cv::dnn::SegmentationModel クラス

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#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn::SegmentationModel:

公開メンバ関数
	SegmentationModel (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。
	SegmentationModel (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ネットワークからセグメンテーションモデルを作成する。model と config の引数の順序は問わない。
void	segment (InputArray frame, OutputArray mask)
	input フレームが与えられると、入力ブロブを作成し、ネットワークを実行する。
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 Attributes inherited from cv::dnn::Model
Ptr< Impl >	impl

詳細説明

このクラスはセグメンテーションモデルの高レベルAPIを表す。

SegmentationModel は入力画像の前処理用パラメータを設定できる。SegmentationModel は学習済みの重みと設定を含むファイルからネットワークを作成し、入力の前処理を設定し、順伝播を実行し、各ピクセルのクラス予測を返す。

構築子と解体子の詳解

SegmentationModel() [1/2]

cv::dnn::SegmentationModel::SegmentationModel	(	CV_WRAP_FILE_PATH const String &	model,
		CV_WRAP_FILE_PATH const String &	config = "" )

Python:
	cv.dnn.SegmentationModel(	model[, config]	) ->	<dnn_SegmentationModel object>
	cv.dnn.SegmentationModel(	network	) ->	<dnn_SegmentationModel 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セグメンテーションモデルを作成する。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。

SegmentationModel() [2/2]

cv::dnn::SegmentationModel::SegmentationModel

(

const Net &

network

)

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

ディープラーニングのネットワークからモデルを生成する。

引数

[in]

network

Net オブジェクト。

メンバ関数詳解

segment()

void cv::dnn::SegmentationModel::segment	(	InputArray	frame,
		OutputArray	mask )

Python:
	cv.dnn.SegmentationModel.segment(	frame[, mask]	) ->	mask

input フレームが与えられると、入力ブロブを作成し、ネットワークを実行する。

引数

[in]	frame	入力画像。
[out]	mask	各ピクセルに割り当てられたクラス予測

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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/dnn/dnn.hpp