cv::mcc::CCheckerDetector クラス

画像内のColorChartsの位置を見つけるためのクラス。詳細...

#include <opencv2/mcc/checker_detector.hpp>

Collaboration diagram for cv::mcc::CCheckerDetector:

公開メンバ関数
virtual Ptr< mcc::CChecker >	getBestColorChecker ()=0
	最良のカラーチェッカーを取得する。最良とは、最も高い信頼度で検出されたものを意味する。
virtual std::vector< Ptr< CChecker > >	getListColorChecker ()=0
	検出されたすべてのカラーチェッカーの一覧を取得する。
virtual bool	process (InputArray image, const TYPECHART chartType, const int nc=1, bool useNet=false, const Ptr< DetectorParameters > &params=DetectorParameters::create())=0
	与えられた画像内のColorChartsを検出する。
virtual bool	process (InputArray image, const TYPECHART chartType, const std::vector< Rect > &regionsOfInterest, const int nc=1, bool useNet=false, const Ptr< DetectorParameters > &params=DetectorParameters::create())=0
	与えられた画像内のColorChartsを検出する。
virtual bool	setNet (dnn::Net net)=0
	カラーチャートのおおよそのバウンディングボックスを見つけるために使用するネットを設定する。
Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	アルゴリズムの状態をクリアする。
virtual bool	empty () const
	Algorithm が空の場合（たとえば開始直後や読み込みに失敗した後）に true を返す。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	read (const FileNode &fn)
	ファイルストレージからアルゴリズムの引数を読み込む。
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
virtual void	write (FileStorage &fs) const
	アルゴリズムの引数をファイルストレージに保存する。
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静的公開メンバ関数
static Ptr< CCheckerDetector >	create ()
	CCheckerDetector の実装を返す。
Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	ファイルからアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	文字列からアルゴリズムを読み込む。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	ファイルノードからアルゴリズムを読み込む。

Additional Inherited Members
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

詳細説明

画像内のColorChartsの位置を見つけるためのクラス。

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< CCheckerDetector > cv::mcc::CCheckerDetector::create ( )

static

Python:
	cv.mcc.CCheckerDetector.create(		) ->	retval
	cv.mcc.CCheckerDetector_create(		) ->	retval

CCheckerDetector の実装を返す。

getBestColorChecker()

virtual Ptr< mcc::CChecker > cv::mcc::CCheckerDetector::getBestColorChecker ( )

pure virtual

Python:
	cv.mcc.CCheckerDetector.getBestColorChecker(		) ->	retval

最良のカラーチェッカーを取得する。最良とは、最も高い信頼度で検出されたものを意味する。

戻り値

checker 単一のカラーチェッカー。少なくとも1枚のカラーチェッカーが検出された場合はそれを、そうでなければ 'nullptr' を返す。

getListColorChecker()

virtual std::vector< Ptr< CChecker > > cv::mcc::CCheckerDetector::getListColorChecker ( )

pure virtual

Python:
	cv.mcc.CCheckerDetector.getListColorChecker(		) ->	retval

検出されたすべてのカラーチェッカーの一覧を取得する。

戻り値

checkers カラーチェッカーのベクトル

process() [1/2]

virtual bool cv::mcc::CCheckerDetector::process ( InputArray image, const TYPECHART chartType, const int nc = 1, bool useNet = false, const Ptr< DetectorParameters > & params = DetectorParameters::create() )

pure virtual

Python:
	cv.mcc.CCheckerDetector.process(	image, chartType[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval
	cv.mcc.CCheckerDetector.processWithROI(	image, chartType, regionsOfInterest[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval

与えられた画像内のColorChartsを検出する。

上記のものとは引数のみが異なる。

このバージョンは画像全体からチャートを探索する。

見つかったチャートは返されず、代わりに検出器内に格納される。これらは後で getBestColorChecker() および getListColorChecker() を使ってアクセスできる。

引数

image	色空間 BGR の画像
chartType	検出するチャートの種類
nc	画像内のチャートの枚数。正確な数が分からない場合は、この数を大きめにしておくとよい。
useNet	true の場合、setNet() を使って提供されたネットワークが、指定された regionsOfInterest 内でチャートが存在し得る領域の事前探索に使用される。
params	検出システムの引数。それらに関する詳しい情報は構造体 DetectorParameters で確認できる。

戻り値

少なくとも1枚のチャートが検出された場合は true、そうでなければ false

process() [2/2]

virtual bool cv::mcc::CCheckerDetector::process ( InputArray image, const TYPECHART chartType, const std::vector< Rect > & regionsOfInterest, const int nc = 1, bool useNet = false, const Ptr< DetectorParameters > & params = DetectorParameters::create() )

pure virtual

Python:
	cv.mcc.CCheckerDetector.process(	image, chartType[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval
	cv.mcc.CCheckerDetector.processWithROI(	image, chartType, regionsOfInterest[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval

与えられた画像内のColorChartsを検出する。

見つかったチャートは返されず、代わりに検出器内に格納される。これらは後で getBestColorChecker() および getListColorChecker() を使ってアクセスできる。

引数

image	色空間 BGR の画像
chartType	検出するチャートの種類
regionsOfInterest	画像内でチャートを探す領域。空の場合は画像全体からチャートを探す。
nc	画像内のチャートの枚数。正確な数が分からない場合は、この数を大きめにしておくとよい。
useNet	true の場合、setNet() を使って提供されたネットワークが、指定された regionsOfInterest 内でチャートが存在し得る領域の事前探索に使用される。
params	検出システムの引数。それらに関する詳しい情報は構造体 DetectorParameters で確認できる。

戻り値

少なくとも1枚のチャートが検出された場合は true、そうでなければ false

setNet()

virtual bool cv::mcc::CCheckerDetector::setNet ( dnn::Net net )

pure virtual

Python:
	cv.mcc.CCheckerDetector.setNet(	net	) ->	retval

カラーチャートのおおよそのバウンディングボックスを見つけるために使用するネットを設定する。

これを使う必要は必ずしもないが、通常は検出率の向上につながる。

引数

net	ニューラルネットワーク。ネットワークが空の場合、関数は false を返す。

戻り値

検出器のネットワークを設定できた場合は true、そうでなければ false

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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:

• opencv2/mcc/checker_detector.hpp