包 org.opencv.dnn

KeypointsModel 类

java.lang.Object

org.opencv.dnn.Model

org.opencv.dnn.KeypointsModel

public class KeypointsModel
extends Model

此类表示关键点模型的高级 API。KeypointsModel 允许设置预处理输入图像的参数。KeypointsModel 从包含训练权重和配置的文件创建网络，设置预处理输入，运行前向传递并返回每个检测到的关键点的 x 和 y 坐标。

字段摘要

继承自类 org.opencv.dnn.Model 的字段

nativeObj

构造函数摘要

构造函数

修饰符	构造函数	描述
protected	KeypointsModel(long addr)
	KeypointsModel(java.lang.String model)	从以一种受支持的格式表示的网络创建关键点模型。
	KeypointsModel(java.lang.String model, java.lang.String config)	从以一种受支持的格式表示的网络创建关键点模型。
	KeypointsModel(Net network)	从深度学习网络创建模型。

方法摘要

修饰符和类型	方法	描述
static KeypointsModel	__fromPtr__(long addr)
MatOfPoint2f	estimate(Mat frame)	给定input帧，创建输入blob，运行网络。
MatOfPoint2f	estimate(Mat frame, float thresh)	给定input帧，创建输入blob，运行网络。
protected void	finalize()

继承自类 org.opencv.dnn.Model 的方法

enableWinograd, getNativeObjAddr, predict, setInputCrop, setInputMean, setInputParams, setInputParams, setInputParams, setInputParams, setInputParams, setInputParams, setInputScale, setInputSize, setInputSize, setInputSwapRB, setOutputNames, setPreferableBackend, setPreferableTarget

继承自类 java.lang.Object 的方法

clone, equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait

构造函数详情

KeypointsModel

protected KeypointsModel(long addr)

KeypointsModel

public KeypointsModel(java.lang.String model,
                      java.lang.String config)

从以一种受支持的格式表示的网络创建关键点模型。model 和 config 参数的顺序无关紧要。

参数

model - 包含训练权重的二进制文件。

config - 包含网络配置的文本文件。

KeypointsModel

public KeypointsModel(java.lang.String model)

从以一种受支持的格式表示的网络创建关键点模型。model 和 config 参数的顺序无关紧要。

参数

model - 包含训练权重的二进制文件。

KeypointsModel

public KeypointsModel(Net network)

从深度学习网络创建模型。

参数

network - Net 对象。

方法详情

__fromPtr__

public static KeypointsModel __fromPtr__(long addr)

estimate

public MatOfPoint2f estimate(Mat frame,
                             float thresh)

给定input帧，创建输入blob，运行网络。

参数

thresh - 选择关键点的最小置信度阈值

frame - 自动生成

返回

一个向量，包含每个检测到的关键点的 x 和 y 坐标

estimate

public MatOfPoint2f estimate(Mat frame)

给定input帧，创建输入blob，运行网络。

参数

frame - 自动生成

返回

一个向量，包含每个检测到的关键点的 x 和 y 坐标

finalize

protected void finalize()
                 throws java.lang.Throwable

覆盖

finalize 在类 Model 中

抛出

java.lang.Throwable