get_generic_shape_model_paramT_get_generic_shape_model_paramGetGenericShapeModelParamGetGenericShapeModelParamget_generic_shape_model_param (Operator)

Name

get_generic_shape_model_paramT_get_generic_shape_model_paramGetGenericShapeModelParamGetGenericShapeModelParamget_generic_shape_model_param — Auslesen der Parameter des Formmodells.

Signatur

get_generic_shape_model_param( : : ModelID, GenParamName : GenParamValue)

Beschreibung

Der Operator get_generic_shape_model_paramget_generic_shape_model_paramGetGenericShapeModelParamGetGenericShapeModelParamget_generic_shape_model_param gibt die Parameterwerte GenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value für GenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name des Formmodells ModelIDModelIDModelIDmodelIDmodel_id zurück.

Für eine Beschreibung der setzbaren Werte GenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value, siehe set_generic_shape_model_paramset_generic_shape_model_paramSetGenericShapeModelParamSetGenericShapeModelParamset_generic_shape_model_param. Zusätzliche Parameter, deren Werte lediglich ausgelesen werden können, sind:

'has_samples'"has_samples""has_samples""has_samples""has_samples":

Gibt an, ob das Modell gesetzte Trainingsdaten für das Sample-basierte Training enthält ('true'"true""true""true""true") oder nicht ('false'"false""false""false""false").
'needs_training'"needs_training""needs_training""needs_training""needs_training":

Gibt an, ob das Modell mit train_generic_shape_modeltrain_generic_shape_modelTrainGenericShapeModelTrainGenericShapeModeltrain_generic_shape_model trainiert werden muss bevor es von find_generic_shape_modelfind_generic_shape_modelFindGenericShapeModelFindGenericShapeModelfind_generic_shape_model verwendet werden kann ('true'"true""true""true""true") oder nicht ('false'"false""false""false""false").
'sample_based_training_compatible'"sample_based_training_compatible""sample_based_training_compatible""sample_based_training_compatible""sample_based_training_compatible":

Gibt an, ob das Modell mit Sample-basierten Trainingsmethoden kompatibel ist ('true'"true""true""true""true") oder nicht ('false'"false""false""false""false"). Die Methoden für das Sample-basierte Training werden mit 'sample_based_training'"sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training" gesetzt und können mit 'sample_based_training_param'"sample_based_training_param""sample_based_training_param""sample_based_training_param""sample_based_training_param" abgefragt werden.

Um das Sample-basierte Training durchzuführen muss das Modell kompatibel sein und Trainingsdaten enthalten.
'scale_type'"scale_type""scale_type""scale_type""scale_type":

String, der die Art von Skalierung des Formmodells beschreibt.
'score_visualization_enabled'"score_visualization_enabled""score_visualization_enabled""score_visualization_enabled""score_visualization_enabled":

Gibt an, ob die gesetzten Parameter mit 'score_visualization'"score_visualization""score_visualization""score_visualization""score_visualization" kompatibel sind und somit die Berechnung der Score-Beiträge der einzelnen Modellpunkte für einen gefundenen Match in find_generic_shape_modelfind_generic_shape_modelFindGenericShapeModelFindGenericShapeModelfind_generic_shape_model zulassen ('true'"true""true""true""true") oder nicht ('false'"false""false""false""false").

Der Operator get_generic_shape_model_paramget_generic_shape_model_paramGetGenericShapeModelParamGetGenericShapeModelParamget_generic_shape_model_param gibt Werte so zurück wie sie vom Formmodell verwendet werden. Da bestimmte Parameter durch den Aufruf von train_generic_shape_modeltrain_generic_shape_modelTrainGenericShapeModelTrainGenericShapeModeltrain_generic_shape_model modifiziert werden können, kann sich deren Werte von den gesetzten Werten unterscheiden. Dies gilt insbesondere für Parameter, deren Werte automatisch bestimmt werden, beispielsweise Werte, die auf 'auto'"auto""auto""auto""auto" gesetzt wurden. Der (unmodifizierte) gesetzte Wert von GenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name kann durch das Hinzufügen des Suffix '_param' an den Parameternamen abgefragt werden.

Beispiel: Nach dem Aufruf von train_generic_shape_modeltrain_generic_shape_modelTrainGenericShapeModelTrainGenericShapeModeltrain_generic_shape_model gibt 'num_levels'"num_levels""num_levels""num_levels""num_levels" den geschätzten und 'num_levels_param'"num_levels_param""num_levels_param""num_levels_param""num_levels_param" den gesetzten Wert (z.B. der Standardwert oder der vom Nutzer gesetzte Wert).

Die Ausnahmen dieser Regel sind:

'greediness'"greediness""greediness""greediness""greediness", wenn 'sample_based_training'"sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training" auf den Wert 'per_level'"per_level""per_level""per_level""per_level" gesetzt ist.
'min_score'"min_score""min_score""min_score""min_score", wenn 'sample_based_training'"sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training" auf den Wert 'per_level'"per_level""per_level""per_level""per_level" gesetzt ist.

Ein Parameter GenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name, für den der resultierende GenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value aus mehr als nur einem Wert bestehen kann, beispielsweise eine Transformationsmatrix, kann nicht gemeinsam mit anderen Parametern abgefragt werden, sondern benötigt einen eigenen Aufruf von get_generic_shape_model_paramget_generic_shape_model_paramGetGenericShapeModelParamGetGenericShapeModelParamget_generic_shape_model_param.

Ausführungsinformationen

Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

ModelIDModelIDModelIDmodelIDmodel_id

Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.

Parameter

ModelIDModelIDModelIDmodelIDmodel_id (input_control, Zustand wird modifiziert) shape_model → (handle)

Handle des Formmodells.

GenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name (input_control) attribute.name-array → (string)

Parameternamen.

Default: 'min_score' "min_score" "min_score" "min_score" "min_score"

Werteliste: 'angle_end'"angle_end""angle_end""angle_end""angle_end", 'angle_start'"angle_start""angle_start""angle_start""angle_start", 'angle_step'"angle_step""angle_step""angle_step""angle_step", 'border_shape_models'"border_shape_models""border_shape_models""border_shape_models""border_shape_models", 'clutter_border_mode'"clutter_border_mode""clutter_border_mode""clutter_border_mode""clutter_border_mode", 'clutter_contrast'"clutter_contrast""clutter_contrast""clutter_contrast""clutter_contrast", 'clutter_hom_mat_2d'"clutter_hom_mat_2d""clutter_hom_mat_2d""clutter_hom_mat_2d""clutter_hom_mat_2d", 'contour_pruning_threshold'"contour_pruning_threshold""contour_pruning_threshold""contour_pruning_threshold""contour_pruning_threshold", 'contrast_high'"contrast_high""contrast_high""contrast_high""contrast_high", 'contrast_low'"contrast_low""contrast_low""contrast_low""contrast_low", 'greediness'"greediness""greediness""greediness""greediness", 'has_samples'"has_samples""has_samples""has_samples""has_samples", 'iso_scale_max'"iso_scale_max""iso_scale_max""iso_scale_max""iso_scale_max", 'iso_scale_min'"iso_scale_min""iso_scale_min""iso_scale_min""iso_scale_min", 'iso_scale_step'"iso_scale_step""iso_scale_step""iso_scale_step""iso_scale_step", 'max_clutter'"max_clutter""max_clutter""max_clutter""max_clutter", 'max_deformation'"max_deformation""max_deformation""max_deformation""max_deformation", 'max_overlap'"max_overlap""max_overlap""max_overlap""max_overlap", 'max_overlap_global_enable'"max_overlap_global_enable""max_overlap_global_enable""max_overlap_global_enable""max_overlap_global_enable", 'metric'"metric""metric""metric""metric", 'min_contrast'"min_contrast""min_contrast""min_contrast""min_contrast", 'min_score'"min_score""min_score""min_score""min_score", 'min_size'"min_size""min_size""min_size""min_size", 'model_cache'"model_cache""model_cache""model_cache""model_cache", 'model_identifier'"model_identifier""model_identifier""model_identifier""model_identifier", 'needs_training'"needs_training""needs_training""needs_training""needs_training", 'num_levels'"num_levels""num_levels""num_levels""num_levels", 'num_matches'"num_matches""num_matches""num_matches""num_matches", 'num_matches_global_enable'"num_matches_global_enable""num_matches_global_enable""num_matches_global_enable""num_matches_global_enable", 'optimization'"optimization""optimization""optimization""optimization", 'origin_column'"origin_column""origin_column""origin_column""origin_column", 'origin_row'"origin_row""origin_row""origin_row""origin_row", 'prepare_clutter_region_for_visualization', 'prepare_contours_for_visualization'"prepare_contours_for_visualization""prepare_contours_for_visualization""prepare_contours_for_visualization""prepare_contours_for_visualization", 'pyramid_level_highest'"pyramid_level_highest""pyramid_level_highest""pyramid_level_highest""pyramid_level_highest", 'pyramid_level_lowest'"pyramid_level_lowest""pyramid_level_lowest""pyramid_level_lowest""pyramid_level_lowest", 'pyramid_level_robust_tracking'"pyramid_level_robust_tracking""pyramid_level_robust_tracking""pyramid_level_robust_tracking""pyramid_level_robust_tracking", 'restrict_iso_scale_max'"restrict_iso_scale_max""restrict_iso_scale_max""restrict_iso_scale_max""restrict_iso_scale_max", 'restrict_iso_scale_min'"restrict_iso_scale_min""restrict_iso_scale_min""restrict_iso_scale_min""restrict_iso_scale_min", 'restrict_scale_column_max'"restrict_scale_column_max""restrict_scale_column_max""restrict_scale_column_max""restrict_scale_column_max", 'restrict_scale_column_min'"restrict_scale_column_min""restrict_scale_column_min""restrict_scale_column_min""restrict_scale_column_min", 'restrict_scale_row_max'"restrict_scale_row_max""restrict_scale_row_max""restrict_scale_row_max""restrict_scale_row_max", 'restrict_scale_row_min'"restrict_scale_row_min""restrict_scale_row_min""restrict_scale_row_min""restrict_scale_row_min", 'sample_based_training'"sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training""sample_based_training", 'sample_based_training_compatible'"sample_based_training_compatible""sample_based_training_compatible""sample_based_training_compatible""sample_based_training_compatible", 'scale_column_max'"scale_column_max""scale_column_max""scale_column_max""scale_column_max", 'scale_column_min'"scale_column_min""scale_column_min""scale_column_min""scale_column_min", 'scale_column_step'"scale_column_step""scale_column_step""scale_column_step""scale_column_step", 'scale_row_max'"scale_row_max""scale_row_max""scale_row_max""scale_row_max", 'scale_row_min'"scale_row_min""scale_row_min""scale_row_min""scale_row_min", 'scale_row_step'"scale_row_step""scale_row_step""scale_row_step""scale_row_step", 'scale_type'"scale_type""scale_type""scale_type""scale_type", 'score_visualization'"score_visualization""score_visualization""score_visualization""score_visualization", 'score_visualization_enabled'"score_visualization_enabled""score_visualization_enabled""score_visualization_enabled""score_visualization_enabled", 'strict_boundaries'"strict_boundaries""strict_boundaries""strict_boundaries""strict_boundaries", 'subpixel'"subpixel""subpixel""subpixel""subpixel", 'time_measurement'"time_measurement""time_measurement""time_measurement""time_measurement", 'timeout'"timeout""timeout""timeout""timeout", 'use_clutter'"use_clutter""use_clutter""use_clutter""use_clutter"

GenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value (output_control) attribute.value-array → (real / integer / string)

Parameterwerte.

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert get_generic_shape_model_paramget_generic_shape_model_paramGetGenericShapeModelParamGetGenericShapeModelParamget_generic_shape_model_param den Wert 2 ( H_MSG_TRUE) . Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

create_generic_shape_modelcreate_generic_shape_modelCreateGenericShapeModelCreateGenericShapeModelcreate_generic_shape_model, set_generic_shape_model_paramset_generic_shape_model_paramSetGenericShapeModelParamSetGenericShapeModelParamset_generic_shape_model_param, train_generic_shape_modeltrain_generic_shape_modelTrainGenericShapeModelTrainGenericShapeModeltrain_generic_shape_model

Modul

Matching

Operatoren