cv::face::BasicFaceRecognizer 類參考

#include <opencv2/face/facerec.hpp>

cv::face::BasicFaceRecognizer 的協作圖

公共成員函式
virtual bool	empty () const CV_OVERRIDE
cv::Mat	getEigenValues () const
cv::Mat	getEigenVectors () const
cv::Mat	getLabels () const
cv::Mat	getMean () const
int	getNumComponents () const
std::vector< cv::Mat >	getProjections () const
double	getThreshold () const CV_OVERRIDE
virtual void	read (const FileNode &fn) CV_OVERRIDE
virtual void	read (const String &filename)
	載入一個 FaceRecognizer 及其模型狀態。
void	setNumComponents (int val)
void	setThreshold (double val) CV_OVERRIDE
virtual void	write (const String &filename) const
	儲存一個 FaceRecognizer 及其模型狀態。
virtual void	write (FileStorage &fs) const CV_OVERRIDE
從 cv::face::FaceRecognizer 繼承的公共成員函式
virtual String	getLabelInfo (int label) const
	按標籤獲取字串資訊。
virtual std::vector< int >	getLabelsByString (const String &str) const
	按字串獲取標籤向量。
int	predict (InputArray src) const
void	predict (InputArray src, int &label, double &confidence) const
	對於給定的輸入影像，預測其標籤和相關的置信度（例如距離）。
virtual void	predict (InputArray src, Ptr< PredictCollector > collector) const =0
	如果實現，將所有預測結果傳送到收集器，可用於自定義結果處理。
virtual void	setLabelInfo (int label, const String &strInfo)
	為指定模型的標籤設定字串資訊。
virtual void	train (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)=0
	使用給定資料和關聯標籤訓練 FaceRecognizer。
virtual void	update (InputArrayOfArrays src, InputArray labels)
	使用給定資料和關聯標籤更新 FaceRecognizer。
從 cv::Algorithm 繼承的公共成員函式
	Algorithm ()
virtual	~Algorithm ()
virtual void	clear ()
	清除演算法狀態。
virtual String	getDefaultName () const
virtual void	save (const String &filename) const
void	write (const Ptr< FileStorage > &fs, const String &name=String()) const
void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

保護屬性
Mat	_eigenvalues
Mat	_eigenvectors
Mat	_labels
Mat	_mean
int	_num_components
std::vector< Mat >	_projections
double	_threshold
從 cv::face::FaceRecognizer 繼承的受保護屬性
std::map< int, String >	_labelsInfo

附加繼承成員
從 cv::Algorithm 繼承的靜態公共成員函式
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	從檔案中載入演算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	loadFromString (const String &strModel, const String &objname=String())
	從字串載入演算法。
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	read (const FileNode &fn)
	從檔案節點讀取演算法。
從 cv::Algorithm 繼承的受保護成員函式
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

成員函式文件

empty()

virtual bool cv::face::BasicFaceRecognizer::empty ( ) const

virtual

這是一個過載的成員函式，為方便起見提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

實現 cv::face::FaceRecognizer。

getEigenValues()

cv::Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::getEigenValues

(

)

const

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getEigenValues(		) ->	retval

getEigenVectors()

cv::Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::getEigenVectors

(

)

const

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getEigenVectors(		) ->	retval

getLabels()

cv::Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::getLabels

(

)

const

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getLabels(		) ->	retval

getMean()

cv::Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::getMean

(

)

const

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getMean(		) ->	retval

getNumComponents()

int cv::face::BasicFaceRecognizer::getNumComponents

(

)

const

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getNumComponents(		) ->	retval

另請參見

setNumComponents (設定元件數量)

getProjections()

std::vector< cv::Mat > cv::face::BasicFaceRecognizer::getProjections

(

)

const

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getProjections(		) ->	retval

getThreshold()

double cv::face::BasicFaceRecognizer::getThreshold ( ) const

virtual

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.getThreshold(		) ->	retval

另請參見

setThreshold

實現 cv::face::FaceRecognizer。

read() [1/2]

virtual void cv::face::BasicFaceRecognizer::read ( const FileNode & fn )

virtual

這是一個過載的成員函式，為方便起見提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。

實現 cv::face::FaceRecognizer。

read() [2/2]

virtual void cv::face::FaceRecognizer::read ( const String & filename )

virtual

載入一個 FaceRecognizer 及其模型狀態。

從給定的 XML 或 YAML 檔案載入持久化模型和狀態。每個 FaceRecognizer 都必須重寫 FaceRecognizer::load(FileStorage& fs) 以啟用模型狀態載入。FaceRecognizer::load(const String& filename) 又會呼叫 FaceRecognizer::load(FileStorage& fs)，以簡化模型儲存。

重新實現自 cv::face::FaceRecognizer。

setNumComponents()

void cv::face::BasicFaceRecognizer::setNumComponents

(

int

val

)

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.setNumComponents(	val	) ->	無

另請參見

getNumComponents (獲取元件數量)

setThreshold()

void cv::face::BasicFaceRecognizer::setThreshold ( double val )

virtual

Python
	cv.face.BasicFaceRecognizer.setThreshold(	val	) ->	無

另請參見

getThreshold

實現 cv::face::FaceRecognizer。

write() [1/2]

virtual void cv::face::FaceRecognizer::write ( const String & filename ) const

virtual

儲存一個 FaceRecognizer 及其模型狀態。

將此模型儲存到給定檔名，可以是 XML 或 YAML 格式。

引數

filename

儲存此 FaceRecognizer 的檔名（XML/YAML 均可）。

每個 FaceRecognizer 都會重寫 FaceRecognizer::save(FileStorage& fs) 以儲存內部模型狀態。FaceRecognizer::save(const String& filename) 將模型狀態儲存到給定檔名。

const 字尾表示預測不會影響內部模型狀態，因此該方法可以安全地從不同執行緒呼叫。

重新實現自 cv::face::FaceRecognizer。

write() [2/2]

virtual void cv::face::BasicFaceRecognizer::write ( FileStorage & fs ) const

virtual

這是一個過載的成員函式，為方便起見提供。它與上述函式僅在接受的引數上有所不同。將此模型儲存到給定的 FileStorage。

引數

fs	儲存此 FaceRecognizer 的 FileStorage。

實現 cv::face::FaceRecognizer。

成員資料文件

_eigenvalues

Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::_eigenvalues

保護

_eigenvectors

Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::_eigenvectors

保護

_labels

Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::_labels

保護

_mean

Mat cv::face::BasicFaceRecognizer::_mean

保護

_num_components

int cv::face::BasicFaceRecognizer::_num_components

保護

_projections

std::vector<Mat> cv::face::BasicFaceRecognizer::_projections

保護

_threshold

double cv::face::BasicFaceRecognizer::_threshold

保護

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此類的文件是從以下檔案生成的

• opencv2/face/facerec.hpp