class NUMBER_DETECTION { public: int init(const char* modeltype, int num_threads); int detect(const cv::Mat& rgb, std::vector<Object>& objects, float prob_threshold = 0.5f, float nms_threshold = 0.45f); void load_model(const cv::Mat& rgb, std::vector<Object>& objects); int destroy() { return 0; } private: void generate_proposals(const ncnn::Mat& anchors, int stride, const ncnn::Mat& in_pad, const ncnn::Mat& feat_blob, float prob_threshold, std::vector<Object>& objects); private: ncnn::Net yolov7; int num_threads = 4; float norm_vals[3] = { 1 / 255.f, 1 / 255.f, 1 / 255.f }; //���� float anchors0[6] = { 12.f,16.f, 19.f,36.f, 40.f,28.f }; float anchors1[6] = { 36.f,75.f, 76.f,55.f, 72.f,146.f }; float anchors2[6] = { 142.f,110.f, 192.f,243.f, 459.f,401.f }; /*float anchors0[6] = { 4.f,5.f, 6.f,8.f, 10.f,12.f }; float anchors1[6] = { 15.f,19.f, 23.f,30.f, 39.f,52.f }; float anchors2[6] = { 72.f,97.f, 123.f,164.f, 209.f,297.f };*/ };
时间: 2024-04-18 10:33:14 浏览: 154
这是一个名为 `NUMBER_DETECTION` 的类,其中包含了一些公共和私有成员函数以及私有成员变量。
公共成员函数包括:
- `int init(const char* modeltype, int num_threads)`:用于初始化模型,并设置线程数量。
- `int detect(const cv::Mat& rgb, std::vector<Object>& objects, float prob_threshold = 0.5f, float nms_threshold = 0.45f)`:用于在给定的图像中检测数字。它返回检测到的数字对象,并可以指定概率阈值和非最大值抑制阈值。
- `void load_model(const cv::Mat& rgb, std::vector<Object>& objects)`:用于加载模型,并加载图像和对象。
私有成员函数包括:
- `void generate_proposals(const ncnn::Mat& anchors, int stride, const ncnn::Mat& in_pad, const ncnn::Mat& feat_blob, float prob_threshold, std::vector<Object>& objects)`:用于生成候选框,并使用概率阈值筛选候选框。
私有成员变量包括:
- `ncnn::Net yolov7`:一个私有变量,表示用于数字检测的模型。
- `int num_threads`:一个整数私有变量,表示线程数量。
- `float norm_vals[3]`:一个包含3个浮点数的数组,表示图像的归一化值。
- `float anchors0[6]`、`float anchors1[6]`、`float anchors2[6]`:三个包含6个浮点数的数组,表示用于生成候选框的锚点值。
这个类似乎是用于数字检测的实现,它包含了初始化、检测、加载模型和销毁等功能。
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