開メンバ関数
static Ptr< TextDetectorCNN >	create (const String &modelArchFilename, const String &modelWeightsFilename, std::vector< Size > detectionSizes)
	クラスのインスタンスを作成します。TextDetectorCNN与えられたパラメータを用いて，以下のようなクラスを作成します．[【詳解】（英語］

static CV_WRAP Ptr< TextDetectorCNN >	create (const String &modelArchFilename, const String &modelWeightsFilename)

詳解

TextDetectorCNNクラスは，テキストのバウンディングボックスを検出する機能を提供します．このクラスは，入力画像に含まれるテキスト単語のバウンディングボックスを検出するためのものです．このクラスは，OpenCV の dnn モジュールを利用して，以下に示す事前学習済みのモデルを読み込みます．[LiaoSBWL17]で推奨されています．. オリジナルのリポジトリにSSD Caffeの修正を加えたものです。https://github.com/MhLiao/TextBoxes. モデルは以下からダウンロードできます。ドロップボックス. モデルの説明を含む修正された.prototxtファイルは、以下の場所にあります。opencv_contrib/modules/text/samples/textbox.prototxt.

関数詳解

◆ create() [1/2]

static CV_WRAP Ptr< TextDetectorCNN > cv::text::TextDetectorCNN::create	(	const String &	modelArchFilename,
		const String &	modelWeightsFilename
	)

static

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。

◆ create() [2/2]

static Ptr< TextDetectorCNN > cv::text::TextDetectorCNN::create	(	const String &	modelArchFilename,
		const String &	modelWeightsFilename,
		std::vector< Size >	detectionSizes
	)

static

クラスのインスタンスを作成します。TextDetectorCNN与えられたパラメータを用いて，以下のようなクラスを作成します．

引数

modelArchFilename	分類器のアーキテクチャを記述した prototxt ファイルへの相対パスまたは絶対パス．
modelWeightsFilename	プリトレーニングされたモデルの重みをcaffe-binary形式で格納したファイルへの相対パスまたは絶対パス．
detectionSizes	マルチスケール検出のためのサイズのリスト．これらの値は`[(300,300),(700,500),(700,300),(700,700),(1600,1600)]`が推奨されています．[LiaoSBWL17]で推奨されています．で推奨されている値を利用すると，最高の品質が得られます．

◆ detect()

virtual CV_WRAP void cv::text::TextDetectorCNN::detect	(	InputArray	inputImage,
		CV_OUT std::vector< Rect > &	Bbox,
		CV_OUT std::vector< float > &	confidence
	)

pure virtual

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。

引数

inputImage	任意のサイズの CV_U8C3 であることが予想される画像．
Bbox	検出された単語のバウンディングボックスを格納する Rect のベクトル
confidence	選択されたバウンディングボックスに対する分類器の信頼度が更新される float のベクトル

cv::text::TextDetectorを実装します。

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

textDetector.hpp

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

詳解

関数詳解

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ detect()