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Procedimientos almacenados
Ejecuta un modelo de red neuronal entrenado en una imagen. Esta función utiliza la inteligencia artificial para detectar objetos en una imagen.
Atención: Esta función es avanzada. Para utilizar esta función, se recomienda leer la documentación de la red neuronal utilizada (especificaciones, resultados esperados e interpretación).
Ejemplo
// Image declaration
MyImage is Image
MyImage = IMG_Test
 
// Declare a model
MyAINNModel is aiNeuralNetworkModel
 
MyAINNModel.Configuration = "MyModel.cfg"
MyAINNModel.TrainedWeights = "MyModel.weights.pb"
MyAINNModel.PixelScaleFactor = 1.0
 
// Caution: the X and Y dimensions depend on the model.
// If the specified dimensions do not match the model,
// AIDetectModel returns an error.
MyAINNModel.XDimension = 300
MyAINNModel.YDimension = 300
 
MyAINNModel.AverageIntensityR = 104
MyAINNModel.AverageIntensityG = 117
MyAINNModel.AverageIntensityB = 113
MyAINNModel.RGBColor = True
 
myMatrixArray is array of 1 array of 1 by 1 by 200 by 7 real
 
// Run model
myMatrixArray = MyAINNModel.Detect(MyImage)
Sintaxis
<Result> = <Model>.Detect(<Image>)
<Result>: Array de array
Array de matrices que contienen el resultado de la ejecución del modelo.
Este array es específico de cada modelo y debe ser conocido por el desarrollador.
<Model>: Variable de tipo aiNeuralNetworkModel
Nombre de la variable iaNeuronNetworkModel que describe las características de la red neuronal utilizada.
Atención: Las diferentes características de esta variable son específicas de cada modelo y deben ser conocidas por el desarrollador.
<Image>: Cadena, Imagen o control Imagen
Imagen a analizar. Esta imagen puede corresponder a:
  • una variable de tipo Image,
  • el nombre y ruta de la imagen,
  • el nombre y la ruta de un archivo PDF,
  • un campo de tipo Image memo,
  • un control Imagen.
Observaciones
  • El motor de IA utilizado por la función <Variable aiNeuralNetworkModel>.Detect es OpenCV. Este motor lee los modelos de IA y los ejecuta.
  • Los modelos de redes neuronales compatibles son:
    • caffe,
    • tensorflow,
    • darknet,
    • Novedad versión 2024
      onnx
  • El modelo debe estar entrenado (los pesos ya deben estar asignados).
  • Las extensiones previstas según los modelos son:
    • Configuración:
      • Caffe: *.prototxt
      • Tensorflow: *.pbtxt
      • Darknet: *.cfg
    • Pesos:
      • Caffe: *.caffemodel
      • Tensorflow: *.pb
      • Darknet: *.weights
      • Novedad versión 2024
        Open Neural Network Exchange (ONNX): *.onnx
Clasificación Lógica de negocio / UI: Lógica de negocio
Componente: wd290ia.dll
Versión mínima requerida
  • Versión 27
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Última modificación: 22/04/2024

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