cv::dnn::TextDetectionModel_EAST クラス

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#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn::TextDetectionModel_EAST:

公開メンバ関数
	TextDetectionModel_EAST ()
	TextDetectionModel_EAST (const Net &network)
	ディープラーニングネットワークからテキスト検出アルゴリズムを作成する。
	TextDetectionModel_EAST (CV_WRAP_FILE_PATH const std::string &model, CV_WRAP_FILE_PATH 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する。model と config の引数の順序は問わない。
float	getConfidenceThreshold () const
	検出の信頼度しきい値を取得する。
float	getNMSThreshold () const
	検出の信頼度しきい値を取得する。
TextDetectionModel_EAST &	setConfidenceThreshold (float confThreshold)
	検出の信頼度しきい値を設定する。
TextDetectionModel_EAST &	setNMSThreshold (float nmsThreshold)
	検出のNMSフィルタしきい値を設定する。
Public Member Functions inherited from cv::dnn::TextDetectionModel
void	detect (InputArray frame, std::vector< std::vector< Point > > &detections) const
void	detect (InputArray frame, std::vector< std::vector< Point > > &detections, std::vector< float > &confidences) const
	検出を実行する。
void	detectTextRectangles (InputArray frame, std::vector< cv::RotatedRect > &detections) const
void	detectTextRectangles (InputArray frame, std::vector< cv::RotatedRect > &detections, std::vector< float > &confidences) const
	検出を実行する。
Public Member Functions inherited from cv::dnn::Model
	Model ()
	Model (const Model &)=default
	Model (const Net &network)
	ディープラーニングのネットワークからモデルを作成する。
	Model (CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH 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ディープラーニングのネットワークからモデルを作成する。model と config 引数の順序は問わない。
	Model (Model &&)=default
Model &	enableWinograd (bool useWinograd)
Impl *	getImpl () const
Impl &	getImplRef () const
Net &	getNetwork_ ()
Net &	getNetwork_ () const
	operator Net & () const
Model &	operator= (const Model &)=default
Model &	operator= (Model &&)=default
void	predict (InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const
	input フレームを与え、入力blobを作成し、netを実行して出力 blobs を返す。
Model &	setInputCrop (bool crop)
	フレームに対するcropフラグを設定する。
Model &	setInputMean (const Scalar &mean)
	フレームに対する平均値を設定する。
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を設定する。
Model &	setInputScale (const Scalar &scale)
	フレームのscalefactor値を設定する。
Model &	setInputSize (const Size &size)
	フレームの入力サイズを設定する。
Model &	setInputSize (int width, int height)
Model &	setInputSwapRB (bool swapRB)
	フレームのフラグswapRBを設定する。
Model &	setOutputNames (const std::vector< String > &outNames)
	フレームの出力名を設定する。
Model &	setPreferableBackend (dnn::Backend backendId)
Model &	setPreferableTarget (dnn::Target targetId)

Additional Inherited Members
Protected Member Functions inherited from cv::dnn::TextDetectionModel
	TextDetectionModel ()
Protected Attributes inherited from cv::dnn::Model
Ptr< Impl >	impl

詳細説明

このクラスはEASTモデルと互換性のあるテキスト検出DLネットワークの高レベルAPIを表す。

設定可能な引数:

• (float) confThreshold - 信頼度によってボックスをフィルタリングするために使用する。デフォルト: 0.5f
• (float) nmsThreshold - non maximum suppression（非最大抑制）で使用する。デフォルト: 0.0f

例

samples/dnn/text_detection.cpp.

構築子と解体子の詳解

TextDetectionModel_EAST() [1/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::TextDetectionModel_EAST

(

)

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	network	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>

TextDetectionModel_EAST() [2/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::TextDetectionModel_EAST

(

const Net &

network

)

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	network	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>

ディープラーニングネットワークからテキスト検出アルゴリズムを作成する。

引数

[in]

network

Net オブジェクト

TextDetectionModel_EAST() [3/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::TextDetectionModel_EAST ( CV_WRAP_FILE_PATH const std::string & model, CV_WRAP_FILE_PATH const std::string & config = "" )

inline

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	network	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>

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する。model と config の引数の順序は問わない。

引数

[in]	model	学習済みの重みを格納したバイナリファイル。
[in]	config	ネットワーク構成を記述したテキストファイル。

この関数の呼び出しグラフ:

メンバ関数詳解

getConfidenceThreshold()

float cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::getConfidenceThreshold

(

)

const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.getConfidenceThreshold(		) ->	retval

検出の信頼度しきい値を取得する。

getNMSThreshold()

float cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::getNMSThreshold

(

)

const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.getNMSThreshold(		) ->	retval

検出の信頼度しきい値を取得する。

setConfidenceThreshold()

TextDetectionModel_EAST & cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::setConfidenceThreshold

(

float

confThreshold

)

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.setConfidenceThreshold(	confThreshold	) ->	retval

検出の信頼度しきい値を設定する。

引数

[in]

confThreshold

信頼度によってボックスをフィルタリングするために使用するしきい値

setNMSThreshold()

TextDetectionModel_EAST & cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::setNMSThreshold

(

float

nmsThreshold

)

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.setNMSThreshold(	nmsThreshold	) ->	retval

検出のNMSフィルタしきい値を設定する。

引数

[in]

nmsThreshold

non maximum suppression（非最大抑制）で使用するしきい値

---

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/dnn/dnn.hpp