用于查找图像中色卡位置的类。更多...

#include <opencv2/mcc/checker_detector.hpp>

cv::mcc::CCheckerDetector 协作图

公共成员函数
virtual Ptr< mcc::CChecker >	getBestColorChecker ()=0
	获取最佳色卡。最佳是指检测到的置信度最高的色卡。

virtual std::vector< Ptr< CChecker > >	getListColorChecker ()=0
	获取所有检测到的色卡列表。

virtual bool	process (InputArray image, const TYPECHART chartType, const int nc=1, bool useNet=false, const Ptr< DetectorParameters > &params=DetectorParameters::create())=0
	在给定图像中查找色卡。

virtual bool	process (InputArray image, const TYPECHART chartType, const std::vector< Rect > &regionsOfInterest, const int nc=1, bool useNet=false, const Ptr< DetectorParameters > &params=DetectorParameters::create())=0
	在给定图像中查找色卡。

virtual bool	setNet (dnn::Net net)=0
	设置用于查找色卡近似边界框的神经网络。

从 cv::Algorithm 继承的公共成员函数
	Algorithm ()

virtual	~Algorithm ()

virtual void	clear ()
	清除算法状态。

virtual bool	empty () const
	如果 Algorithm 为空（例如，在开始时或读取失败后），则返回 true。

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公共成员函数
static Ptr< CCheckerDetector >	create ()
	返回 CCheckerDetector 的实现。

从 cv::Algorithm 继承的静态公共成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

其他继承成员
从 cv::Algorithm 继承的受保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

用于查找图像中色卡位置的类。

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< CCheckerDetector > cv::mcc::CCheckerDetector::create ( )

静态方法

Python
	cv.mcc.CCheckerDetector.create(		) ->	retval
	cv.mcc.CCheckerDetector_create(		) ->	retval

返回 CCheckerDetector 的实现。

◆ getBestColorChecker()

virtual Ptr< mcc::CChecker > cv::mcc::CCheckerDetector::getBestColorChecker ( )

纯虚函数

Python
	cv.mcc.CCheckerDetector.getBestColorChecker(		) ->	retval

获取最佳色卡。最佳是指检测到的置信度最高的色卡。

返回值: checker 如果至少检测到一个色卡，则返回单个色卡；否则返回 'nullptr'。

◆ getListColorChecker()

virtual std::vector< Ptr< CChecker > > cv::mcc::CCheckerDetector::getListColorChecker ( )

纯虚函数

Python
	cv.mcc.CCheckerDetector.getListColorChecker( )		) ->	retval

获取所有检测到的色卡列表。

返回值: 获取颜色校验板列表

◆ process() [1/2]

virtual bool cv::mcc::CCheckerDetector::process	(	输入数组	图像,
		const TYPECHART	图表类型,
		const int	nc = 1,
		bool	useNet = false,
		const Ptr< DetectorParameters > &	params = DetectorParameters::create() )

纯虚函数

Python
	cv.mcc.CCheckerDetector.process(	image, chartType[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval
	cv.mcc.CCheckerDetector.processWithROI(	image, chartType, regionsOfInterest[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval

在给定图像中查找色卡。

此函数与上面函数的区别仅在于参数。

此版本在整张图像中搜索图表。

找到的图表不会返回，而是存储在检测器中，之后可以使用 getBestColorChecker() 和 getListColorChecker() 访问这些图表。

参数

图像	图像（BGR颜色空间）
图表类型	要检测的图表类型
nc	图像中的图表数量，如果您不知道确切数量，则将此数字设置得较高会有所帮助。
useNet	如果为真，则使用 setNet() 提供的网络进行初步搜索，查找图表可能存在的区域（在提供的 regionsOfInterest 内）。
params	检测系统的参数。有关这些参数的更多信息，请参见结构体 DetectorParameters。

返回值: 如果至少检测到一个图表，则返回 true，否则返回 false

◆ process() [2/2]

virtual bool cv::mcc::CCheckerDetector::process	(	输入数组	图像,
		const TYPECHART	图表类型,
		const std::vector< Rect > &	regionsOfInterest,
		const int	nc = 1,
		bool	useNet = false,
		const Ptr< DetectorParameters > &	params = DetectorParameters::create() )

纯虚函数

Python
	cv.mcc.CCheckerDetector.process(	image, chartType[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval
	cv.mcc.CCheckerDetector.processWithROI(	image, chartType, regionsOfInterest[, nc[, useNet[, params]]]	) ->	retval

在给定图像中查找色卡。

找到的图表不会返回，而是存储在检测器中，之后可以使用 getBestColorChecker() 和 getListColorChecker() 访问这些图表。

参数

图像	图像（BGR颜色空间）
图表类型	要检测的图表类型
regionsOfInterest	要在其中查找图表的图像区域，如果为空，则在整个图像中查找图表。
nc	图像中的图表数量，如果您不知道确切数量，则将此数字设置得较高会有所帮助。
useNet	如果为真，则使用 setNet() 提供的网络进行初步搜索，查找图表可能存在的区域（在提供的 regionsOfInterest 内）。
params	检测系统的参数。有关这些参数的更多信息，请参见结构体 DetectorParameters。

返回值: 如果至少检测到一个图表，则返回 true，否则返回 false

◆ setNet()

virtual bool cv::mcc::CCheckerDetector::setNet ( dnn::Net 网络 )

纯虚函数

Python
	cv.mcc.CCheckerDetector.setNet( )	网络	) ->	retval

设置用于查找色卡近似边界框的神经网络。

不需要使用此函数，但通常会导致更高的检测率。

参数

网络	神经网络，如果网络为空，则函数将返回 false。

返回值: 如果能够设置检测器的网络，则返回 true，否则返回 false。

此类的文档是从以下文件生成的：

opencv2/mcc/checker_detector.hpp

公共成员函数

静态公共成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ create()

◆ getBestColorChecker()

◆ getListColorChecker()

◆ process() [1/2]

◆ process() [2/2]

◆ setNet()