cv::face::LBPHFaceRecognizer クラス

#include <opencv2/face/facerec.hpp>

Collaboration diagram for cv::face::LBPHFaceRecognizer:

公開メンバ関数
virtual int	getGridX () const =0
virtual int	getGridY () const =0
virtual std::vector< cv::Mat >	getHistograms () const =0
virtual cv::Mat	getLabels () const =0
virtual int	getNeighbors () const =0
virtual int	getRadius () const =0
virtual double	getThreshold () const CV_OVERRIDE=0
virtual void	setGridX (int val)=0
virtual void	setGridY (int val)=0
virtual void	setNeighbors (int val)=0
virtual void	setRadius (int val)=0
virtual void	setThreshold (double val) CV_OVERRIDE=0
Public Member Functions inherited from cv::face::FaceRecognizer
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE=0
virtual String	getLabelInfo (int label) const
	ラベルから文字列情報を取得する。
virtual std::vector< int >	getLabelsByString (const String &str) const
	文字列からラベルのベクトルを取得する。
int	predict (InputArray src) const
void	predict (InputArray src, int &label, double &confidence) const
	与えられた入力画像に対してラベルと関連する信頼度（距離など）を予測する。
virtual void	predict (InputArray src, Ptr< PredictCollector > collector) const =0
	実装されている場合 - 予測のすべての結果を、独自の結果処理に利用できるコレクタに送る
virtual void	read (const FileNode &fn) CV_OVERRIDE=0
virtual void	read (const String &filename)
	FaceRecognizer とそのモデル状態を読み込む。
virtual void	setLabelInfo (int label, const String &strInfo)
	指定したモデルのラベルに対して文字列情報を設定する。
virtual void	train (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)=0
	与えられたデータと関連するラベルを用いて FaceRecognizer を学習する。
virtual void	update (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)
	与えられたデータと関連するラベルを用いて FaceRecognizer を更新する。
virtual void	write (const String &filename) const
	FaceRecognizer とそのモデル状態を保存する。
virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE=0
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 String	getDefaultName () const
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静的公開メンバ関数
static Ptr< LBPHFaceRecognizer >	create (int radius=1, int neighbors=8, int grid_x=8, int grid_y=8, double threshold=DBL_MAX)
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。

Additional Inherited Members
Protected Member Functions inherited from cv::Algorithm
void	writeFormat (FileStorage &fs) const
Protected Attributes inherited from cv::face::FaceRecognizer
std::map< int, String >	_labelsInfo

メンバ関数詳解

create()

static Ptr< LBPHFaceRecognizer > cv::face::LBPHFaceRecognizer::create ( int radius = 1, int neighbors = 8, int grid_x = 8, int grid_y = 8, double threshold = DBL_MAX )

static

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.create(	[, radius[, neighbors[, grid_x[, grid_y[, threshold]]]]]	) ->	retval
	cv.face.LBPHFaceRecognizer_create(	[, radius[, neighbors[, grid_x[, grid_y[, threshold]]]]]	) ->	retval

引数

radius	Circular Local Binary Patternの構築に用いる半径。半径が大きいほど画像は滑らかになるが、より多くの空間情報が得られる。
neighbors	Circular Local Binary Patternを構築するためのサンプル点の数。適切な値は 8 個のサンプル点を用いることである。ただし、サンプル点を多く含めるほど計算コストが高くなることに留意すること。
grid_x	水平方向のセルの数。論文では8がよく用いられる値である。セルが多いほどグリッドは細かくなり、結果として得られる特徴ベクトルの次元数が高くなる。
grid_y	垂直方向のセルの数。論文では8がよく用いられる値である。セルが多いほどグリッドは細かくなり、結果として得られる特徴ベクトルの次元数が高くなる。
threshold	予測時に適用されるしきい値。最近傍までの距離がこのしきい値より大きい場合、このメソッドは -1 を返す。

注意:

• Circular Local Binary Patterns（学習と予測で使用される）は、入力データをグレースケール画像として与えることを想定している。色空間の変換には cvtColor を使用すること。
• このモデルは更新をサポートしている。

モデルの内部データ:

• radius については LBPHFaceRecognizer::create を参照。
• neighbors LBPHFaceRecognizer::create を参照。
• grid_x LLBPHFaceRecognizer::create を参照。
• grid_y LBPHFaceRecognizer::create を参照。
• threshold LBPHFaceRecognizer::create を参照。
• histograms 与えられた訓練データから計算されたLocal Binary Patterns Histograms（何も与えられなかった場合は空）。
• labels 計算されたLocal Binary Patterns Histogramsに対応するラベル。

getGridX()

virtual int cv::face::LBPHFaceRecognizer::getGridX ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getGridX(		) ->	retval

参照

setGridX

getGridY()

virtual int cv::face::LBPHFaceRecognizer::getGridY ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getGridY(		) ->	retval

参照

setGridY

getHistograms()

virtual std::vector< cv::Mat > cv::face::LBPHFaceRecognizer::getHistograms ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getHistograms(		) ->	retval

getLabels()

virtual cv::Mat cv::face::LBPHFaceRecognizer::getLabels ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getLabels(		) ->	retval

getNeighbors()

virtual int cv::face::LBPHFaceRecognizer::getNeighbors ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getNeighbors(		) ->	retval

参照

setNeighbors

getRadius()

virtual int cv::face::LBPHFaceRecognizer::getRadius ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getRadius(		) ->	retval

参照

setRadius

getThreshold()

virtual double cv::face::LBPHFaceRecognizer::getThreshold ( ) const

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.getThreshold(		) ->	retval

参照

setThreshold

cv::face::FaceRecognizer を実装する。

setGridX()

virtual void cv::face::LBPHFaceRecognizer::setGridX ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.setGridX(	val	) ->	None

参照

getGridX

setGridY()

virtual void cv::face::LBPHFaceRecognizer::setGridY ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.setGridY(	val	) ->	None

参照

getGridY

setNeighbors()

virtual void cv::face::LBPHFaceRecognizer::setNeighbors ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.setNeighbors(	val	) ->	None

参照

getNeighbors

setRadius()

virtual void cv::face::LBPHFaceRecognizer::setRadius ( int val )

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.setRadius(	val	) ->	None

参照

getRadius

setThreshold()

virtual void cv::face::LBPHFaceRecognizer::setThreshold ( double val )

pure virtual

Python:
	cv.face.LBPHFaceRecognizer.setThreshold(	val	) ->	None

参照

getThreshold

cv::face::FaceRecognizer を実装する。

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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/facerec.hpp