文章目录一：前提准备1：OpenCV4.5.1、OpenCV_contrib4.5.1扩展库下载2：Cmake下载Download二：cmake配置1：2：三：vs2017编译OpenCV build文件四：环境配置 个人笔记：一：前提准备操作系统：Windows 10或Windows 11 软件：Visual Studio 2017、OpenCV4.5.1、OpenCV_contrib4.
//以下方案，基于装有四卡Tesla p100的服务器安装 //系统平台：Ubuntu16.04.4 LTS //默认安装cuda9.1+cudnn7.1+opencv3.4+caffe(GPU) //同时测试基本兼容了cuda8.0+cudnn6.0+opencv3.2+caffe(GPU)安装 //如果还需安装TensorFlow，建议选择cuda9.0+cudnn7.0+open
1、 进程、线程、协程的概念1.1、什么是进程？简单的来说，我们在电脑上安装了一个软件，如：QQ，这是一个程序，程序是一个静态的概念，你不去操作他，他就是一个简单的二进制文件，但是当你去双击运行QQ的时候，他就被加载到内存中，这个时候他就是一个进程，相对程序来说他是一个动态的概念，他是需要占用系统资源的。1.2、什么是线程？在早期的操作系统中，CPU为每个进程分配一个时间段，称作它的时间片。如果在
前言：编译完64位的库，自然少不了32 位的，同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像，也将openCL加速编译进去，以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
作者平时主要是写 c++ 库的，界面方面了解不多，也没有发现“美”的眼镜，界面有点丑，大家多包涵。本次介绍的项目主要是通过 cmake 构建一个 基于 c++ 语言的，以 qt 为框架的，包含 opencv 第三方库在内的，跨平台的，使用 ONNX RUNTIME 进行前向推理的 yolov5/6 演示平台。文章力求简单，不追求过多的细节，让同学们对整个流程有一个全面的认识，废话不多说，下面我们就
openvino+yolov5的检测优化及其在考勤机上的应用1、简介2、安装yolov53、配置Pytorch环境(1)、在开始界面中打开Anaconda Prompt(2)、输入命令：4、配置到Pycharm(1)、打开Pycharm(2)、打开File--Settings(3)、打开环境配置界面(4)、加入环境(5)、设置环境为Pytorch4、pt模型转onnx模型(1)、安装openvi
YOLOV5s 5.0 c++调用模型onnx（超精华）介绍训练模型.pt转onnxc++代码解析main函数部分推理部分讲解darpred部分sigmod部分结尾 介绍现在很多开发都是需要用c++做最后一步的移植部署，手写吧，先不说你会不会浪费时间，网上找吧，问题千奇百怪，所以给大家出这篇文章，做雷锋教学，话不多说，开始后面会贴出我的联系方式，有需要源码+opencv文件的自行添训练模
1.什么是DNN？
DNN全称deep neural network，深度神经网络。是深度学习的基础。
2.opencv中关于DNN的常用api。
（1）加载网络模型的api
Net
cv::dnn::readNet (const String &model, const String &config="", const St
## 用Java结合OpenCV和ONNX实现图像处理
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，而 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式。结合Java，我们可以利用OpenCV和ONNX进行图像处理和深度学习模型的应用。
### OpenCV简介
OpenCV 是一个用 C++ 和 Python 编写的
OpenCV的图像编程以及OpenCV使用摄像头OpenCV3.4.11下的图像编程OpenCV的下载与安装OpenCV的下载OpenCV的安装与调试OpenCV在Ubuntu下的使用OpenCV打开摄像头显示处理视频 OpenCV3.4.11下的图像编程OpenCV的下载与安装OpenCV的下载进入OpenCV的官网下载：https://opencv.org/releases/，选择sourc
在面向对象编程中，遍历一个数据集合时通常使用迭代器。对于每一个集合类，标准模板类库（Standard Template Library ）都有一个与之关联的迭代类。OpenCV提供的cv::Mat迭代类和C++ STL标准的迭代是兼容的。 对于cv::Mat实例的迭代对象可以由cv::MatIterat
一：获取图像的信息什么是图像： 结构化存储的数据信息
图像属性：
-通道数目
-高与宽
-像素数据
-位图深度 import cv2 as cv
def get_image_info(image):
print(type(image)) #<class 'numpy.ndarray'> numpy类型数组
print(image.shape) #打印图像的高
引言前面说了OpenCV DNN不光支持图像分类与对象检测模型。此外还支持各种自定义的模型，deeplabv3模型是图像语义分割常用模型之一，本文我们演示OpenCV DNN如何调用Deeplabv3模型实现图像语义分割，支持的backbone网络分别为MobileNet与Inception。预训练模型下载地址如下：https://github.com/tensorflow/model
前言这里yolov5的onnx模型的推理，分别在 x64上 和 移动端上运行，前者在自己本地Ubuntu系统上运行，后者在瑞芯微的rk3566上运行。 要完成如上工作我们需要一下步骤：1 下载onnxruntime编译好的库2 下载opencv库并安装3 下载交叉编译器4 下载yolov5-onnxruntime的工程并运行1 下载onnxruntime库github上搜索 onnxruntime
OpenCV 不适合用于搭建模型，通常使用其他框架训练模型。ONNX 作为通用的模型描述格式被众多框架支持，这里推荐使用 ONNX 作为模型保存格式。学习模型的推理，如果在项目中使用了 OpenCV，那么很容易添加深度学习支持。在工业视觉领域 OpenCV 使用较为广泛，其 DNN 模块支持。..
原创
2023-05-22 15:33:51
898阅读
# Python Opencv部署ONNX的流程
## 简介
在实际的机器学习项目中，我们通常会使用PyTorch进行模型训练，并将训练好的模型保存为ONNX格式。然后，我们可以使用Python的Opencv库将ONNX模型部署到应用程序中。本文将详细介绍如何使用Opencv部署ONNX模型。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 加载ONN
原创
2023-08-10 06:54:52
440阅读
计算机眼中的图像组成图像的基本单位是像素，单位是PPI；计算机的图像中是由许多像素点组成的；在计算机当中，一个像素点的值在0-255浮动，表示某点的亮度（0是黑的，255是亮的）；RGB是图像的颜色通道，每一个区域的像素点分别对应RGB里的一个值，彩色图像有RGB三个颜色通 道，灰度图像只有一个颜色通道（用于表示亮度即可）；opencv中的基本操作数据读取-将图片读取进来，通过像素矩阵让计算机进行
问题分析： 使用OpenCV中的DNN模块可以加载我们转化好的ONNX模型，但是由于模型的一些操作可能导致DNN模块中的ONNX加载模块识别不了，从而导致报错，这里会报 start (int)shape.size() && <=&n
本文主要介绍OpenCv对图像的一些基本处理。包括图片、视频读取，读取感兴趣窗口，通道分离与合并，边界填充，直接对像素点进行操作，以及两张图片的融合。图片的读取 读取图片是OpenCv最基本的功能，实现起来也比较简单，调用cv2.imread()函数即可实现：import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img =
编译OpenCV最新4.5.x版本Jetson Nano自带的OpenCV版本比较低，Jetpack4.6对应的OpenCV版本为4.1的而OpenCV当前最新版本已经到了4.5跟4.6了，4.5.x中OpenCV DNN支持了很多新的模型推理跟新的特性都无法在OpenCV4.1上演示，所以我决定从源码编译OpenCV升级版本到 4.5.4，然后我发一个非常好的网站，提供了完整的脚本，于
