🤖 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.face

クラス FacemarkTrain

  • 既知の直接サブクラス:
    FacemarkAAM, FacemarkLBF
    public class FacemarkTrain
extends Facemark
    Abstract base class for trainable facemark models To utilize this API in your program, please take a look at the REF: tutorial_table_of_content_facemark ### Description The AAM and LBF facemark models in OpenCV are derived from the abstract base class FacemarkTrain, which provides a unified access to those facemark algorithms in OpenCV. Here is an example on how to declare facemark algorithm: // Using Facemark in your code: Ptr<Facemark> facemark = FacemarkLBF::create(); The typical pipeline for facemark detection is listed as follows:
    • (任意) FacemarkTrain::setFaceDetector を使ってユーザー定義の顔検出を設定する。facemarkアルゴリズムは顔上に顔特徴点をフィッティングするよう設計されている。したがって、顔情報をfacemarkアルゴリズムに与える必要がある。アルゴリズムによってはデフォルトの顔認識関数を提供する場合がある。ただし、可能な限り最良の検出結果を得るために、ユーザー独自の顔検出器を使いたい場合もある。
    • (任意) FacemarkTrain::training を使って特定のアルゴリズム向けにモデルを学習する。この場合、モデルはアルゴリズムによって自動的に保存される。すでに学習済みモデルを持っている場合は、この部分は省略できる。
    • Facemark::loadModel を使って学習済みモデルを読み込む。
    • Facemark::fit を介してフィッティングを実行する。

    • コンストラクタの詳細

      • FacemarkTrain

        protected FacemarkTrain​(long addr)

    • メソッドの詳細

      • __fromPtr__

        public static FacemarkTrain __fromPtr__​(long addr)