cv::dnn::TextDetectionModel_EAST 类参考

此类表示与 EAST 模型兼容的文本检测深度学习网络的高级 API。 更多...

#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST 的协作图

公共成员函数
	TextDetectionModel_EAST ()
	TextDetectionModel_EAST (const Net &network)
	从深度学习网络创建文本检测算法。
	TextDetectionModel_EAST (CV_WRAP_FILE_PATH const std::string &model, CV_WRAP_FILE_PATH const std::string &config="")
	从以支持格式之一表示的网络创建文本检测模型。 model 和 config 参数的顺序无关紧要。
float	getConfidenceThreshold () const
	获取检测置信度阈值。
float	getNMSThreshold () const
	获取检测置信度阈值。
TextDetectionModel_EAST &	setConfidenceThreshold (float confThreshold)
	设置检测置信度阈值。
TextDetectionModel_EAST &	setNMSThreshold (float nmsThreshold)
	设置检测 NMS 过滤器阈值。
从 cv::dnn::TextDetectionModel 继承的公共成员函数
void	detect (InputArray frame, std::vector< std::vector< Point > > &detections) const
void	detect (InputArray frame, std::vector< std::vector< Point > > &detections, std::vector< float > &confidences) const
	执行检测。
void	detectTextRectangles (InputArray frame, std::vector< cv::RotatedRect > &detections) const
void	detectTextRectangles (InputArray frame, std::vector< cv::RotatedRect > &detections, std::vector< float > &confidences) const
	执行检测。
从 cv::dnn::Model 继承的公共成员函数
	Model (模型) ()
	Model (const Model &)=default
	Model (const Net &network)
	从深度学习网络创建模型。
	Model (CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH const String &config="")
	从以支持格式之一表示的深度学习网络创建模型。 model 和 config 参数的顺序无关紧要。
	Model (Model &&)=default
Model &	enableWinograd (bool useWinograd)
Impl *	getImpl () const
Impl &	getImplRef () const
Net &	getNetwork_ ()
Net &	getNetwork_ () const
	operator Net & () const
Model &	operator= (const Model &)=default
Model &	operator= (Model &&)=default
void	predict (InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const
	给定 input 帧，创建输入 blob，运行网络并返回输出 blobs。
Model &	setInputCrop (bool crop)
	设置帧的 crop 标志。
Model &	setInputMean (const Scalar &mean)
	设置帧的均值。
void	setInputParams (double scale=1.0, const Size &size=Size(), const Scalar &mean=Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false)
	设置帧的预处理参数。
Model &	setInputScale (const Scalar &scale)
	设置帧的 scalefactor 值。
Model &	setInputSize (const Size &size)
	设置帧的输入大小。
Model &	setInputSize (int width, int height)
Model &	setInputSwapRB (bool swapRB)
	设置帧的 swapRB 标志。
Model &	setOutputNames (const std::vector< String > &outNames)
	设置帧的输出名称。
Model &	setPreferableBackend (dnn::Backend backendId)
Model &	setPreferableTarget (dnn::Target targetId)

其他继承的成员
从 cv::dnn::TextDetectionModel 继承的保护成员函数
	TextDetectionModel ()
从 cv::dnn::Model 继承的保护属性
Ptr< Impl >	impl

详细描述

此类表示与 EAST 模型兼容的文本检测深度学习网络的高级 API。

可配置参数

• (float) confThreshold - 用于按置信度过滤框，默认值：0.5f
• (float) nmsThreshold - 用于非极大值抑制，默认值：0.0f

示例

samples/dnn/text_detection.cpp.

构造函数 & 析构函数文档

TextDetectionModel_EAST() [1/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::TextDetectionModel_EAST

(

)

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	网络	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>

TextDetectionModel_EAST() [2/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::TextDetectionModel_EAST

(

const Net &

网络

)

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	网络	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>

从深度学习网络创建文本检测算法。

参数

[输入]

网络

Net 对象

TextDetectionModel_EAST() [3/3]

cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::TextDetectionModel_EAST ( CV_WRAP_FILE_PATH const std::string & model, CV_WRAP_FILE_PATH const std::string & config = "" )

inline

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	网络	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST(	model[, config]	) ->	<dnn_TextDetectionModel_EAST object>

从以支持格式之一表示的网络创建文本检测模型。 model 和 config 参数的顺序无关紧要。

参数

[输入]	model	二进制文件包含训练权重。
[输入]	config	文本文件包含网络配置。

此函数的调用图如下

成员函数文档

getConfidenceThreshold()

float cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::getConfidenceThreshold

(

)

const

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.getConfidenceThreshold(		) ->	retval

获取检测置信度阈值。

getNMSThreshold()

float cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::getNMSThreshold

(

)

const

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.getNMSThreshold(		) ->	retval

获取检测置信度阈值。

setConfidenceThreshold()

TextDetectionModel_EAST & cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::setConfidenceThreshold

(

float

confThreshold

)

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.setConfidenceThreshold(	confThreshold	) ->	retval

设置检测置信度阈值。

参数

[输入]

confThreshold

用于按置信度过滤框的阈值

setNMSThreshold()

TextDetectionModel_EAST & cv::dnn::TextDetectionModel_EAST::setNMSThreshold

(

float

nmsThreshold

)

Python
	cv.dnn.TextDetectionModel_EAST.setNMSThreshold(	nmsThreshold	) ->	retval

设置检测 NMS 过滤器阈值。

参数

[输入]

nmsThreshold

用于非极大值抑制的阈值

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此类文档由以下文件生成

• opencv2/dnn/dnn.hpp