ClassificationModel() | cv::dnn::ClassificationModel | |
ClassificationModel(CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH const String &config="") | cv::dnn::ClassificationModel | |
ClassificationModel(const Net &network) | cv::dnn::ClassificationModel | |
classify(InputArray frame) | cv::dnn::ClassificationModel | |
classify(InputArray frame, int &classId, float &conf) | cv::dnn::ClassificationModel | |
enableWinograd(bool useWinograd) | cv::dnn::Model | |
getEnableSoftmaxPostProcessing() const | cv::dnn::ClassificationModel | |
getImpl() const | cv::dnn::Model | inline |
getImplRef() const | cv::dnn::Model | inline |
getNetwork_() const | cv::dnn::Model | |
getNetwork_() | cv::dnn::Model | inline |
impl | cv::dnn::Model | protected |
Model() | cv::dnn::Model | |
Model(const Model &)=default | cv::dnn::Model | |
Model(Model &&)=default | cv::dnn::Model | |
Model(CV_WRAP_FILE_PATH const String &model, CV_WRAP_FILE_PATH const String &config="") | cv::dnn::Model | |
Model(const Net &network) | cv::dnn::Model | |
operator Net &() const | cv::dnn::Model | inline |
operator=(const Model &)=default | cv::dnn::Model | |
operator=(Model &&)=default | cv::dnn::Model | |
predict(InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const | cv::dnn::Model | |
setEnableSoftmaxPostProcessing(bool enable) | cv::dnn::ClassificationModel | |
setInputCrop(bool crop) | cv::dnn::Model | |
setInputMean(const Scalar &mean) | cv::dnn::Model | |
setInputParams(double scale=1.0, const Size &size=Size(), const Scalar &mean=Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false) | cv::dnn::Model | |
setInputScale(const Scalar &scale) | cv::dnn::Model | |
setInputSize(const Size &size) | cv::dnn::Model | |
setInputSize(int width, int height) | cv::dnn::Model | inline |
setInputSwapRB(bool swapRB) | cv::dnn::Model | |
setOutputNames(const std::vector< String > &outNames) | cv::dnn::Model | |
setPreferableBackend(dnn::Backend backendId) | cv::dnn::Model | |
setPreferableTarget(dnn::Target targetId) | cv::dnn::Model | |