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<aiNeuralNetworkModel variable>.Detect (Función) 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).
MonImage is Image
MonImage = IMG_Test
MonIAModèleRN is aiNeuralNetworkModel
MonIAModèleRN.Configuration = "MonModel.cfg"
MonIAModèleRN.TrainedWeights = "MonModel.weights.pb"
MonIAModèleRN.PixelScaleFactor = 1.0
MonIAModèleRN.XDimension = 300
MonIAModèleRN.YDimension = 300
MonIAModèleRN.AverageIntensityR = 104
MonIAModèleRN.AverageIntensityG = 117
MonIAModèleRN.AverageIntensityB = 113
MonIAModèleRN.RGBColor = True
montabMatrice is array of 1 array of 1 by 1 by 200 by 7 reals
montabMatrice = MonIAModèleRN.Détecte(MonImage)
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 <aiNeuralNetworkModel variable>.Detect es OpenCV. Este motor lee los modelos de IA y los ejecuta.
- Los modelos de redes neuronales compatibles son:
- caffe,
- tensorflow,
- darknet,
- 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
- Open Neural Network Exchange (ONNX): *.onnx
Clasificación Lógica de negocio / UI: Lógica de negocio
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