DNNベースの顔検出器。続き...

#include <opencv2/objdetect/face.hpp>

Collaboration diagram for cv::FaceDetectorYN:

公開メンバ関数
virtual	~FaceDetectorYN ()

virtual int	detect (InputArray image, OutputArray faces)=0
	入力画像から顔を検出する。以下は出力例である。

virtual Size	getInputSize ()=0

virtual float	getNMSThreshold ()=0

virtual float	getScoreThreshold ()=0

virtual int	getTopK ()=0

virtual void	setInputSize (const Size &input_size)=0
	ネットワークの入力サイズを設定し、モデル作成時の入力サイズを上書きする。入力画像のサイズがモデル作成時の入力サイズと一致しない場合にこのメソッドを呼び出す。

virtual void	setNMSThreshold (float nms_threshold)=0
	非最大抑制のしきい値を設定し、指定した値より大きいIoUを持つバウンディングボックスを抑制する。

virtual void	setScoreThreshold (float score_threshold)=0
	スコアのしきい値を設定し、指定した値より小さいスコアのバウンディングボックスを除外する。

virtual void	setTopK (int top_k)=0
	NMSの前に保持するバウンディングボックスの数を設定する。

静的公開メンバ関数
static Ptr< FaceDetectorYN >	create (const String &framework, const std::vector< uchar > &bufferModel, const std::vector< uchar > &bufferConfig, const Size &input_size, float score_threshold=0.9f, float nms_threshold=0.3f, int top_k=5000, int backend_id=0, int target_id=0)

static Ptr< FaceDetectorYN >	create (CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH const String &config, const Size &input_size, float score_threshold=0.9f, float nms_threshold=0.3f, int top_k=5000, int backend_id=0, int target_id=0)
	指定した引数で顔検出器クラスのインスタンスを生成する。

詳細説明

DNNベースの顔検出器。

モデルのダウンロードリンク: https://github.com/opencv/opencv_zoo/tree/master/models/face_detection_yunet

構築子と解体子の詳解

◆ ~FaceDetectorYN()

virtual cv::FaceDetectorYN::~FaceDetectorYN ( )

inlinevirtual

メンバ関数詳解

◆ create() [1/2]

static Ptr< FaceDetectorYN > cv::FaceDetectorYN::create	(	const String &	framework,
		const std::vector< uchar > &	bufferModel,
		const std::vector< uchar > &	bufferConfig,
		const Size &	input_size,
		float	score_threshold = 0.9f,
		float	nms_threshold = 0.3f,
		int	top_k = 5000,
		int	backend_id = 0,
		int	target_id = 0 )

static


cv.FaceDetectorYN.create(	model, config, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval
cv.FaceDetectorYN.create(	framework, bufferModel, bufferConfig, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval
cv.FaceDetectorYN_create(	model, config, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval
cv.FaceDetectorYN_create(	framework, bufferModel, bufferConfig, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval

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。

引数

framework	元のフレームワークの名前
bufferModel	重みを格納したバイナリファイルの内容を持つバッファ
bufferConfig	ネットワーク構成を記述したテキストファイルの内容を持つバッファ
input_size	入力画像のサイズ
score_threshold	指定した値より小さいスコアのバウンディングボックスを除外するためのしきい値
nms_threshold	指定した値より大きいIoUのバウンディングボックスを抑制するためのしきい値
top_k	NMSの前に保持する上位K個のバウンディングボックス
backend_id	バックエンドのID
target_id	ターゲットデバイスのID

◆ create() [2/2]

static Ptr< FaceDetectorYN > cv::FaceDetectorYN::create	(	CV_WRAP_FILE_PATH const String &	model,
		CV_WRAP_FILE_PATH const String &	config,
		const Size &	input_size,
		float	score_threshold = 0.9f,
		float	nms_threshold = 0.3f,
		int	top_k = 5000,
		int	backend_id = 0,
		int	target_id = 0 )

static


cv.FaceDetectorYN.create(	model, config, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval
cv.FaceDetectorYN.create(	framework, bufferModel, bufferConfig, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval
cv.FaceDetectorYN_create(	model, config, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval
cv.FaceDetectorYN_create(	framework, bufferModel, bufferConfig, input_size[, score_threshold[, nms_threshold[, top_k[, backend_id[, target_id]]]]]	) ->	retval

指定した引数で顔検出器クラスのインスタンスを生成する。

引数

model	要求するモデルへのパス
config	互換性のための設定ファイルへのパス。ONNX モデルでは要求されない
input_size	入力画像のサイズ
score_threshold	指定した値より小さいスコアのバウンディングボックスを除外するためのしきい値
nms_threshold	指定した値より大きいIoUのバウンディングボックスを抑制するためのしきい値
top_k	NMSの前に保持する上位K個のバウンディングボックス
backend_id	バックエンドのID
target_id	ターゲットデバイスのID

◆ detect()

virtual int cv::FaceDetectorYN::detect	(	InputArray	image,
		OutputArray	faces )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.detect(	image[, faces]	) ->	retval, faces

入力画像から顔を検出する。以下は出力例である。

image

引数

image 検出対象の画像

faces

形状 [num_faces, 15] の2次元 cv::Mat に格納された検出結果

0-1: バウンディングボックス左上隅の x, y
2-3: バウンディングボックスの幅と高さ
4-5: 右目の x, y（例の画像では青い点）
6-7: 左目の x, y（例の画像では赤い点）
8-9: 鼻先の x, y（例の画像では緑の点）
10-11: 口の右端の x, y（例の画像ではピンクの点）
12-13: 口の左端の x, y（例の画像では黄色の点）
14: 顔のスコア

◆ getInputSize()

virtual Size cv::FaceDetectorYN::getInputSize ( )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.getInputSize(		) ->	retval

◆ getNMSThreshold()

virtual float cv::FaceDetectorYN::getNMSThreshold ( )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.getNMSThreshold(		) ->	retval

◆ getScoreThreshold()

virtual float cv::FaceDetectorYN::getScoreThreshold ( )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.getScoreThreshold(		) ->	retval

◆ getTopK()

virtual int cv::FaceDetectorYN::getTopK ( )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.getTopK(		) ->	retval

◆ setInputSize()

virtual void cv::FaceDetectorYN::setInputSize ( const Size & input_size )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.setInputSize(	input_size	) ->	None

ネットワークの入力サイズを設定する。これはモデル作成時の入力サイズを上書きする。入力画像のサイズがモデル作成時の入力サイズと一致しない場合にこのメソッドを呼び出す。

引数

input_size 入力画像のサイズ

◆ setNMSThreshold()

virtual void cv::FaceDetectorYN::setNMSThreshold ( float nms_threshold )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.setNMSThreshold(	nms_threshold	) ->	None

Non-maximum-suppressionのしきい値を設定し、与えた値より大きいIoUを持つバウンディングボックスを抑制する。

引数

nms_threshold NMS処理のしきい値

◆ setScoreThreshold()

virtual void cv::FaceDetectorYN::setScoreThreshold ( float score_threshold )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.setScoreThreshold(	score_threshold	) ->	None

スコアのしきい値を設定し、与えた値未満のスコアを持つバウンディングボックスを除外する。

引数

score_threshold バウンディングボックスを除外するためのしきい値

◆ setTopK()

virtual void cv::FaceDetectorYN::setTopK ( int top_k )

pure virtual

Python:
	cv.FaceDetectorYN.setTopK(	top_k	) ->	None

NMSの前に保持するバウンディングボックスの数を設定する。

引数

top_k スコアに基づく上位ランクから保持するバウンディングボックスの数

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/objdetect/face.hpp

公開メンバ関数

静的公開メンバ関数

詳細説明

構築子と解体子の詳解

◆ ~FaceDetectorYN()

メンバ関数詳解

◆ create() [1/2]

◆ create() [2/2]

◆ detect()

◆ getInputSize()

◆ getNMSThreshold()

◆ getScoreThreshold()

◆ getTopK()

◆ setInputSize()

◆ setNMSThreshold()

◆ setScoreThreshold()

◆ setTopK()