OpenCV DNN

https://cocodataset.org/

  # 自動下載檔案的語法

url = "https://xxx.xxx.xxx.xxx/file.name"

file = "file.name"

 if not os.path.exists(url):

     urlretrieve(url, file)

• cv2.dnn.readNet

• cv2.dnn.readNetFromCaffe

• cv2.dnn.readNetFromONNX

• cv2.dnn.readNetFromTorch

• cv2.dnn.readNetFromDarknet

• cv2.dnn.readNetFromModelOptimizer

• cv2.dnn.readNetFromTensorflow

cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]]]]])

對圖像進行預處理，包括減均值，比例縮放，裁剪，交換通道等，返回一個4通道的blob(blob可以簡單理解為一個N維的陣列，用於神經網路的輸入)

從圖像創建 4 維 blob。可選擇從中心調整大小和裁剪image、減去mean值、按比例縮放值scalefactor、交換藍色和紅色通道。

參數：

image：輸入圖像（具有 1、3 或 4 通道）。

scalefactor：比例因子乘image。

size：輸出圖像的空間大小

mean：具有從通道中減去的平​​均值的標量。image如果具有 BGR 排序且swapRB為真，則值旨在按（mean-R、mean-G、mean-B）排序。

swapRB：指示交換 3 通道圖像中的第一個和最後一個通道的標誌是必要的。

crop：指示圖像在調整大小後是否將被裁剪的標誌

ddepth：輸出 blob 的深度。選擇 CV_32F 或 CV_8U。

如果crop為真，則調整輸入圖像的大小，以便調整大小後的一側等於相應的尺寸，size而另一側等於或更大。然後，從中心進行裁剪。如果crop為 false，則執行不裁剪和保留縱橫比的直接調整大小。

• OpenCV官網範例：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/dnn

• OpenCV官網文件：https://docs.opencv.org/4.7.0/d6/d0f/group__dnn.html

• OpenCV官方模型檔下載：https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/master/testdata/dnn