cv::xobjdetect::WBDetector 类参考

WaldBoost 检测器。 更多…

#include <opencv2/xobjdetect.hpp>

cv::xobjdetect::WBDetector 的协作图

公有成员函数
虚函数	~WBDetector ()
虚函数 void	detect (const Mat &img, std::vector< Rect > &bboxes, std::vector< double > &confidences)=0
	使用 WaldBoost 检测器检测图像上的目标。
虚函数 void	read (const FileNode &node)=0
	从 FileNode 读取检测器。
虚函数 void	train (const std::string &pos_samples, const std::string &neg_imgs)=0
	训练 WaldBoost 检测器。
虚函数 void	write (FileStorage &fs) const =0
	将检测器写入 FileStorage。

静态公有成员函数
静态 Ptr< WBDetector >	create ()
	创建 WBDetector 的实例。

详细描述

WaldBoost 检测器。

构造函数和析构函数文档

~WBDetector()

virtual cv::xobjdetect::WBDetector::~WBDetector ( )

内联虚函数

成员函数文档

create()

static Ptr< WBDetector > cv::xobjdetect::WBDetector::create ( )

静态函数

创建 WBDetector 的实例。

detect()

virtual void cv::xobjdetect::WBDetector::detect ( const Mat & img, std::vector< Rect > & bboxes, std::vector< double > & confidences )

纯虚函数

使用 WaldBoost 检测器检测图像上的目标。

参数

img	用于检测的输入图像
bboxes	边界框坐标输出向量
confidences	边界框的置信度值输出向量

read()

virtual void cv::xobjdetect::WBDetector::read ( const FileNode & node )

纯虚函数

从 FileNode 读取检测器。

参数

node	输入的 FileNode

train()

virtual void cv::xobjdetect::WBDetector::train ( const std::string & pos_samples, const std::string & neg_imgs )

纯虚函数

训练 WaldBoost 检测器。

参数

pos_samples	包含裁剪后的正样本的目录路径
neg_imgs	包含负样本（背景）图像的目录路径

write()

virtual void cv::xobjdetect::WBDetector::write ( FileStorage & fs ) const

纯虚函数

将检测器写入 FileStorage。

参数

fs	输出的 FileStorage

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此类的文档是从以下文件生成的：

• opencv2/xobjdetect.hpp