cv::text::TextDetectorCNN 类参考

TextDetectorCNN 类提供文本边界框检测的功能。此类表示在给定输入图像的情况下查找文本词的边界框。此类使用 OpenCV dnn 模块加载在 [165] 中描述的预训练模型。修改后的 SSD Caffe 版本的原始仓库：https://github.com/MhLiao/TextBoxes。模型可以从 DropBox 下载。包含模型描述的修改后的 .prototxt 文件可以在 opencv_contrib/modules/text/samples/textbox.prototxt 中找到。更多...

#include <opencv2/text/textDetector.hpp>

cv::text::TextDetectorCNN 的协作图

公有成员函数
virtual void	detect (InputArray inputImage, std::vector< Rect > &Bbox, std::vector< float > &confidence) CV_OVERRIDE=0
从 cv::text::TextDetector 继承的公有成员函数
virtual	~TextDetector ()

静态公有成员函数
static Ptr< TextDetectorCNN >	create (const String &modelArchFilename, const String &modelWeightsFilename)
static Ptr< TextDetectorCNN >	create (const String &modelArchFilename, const String &modelWeightsFilename, std::vector< Size > detectionSizes)
	使用提供的参数创建 TextDetectorCNN 类的实例。

详细描述

TextDetectorCNN 类提供文本边界框检测的功能。此类表示在给定输入图像的情况下查找文本词的边界框。此类使用 OpenCV dnn 模块加载在 [165] 中描述的预训练模型。修改后的 SSD Caffe 版本的原始仓库：https://github.com/MhLiao/TextBoxes。模型可以从 DropBox 下载。包含模型描述的修改后的 .prototxt 文件可以在 opencv_contrib/modules/text/samples/textbox.prototxt 中找到。

成员函数文档

create() [1/2]

static Ptr< TextDetectorCNN > cv::text::TextDetectorCNN::create ( const String &  modelArchFilename, const String &  modelWeightsFilename  )

static

Python
	cv.text.TextDetectorCNN.create(	modelArchFilename, modelWeightsFilename	) ->	retval
	cv.text.TextDetectorCNN_create(	modelArchFilename, modelWeightsFilename	) ->	retval

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上面的函数唯一的区别在于它接受的参数。

create() [2/2]

static Ptr< TextDetectorCNN > cv::text::TextDetectorCNN::create ( const String &  modelArchFilename, const String &  modelWeightsFilename, std::vector< Size >  detectionSizes  )

static

Python
	cv.text.TextDetectorCNN.create(	modelArchFilename, modelWeightsFilename	) ->	retval
	cv.text.TextDetectorCNN_create(	modelArchFilename, modelWeightsFilename	) ->	retval

使用提供的参数创建 TextDetectorCNN 类的实例。

参数

modelArchFilename	描述分类器体系结构的 prototxt 文件的相对或绝对路径。
modelWeightsFilename	包含模型的预训练权重（caffe 二进制形式）的文件的相对或绝对路径。
detectionSizes	用于多尺度检测的大小列表。在 [165] 中推荐使用值 [(300,300),(700,500),(700,300),(700,700),(1600,1600)] 来实现最佳质量。

detect()

virtual void cv::text::TextDetectorCNN::detect ( InputArray  inputImage, std::vector< Rect > &  Bbox, std::vector< float > &  confidence  )

纯虚函数

Python
	cv.text.TextDetectorCNN.detect(	inputImage	) ->	Bbox, confidence

这是一个重载的成员函数，为了方便提供。它与上面的函数唯一的区别在于它接受的参数。

参数

inputImage	预期为任意大小的 CV_U8C3 的图像
Bbox	一个 Rect 向量，将存储检测到的单词边界框
confidence	一个 float 向量，将使用分类器对所选边界框的置信度进行更新

实现 cv::text::TextDetector.

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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/text/textDetector.hpp