OpenCV 4.13.0
Open Source Computer Vision
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🤖 AIによる機械翻訳(非公式) — これは OpenCV 4.13.0 公式リファレンス(英語)を AI (Claude) で自動翻訳したものです。訳に誤りを含む場合があります。正確な情報は 公式英語版(原文) を参照してください。
cv::face::Facemark クラスabstract

すべての facemark モデルの抽象基底クラス。 続き...

#include <opencv2/face/facemark.hpp>

Collaboration diagram for cv::face::Facemark:

公開メンバ関数

virtual bool fit (InputArray image, InputArray faces, OutputArrayOfArrays landmarks)=0
 画像から顔ランドマークを検出する。
 
virtual void loadModel (String model)=0
 フィッティング処理の前に学習済みモデルを読み込む関数。
 
- 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
 

Additional Inherited Members

- Static Public Member Functions inherited from cv::Algorithm
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tpload (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< _TploadFromString (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< _Tpread (const FileNode &fn)
 ファイルノードからアルゴリズムを読み込む。
 
- Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void writeFormat (FileStorage &fs) const
 

詳細説明

すべての facemark モデルの抽象基底クラス。

このAPIをプログラムで利用するには、顔ランドマーク検出器APIのチュートリアル を参照のこと

説明

Facemark は、特定の任意の facemark アルゴリズムへ統一的にアクセスできる基底クラスである。したがって、ユーザはアプリケーションで使用する前に、希望するアルゴリズムを宣言する必要がある。

facemark アルゴリズムを宣言する方法の例を以下に示す:

// Using Facemark in your code:
std::shared_ptr< _Tp > Ptr
Definition cvstd_wrapper.hpp:23
Ptr< Facemark > createFacemarkLBF()
construct an LBF facemark detector

facemark 検出の典型的なパイプラインは次のとおりである:

メンバ関数詳解

◆ fit()

virtual bool cv::face::Facemark::fit ( InputArray image,
InputArray faces,
OutputArrayOfArrays landmarks )
pure virtual
Python:
cv.face.Facemark.fit(image, faces[, landmarks]) -> retval, landmarks

画像から顔のランドマークを検出する。

引数
image入力画像。
faces検出された顔の関心領域を表す関数の出力。各顔は cv::Rect コンテナに格納される。
landmarks各顔について検出されたランドマーク点。

使用例

Mat image = imread("image.jpg");
std::vector<Rect> faces;
std::vector<std::vector<Point2f> > landmarks;
facemark->fit(image, faces, landmarks);
n-dimensional dense array class
Definition mat.hpp:840
Mat imread(const String &filename, int flags=IMREAD_COLOR_BGR)
Loads an image from a file.

◆ loadModel()

virtual void cv::face::Facemark::loadModel ( String model)
pure virtual
Python:
cv.face.Facemark.loadModel(model) -> None

フィッティング処理の前に学習済みモデルを読み込む関数。

引数
model学習済みモデルのファイル名を表す文字列。

使用例

facemark->loadModel("../data/lbf.model");

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました: