このクラスは、DBモデルに対応したテキスト検出DLネットワーク向けの高水準APIを表す。続き...

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn::TextDetectionModel_DB:

公開メンバ関数
	TextDetectionModel_DB ()

	TextDetectionModel_DB (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_DB (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	getBinaryThreshold () const

int	getMaxCandidates () const

float	getPolygonThreshold () const

double	getUnclipRatio () const

TextDetectionModel_DB &	setBinaryThreshold (float binaryThreshold)

TextDetectionModel_DB &	setMaxCandidates (int maxCandidates)

TextDetectionModel_DB &	setPolygonThreshold (float polygonThreshold)

TextDetectionModel_DB &	setUnclipRatio (double unclipRatio)

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、DBモデルに対応したテキスト検出DLネットワーク向けの高水準APIを表す。

関連文献: [172] 論文: https://arxiv.org/abs/1911.08947 ハイパーパラメータの設定について詳しくは、https://github.com/MhLiao/DB を参照すること

設定可能な引数:

(float) binaryThreshold - 二値マップのしきい値。通常は0.3に設定される。
(float) polygonThreshold - テキストポリゴンのしきい値。通常は0.5、0.6、0.7に設定される。デフォルトは0.5f
(double) unclipRatio - 検出されたテキスト領域のアンクリップ比であり、出力サイズを決定する。通常は2.0に設定される。
(int) maxCandidates - 出力結果の最大数。

構築子と解体子の詳解

◆ TextDetectionModel_DB() [1/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_DB::TextDetectionModel_DB ( )

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

◆ TextDetectionModel_DB() [2/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_DB::TextDetectionModel_DB ( const Net & network )

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB(	network	) ->	<dnn_TextDetectionModel_DB object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_DB 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_DB() [3/3]

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

inline

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

◆ getBinaryThreshold()

float cv::dnn::TextDetectionModel_DB::getBinaryThreshold ( ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.getBinaryThreshold(		) ->	retval

◆ getMaxCandidates()

int cv::dnn::TextDetectionModel_DB::getMaxCandidates ( ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.getMaxCandidates(		) ->	retval

◆ getPolygonThreshold()

float cv::dnn::TextDetectionModel_DB::getPolygonThreshold ( ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.getPolygonThreshold(		) ->	retval

◆ getUnclipRatio()

double cv::dnn::TextDetectionModel_DB::getUnclipRatio ( ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.getUnclipRatio(		) ->	retval

◆ setBinaryThreshold()

TextDetectionModel_DB & cv::dnn::TextDetectionModel_DB::setBinaryThreshold ( float binaryThreshold )

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.setBinaryThreshold(	binaryThreshold	) ->	retval

◆ setMaxCandidates()

TextDetectionModel_DB & cv::dnn::TextDetectionModel_DB::setMaxCandidates ( int maxCandidates )

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.setMaxCandidates(	maxCandidates	) ->	retval

◆ setPolygonThreshold()

TextDetectionModel_DB & cv::dnn::TextDetectionModel_DB::setPolygonThreshold ( float polygonThreshold )

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.setPolygonThreshold(	polygonThreshold	) ->	retval

◆ setUnclipRatio()

TextDetectionModel_DB & cv::dnn::TextDetectionModel_DB::setUnclipRatio ( double unclipRatio )

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel_DB.setUnclipRatio(	unclipRatio	) ->	retval

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

公開メンバ関数

Additional Inherited Members