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OpenCV
4.8.0
Open Source Computer Vision
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This class represents high-level API for segmentation models. More...
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
Public Member Functions | |
SegmentationModel (const String &model, const String &config="") | |
Create segmentation model from network represented in one of the supported formats. An order of model and config arguments does not matter. More... | |
SegmentationModel (const Net &network) | |
Create model from deep learning network. More... | |
void | segment (InputArray frame, OutputArray mask) |
Given the input frame, create input blob, run net. More... | |
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Model () | |
Model (const Model &)=default | |
Model (Model &&)=default | |
Model (const String &model, const String &config="") | |
Create model from deep learning network represented in one of the supported formats. An order of model and config arguments does not matter. More... | |
Model (const Net &network) | |
Create model from deep learning network. More... | |
Impl * | getImpl () const |
Impl & | getImplRef () const |
Net & | getNetwork_ () const |
Net & | getNetwork_ () |
operator Net & () const | |
Model & | operator= (const Model &)=default |
Model & | operator= (Model &&)=default |
void | predict (InputArray frame, OutputArrayOfArrays outs) const |
Given the input frame, create input blob, run net and return the output blobs . More... | |
Model & | setInputCrop (bool crop) |
Set flag crop for frame. More... | |
Model & | setInputMean (const Scalar &mean) |
Set mean value for frame. More... | |
void | setInputParams (double scale=1.0, const Size &size=Size(), const Scalar &mean=Scalar(), bool swapRB=false, bool crop=false) |
Set preprocessing parameters for frame. More... | |
Model & | setInputScale (const Scalar &scale) |
Set scalefactor value for frame. More... | |
Model & | setInputSize (const Size &size) |
Set input size for frame. More... | |
Model & | setInputSize (int width, int height) |
Model & | setInputSwapRB (bool swapRB) |
Set flag swapRB for frame. More... | |
Model & | setPreferableBackend (dnn::Backend backendId) |
Model & | setPreferableTarget (dnn::Target targetId) |
Additional Inherited Members | |
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Ptr< Impl > | impl |
This class represents high-level API for segmentation models.
SegmentationModel allows to set params for preprocessing input image. SegmentationModel creates net from file with trained weights and config, sets preprocessing input, runs forward pass and returns the class prediction for each pixel.
Create segmentation model from network represented in one of the supported formats. An order of model
and config
arguments does not matter.
[in] | model | Binary file contains trained weights. |
[in] | config | Text file contains network configuration. |
cv::dnn::SegmentationModel::SegmentationModel | ( | const Net & | network | ) |
Create model from deep learning network.
[in] | network | Net object. |
void cv::dnn::SegmentationModel::segment | ( | InputArray | frame, |
OutputArray | mask | ||
) |
Python: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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cv.dnn.SegmentationModel.segment( | frame[, mask] | ) -> | mask |
Given the input
frame, create input blob, run net.
[in] | frame | The input image. |
[out] | mask | Allocated class prediction for each pixel |