🤖 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。
Package org.opencv.dnn

クラス KeypointsModel

  • public class KeypointsModel extends Model
    このクラスはキーポイントモデルの高レベルAPIを表す。KeypointsModel は入力画像の前処理に関するパラメータを設定できる。KeypointsModel は学習済み重みと設定を含むファイルからネットワークを生成し、入力の前処理を設定し、順伝播を実行して、検出された各キーポイントのx座標とy座標を返す。

    • コンストラクタの詳細

      • KeypointsModel

        protected KeypointsModel​(long addr)

      • KeypointsModel

        public KeypointsModel​(java.lang.String model,
                      java.lang.String config)
        Create keypoints model from network represented in one of the supported formats. An order of model and config arguments does not matter.
        引数:
        model - 学習済み重みを含むバイナリファイル。
        config - ネットワーク構成を含むテキストファイル。

      • KeypointsModel

        public KeypointsModel​(java.lang.String model)
        Create keypoints model from network represented in one of the supported formats. An order of model and config arguments does not matter.
        引数:
        model - 学習済み重みを含むバイナリファイル。

      • KeypointsModel

        public KeypointsModel​(Net network)
        Create model from deep learning network.
        引数:
        network - Net オブジェクト。

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static KeypointsModel __fromPtr__​(long addr)

      • estimate

        public MatOfPoint2f estimate​(Mat frame,
                             float thresh)
        Given the input frame, create input blob, run net
        引数:
        thresh - キーポイントを選択するための最小信頼度しきい値
        frame - 自動生成
        戻り値:
        検出された各キーポイントの x 座標と y 座標を保持するベクトル

      • estimate

        public MatOfPoint2f estimate​(Mat frame)
        Given the input frame, create input blob, run net
        引数:
        frame - 自動生成
        戻り値:
        検出された各キーポイントの x 座標と y 座標を保持するベクトル