cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl クラス

畳み込みニューラルネットワークによって画像を拡大するクラス。以下の4つのモデルが実装されている: さらに詳しく...

#include <opencv2/dnn_superres.hpp>

Collaboration diagram for cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl:

公開メンバ関数
	DnnSuperResImpl ()
	空のコンストラクタ。
	DnnSuperResImpl (const String &algo, int scale)
	目的のモデルを即座に設定するコンストラクタ。
String	getAlgorithm ()
	モデルのスケール係数を返す:
int	getScale ()
	モデルのスケール係数を返す:
void	readModel (const String &path)
	指定されたパスからモデルを読み込む。
void	readModel (const String &weights, const String &definition)
	指定されたパスからモデルを読み込む。
void	setModel (const String &algo, int scale)
	目的のモデルを設定する。
void	setPreferableBackend (int backendId)
	計算バックエンドを設定する。
void	setPreferableTarget (int targetId)
	計算ターゲットを設定する。
void	upsample (InputArray img, OutputArray result)
	ニューラルネットワークによってアップサンプリングする。
void	upsampleMultioutput (InputArray img, std::vector< Mat > &imgs_new, const std::vector< int > &scale_factors, const std::vector< String > &node_names)
	複数出力のニューラルネットワークによってアップサンプリングする。

静的公開メンバ関数
static Ptr< DnnSuperResImpl >	create ()
	Python 用の空のコンストラクタ。

詳細説明

畳み込みニューラルネットワークによって画像を拡大するクラス。以下の4つのモデルが実装されている:

• edsr
• espcn
• fsrcnn
• lapsrn

構築子と解体子の詳解

DnnSuperResImpl() [1/2]

cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::DnnSuperResImpl

(

)

空のコンストラクタ。

DnnSuperResImpl() [2/2]

cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::DnnSuperResImpl	(	const String &	algo,
		int	scale )

目的のモデルを即座に設定するコンストラクタ。

引数

algo	目的のモデルのいずれかを含む文字列: edsr espcn fsrcnn lapsrn
scale	拡大率を指定する整数

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< DnnSuperResImpl > cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::create ( )

static

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.create(		) ->	retval
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create(		) ->	retval

Python用の空のコンストラクタ。

getAlgorithm()

String cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::getAlgorithm

(

)

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.getAlgorithm(		) ->	retval

モデルのスケールファクタを返す:

戻り値

現在のアルゴリズム。

getScale()

int cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::getScale

(

)

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.getScale(		) ->	retval

モデルのスケールファクタを返す:

戻り値

現在のスケールファクタ。

readModel() [1/2]

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::readModel

(

const String &

path

)

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.readModel(	path	) ->	None

指定したパスからモデルを読み込む。

引数

path	モデルファイルへのパス。

readModel() [2/2]

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::readModel	(	const String &	weights,
		const String &	definition )

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.readModel(	path	) ->	None

指定したパスからモデルを読み込む。

引数

weights	モデルの重みファイルへのパス。
definition	モデル定義ファイルへのパス。

setModel()

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::setModel	(	const String &	algo,
		int	scale )

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.setModel(	algo, scale	) ->	None

目的のモデルを設定する。

引数

algo	目的のモデルのいずれかを含む文字列: edsr espcn fsrcnn lapsrn
scale	拡大率を指定する整数

setPreferableBackend()

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::setPreferableBackend

(

int

backendId

)

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.setPreferableBackend(	backendId	) ->	None

計算バックエンドを設定する。

setPreferableTarget()

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::setPreferableTarget

(

int

targetId

)

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.setPreferableTarget(	targetId	) ->	None

計算ターゲットを設定する。

upsample()

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::upsample	(	InputArray	img,
		OutputArray	result )

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.upsample(	img[, result]	) ->	result

ニューラルネットワークによるアップサンプリング。

引数

img	拡大する画像
result	拡大された出力画像

upsampleMultioutput()

void cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl::upsampleMultioutput	(	InputArray	img,
		std::vector< Mat > &	imgs_new,
		const std::vector< int > &	scale_factors,
		const std::vector< String > &	node_names )

Python:
	cv.dnn_superres.DnnSuperResImpl.upsampleMultioutput(	img, imgs_new, scale_factors, node_names	) ->	None

複数出力を持つニューラルネットワークによるアップサンプリング。

引数

img	拡大する画像
imgs_new	拡大された出力画像群
scale_factors	出力ノードのスケーリング係数
node_names	ニューラルネットワーク内の出力ノードの名前

---

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_superres.hpp