cv::face::Facemark クラス

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
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< _Tp >	load (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< _Tp >	loadFromString (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< _Tp >	read (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:
Ptr<Facemark> facemark = createFacemarkLBF();

facemark 検出の典型的なパイプラインは次のとおりである:

• Facemark::loadModel を使って学習済みモデルを読み込む。
• Facemark::fit を介して画像に対してフィッティングを実行する。

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);

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");

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/face/facemark.hpp