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<Variable iaModèleRéseauDeNeurones>.Détecte (Fonction) En anglais : <aiNeuralNetworkModel variable>.Detect Exécute un modèle (de réseau de neurones) entrainé sur une image. Cette fonction permet d'utiliser l'intelligence artificielle pour la détection d'éléments dans une image. Attention : Cette fonction est une fonction avancée. L'utilisation de cette fonction implique de connaître la documentation du réseau de neurones utilisé (notamment ses spécificités, le résultat attendu et son interprétation).
MonImage est une Image
MonImage = IMG_Test
MonIAModèleRN est un iaModèleRéseauDeNeurones
MonIAModèleRN.Configuration = "MonModel.cfg"
MonIAModèleRN.PoidsEntraînés = "MonModel.weights.pb"
MonIAModèleRN.FacteurEchellePixel = 1.0
MonIAModèleRN.DimensionX = 300
MonIAModèleRN.DimensionY = 300
MonIAModèleRN.IntensitéMoyenneR = 104
MonIAModèleRN.IntensitéMoyenneV = 117
MonIAModèleRN.IntensitéMoyenneB = 113
MonIAModèleRN.CouleurRVB = Vrai
montabMatrice est un tableau de 1 tableau de 1 par 1 par 200 par 7 réels
montabMatrice = MonIAModèleRN.Détecte(MonImage)
Syntaxe
<Résultat> = <Modèle>.Détecte(<Image>)
<Résultat> : Tableau de tableau Tableau de matrices contenant le résultat de l'exécution du modèle.
Ce tableau est spécifique à chaque modèle et doit être connu par le développeur. <Modèle> : Variable de type iaModèleRéseauDeNeurones Nom de la variable iaModèleRéseauDeNeurones décrivant les caractéristiques du réseau de neurones utilisé.
Attention : Les différentes caractéristiques de cette variable sont spécifiques à chaque modèle et doivent être connues par le développeur. <Image> : Chaîne de caractères, Image ou Champ Image Image à analyser. Cette image peut correspondre à : - une variable de type Image,
- le nom et chemin de l'image,
- le nom et le chemin d'un fichier PDF,
- une rubrique de type mémo Image,
- un champ Image.
Remarques - Le moteur d'IA utilisé par la fonction <Variable iaModèleRéseauDeNeurones>.Détecte est OpenCV. Ce moteur lit les modèles d'IA et les exécute.
- Les modèles de réseau de neurones gérés sont :
- caffe,
- tensorflow,
- darknet,
- onnx
- Le modèle doit être entrainé (les poids sont connus).
- Les extensions attendues en fonction du modèle sont :
- Configuration :
- Caffe : *.prototxt
- Tensorflow : *.pbtxt
- Darknet : *.cfg
- Poids :
- Caffe : *.caffemodel
- Tensorflow : *.pb
- Darknet : *.weights
- Open Neural Network Exchange (ONNX): *.onnx
Classification Métier / UI : Code métier
Documentation également disponible pour…
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