テキスト検出ネットワークの基底クラス。続き...

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn::TextDetectionModel:

公開メンバ関数
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)

限定公開メンバ関数
	TextDetectionModel ()

Additional Inherited Members
Protected Attributes inherited from cv::dnn::Model
Ptr< Impl >	impl

詳細説明

テキスト検出ネットワークの基底クラス。

構築子と解体子の詳解

◆ TextDetectionModel()

cv::dnn::TextDetectionModel::TextDetectionModel ( )

protected

メンバ関数詳解

◆ detect() [1/2]

void cv::dnn::TextDetectionModel::detect	(	InputArray	frame,
		std::vector< std::vector< Point > > &	detections ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel.detect(	frame	) ->	detections, confidences
	cv.dnn.TextDetectionModel.detect(	frame	) ->	detections

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ detect() [2/2]

void cv::dnn::TextDetectionModel::detect	(	InputArray	frame,
		std::vector< std::vector< Point > > &	detections,
		std::vector< float > &	confidences ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel.detect(	frame	) ->	detections, confidences
	cv.dnn.TextDetectionModel.detect(	frame	) ->	detections

検出を実行する。

入力 frame を受け取り、ネットワーク入力を準備し、ネットワーク推論を実行し、ネットワーク出力を後処理して検出結果を返す。

各結果は次の順序の四角形の4点である。

左下
左上
右上
右下

透視変換を行わずに画像領域を取得するには cv::getPerspectiveTransform 関数を使用する。

覚え書き: DLモデルがこの種の出力をサポートしていない場合、結果は detectTextRectangles() の出力から導出される場合がある。

引数

[in]	frame	入力画像
[out]	detections	検出された四角形の配列（結果1件につき4点）
[out]	confidences	検出の信頼度の配列

◆ detectTextRectangles() [1/2]

void cv::dnn::TextDetectionModel::detectTextRectangles	(	InputArray	frame,
		std::vector< cv::RotatedRect > &	detections ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel.detectTextRectangles(	frame	) ->	detections, confidences
	cv.dnn.TextDetectionModel.detectTextRectangles(	frame	) ->	detections

これは利便性のために提供されているオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは、受け取る引数のみが異なる。

◆ detectTextRectangles() [2/2]

void cv::dnn::TextDetectionModel::detectTextRectangles	(	InputArray	frame,
		std::vector< cv::RotatedRect > &	detections,
		std::vector< float > &	confidences ) const

Python:
	cv.dnn.TextDetectionModel.detectTextRectangles(	frame	) ->	detections, confidences
	cv.dnn.TextDetectionModel.detectTextRectangles(	frame	) ->	detections

検出を実行する。

入力 frame を受け取り、ネットワーク入力を準備し、ネットワーク推論を実行し、ネットワーク出力を後処理して検出結果を返す。

各結果は回転矩形である。

覚え書き: 強い透視変換がある場合、結果は不正確になることがある。

引数

[in]	frame	入力画像
[out]	detections	検出された RotationRect 結果の配列
[out]	confidences	検出の信頼度の配列

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

限定公開メンバ関数

Additional Inherited Members