最近一直在研究用opencv的dnn模块调用已训练好的tensorflow .pb模型。先声名一下，最终还是没有调用成功，但是中间趟过了好多的坑，觉得有必要记录一下，并且最终没有调用成功的主要原因是我想要加载的模型中的一部分确实是和opencv调用tensorflow模型存在冲突。 首先，我想要调用的模型是keras训练出来的OCR模型，因此，需要先把已有的.hdf5模型文件转换成.pb文件，这里
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2024-05-13 13:19:23
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核心代码仅3行 m_model = readNetFromDarknet(m_modelConfig, m_modelWeights);
m_model.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_VKCOM);
m_model.setPreferableTarget(DNN_TARGET_VULKAN);以下代码为核心代码，用于opencv加载darknet模
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2024-09-11 12:40:20
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在用字符识别上进行测试 训练集3000张图片 测试集2000张图片 这3000和2000的图像没有重复的Knn: 目标：将待测物分类成多个类别 输入：待测物（已知类别集合D，其中包含j个已知类别） 输出：项目可能的类别。优点： 算法简单，易于实现，不需要参数统计，不需要事先训练缺点： KNN计算量特别大，而且训练样本必须存储在本地，内存开销也特别大 K的取值（一般不大于20） opencv提供了一
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2024-04-03 15:09:44
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计算机视觉领域自20世纪60年代末就已经存在。图像分类和目标检测是计算机视觉领域的一些最古老的问题，研究人员已经努力解决了几十年。使用神经网络和深度学习，我们已经达到了一个阶段，计算机可以开始真正地理解和识别一个物体，并具有很高的准确性，甚至在许多情况下超过了人类。要学习神经网络和计算机视觉的深度学习，OpenCV的DNN模块是一个很好的起点。由于其高度优化的CPU性能，初学者也可以很容易地开始
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2024-05-25 21:13:06
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前言上一篇《OpenCV--自学笔记》搭建好了yolov5的环境，作为目标检测在应用中，最重要的还是训练自己的数字集并推理，所以这一篇就专门来介绍使用yolov5训练自己的数据集，并且用OpenCV的DNN进行推理。实现效果实现yolov5训练自己数据并识别的核心是什么？A实现yolov5训练自己数据集，最核心的是怎么标注文件，像上图中我们就是做的数字华容道的识别，每个数字分类标注时，用到的第三方
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2024-05-11 14:39:52
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# 如何实现Java OpenCV DNN模型
## 目标
教会刚入行的小白如何实现Java OpenCV DNN模型
## 流程
1. 下载OpenCV库
2. 导入OpenCV库到项目中
3. 准备模型文件
4. 加载模型文件
5. 传递输入图像给模型
6. 处理模型输出
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载OpenCV库 |
| 2
原创
2024-06-01 04:44:41
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Facenet网络介绍FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型，它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出，而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征，这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法，FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
1.验证-验证是否为同一张脸
2.识别-识别是否为同一个人
3.聚类-发现人
【复杂网络分析】motif、cluster、clique、community 的介绍和比较写在前面的话介绍比较总结 写在前面的话这几个概念之前没弄清楚，查了资料整理了一下，并且结合自己的理解和大家分享一下。介绍Motif（模体） ：网络中频繁出现的局部连接模式。更学术的解释是：在复杂网络中发现的某种相互连接的模式个数显著高于随机网络。Cluster ：这和聚类有关，基于节点邻居们的相似性集结成团
OpenCV与LabVIEW联合开发（NI官方开发版）
相关软件和工具
软件用途下载地址版本NIVision OpenCV Utilities图像处理NI-OpenCV-Utilities最新JKI VIPM安装VI工具包VIPM2020LabVIEW开发应用互联网 or LabVIEW官网下载2020（软件位数要和dll位数一致才能调用）VDMLabVIEW拓展视觉模块在NI
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
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2024-04-08 00:00:18
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OpenCV DNN模块介绍OpenCV自从发布了DNN模块之后，就开始以开挂的方式支持各种深度学习预训练模型的调用，DNN模块的全称为深度神经网络，但是并不是所有深度学习模型导出到OpenCV DNN模块中都可以使用，只有那些OpenCV声明支持的层与网络模型才会被DNN模块接受,当期OpenCV支持的模型与层类型可以在下面链接中找到相关文档https://github.com/opencv/o
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2024-05-22 21:17:19
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# 用OpenCV DNN加载PyTorch模型
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习库，提供了丰富的API和灵活的深度学习框架，而OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库。在许多情况下，我们可能需要将PyTorch训练的模型应用到计算机视觉任务中。这篇文章将介绍如何使用OpenCV DNN模块加载PyTorch模型，并在计算机视觉应用中使用它。
## 加载PyTorch模型
在
原创
2024-03-01 05:18:17
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# 使用 OpenCV DNN 加载 PyTorch 模型
在深度学习的应用中，模型的转化与部署是非常重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架，然而在某些情况下，我们可能更愿意使用 OpenCV 进行推断和处理。本文将介绍如何使用 OpenCV DNN 模块加载 PyTorch 模型，并提供必要的代码示例。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，确保你已安装了必要的库。你可以使用以
所有代码工程文件已经上传：链接：https://pan.baidu.com/s/1A8pY0Oz7Bba15CfPPD8fMQ 提取码：zzzz官网下载STM32CubeMX - STM32Cube初始化代码生成器 - 意法半导体STMicroelectronics官网下载需要注册账号STM32CubeMX 简介 1、STM32CubeMX 是 ST 意法半导体近几年来大力
重磅干货，第一时间送达本文转自：opencv学堂引言OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DN
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2023-11-10 20:35:39
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KNN近邻分类法（k-Nearest Neighbor）是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。这个算法首先贮藏所有的训练样本，然后通过分析（包括选举，计算加权和等方式）一个新样本周围K个最近邻以给出该样本的相应值。这种方法有时候被称作“基于样本的学习”，即为了预测，我们对于给定的输入搜索最近的已知其相应的特征向量。简单说来就是从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这K个样
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2024-04-25 11:42:16
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关于 JAVA 学习 OpenCV 的内容，函数讲解。内容我均整理在 GitHubd的OpenCV3-Study-JAVACvType 可以说是 OpenCV 图像处理的基础常量参数。但是面对 CV_8U1C 、CV_8U2C、CV_8U3C、CV_8U4C 在初学阶段可以说一脸懵，他们代表的是什么呢？关于这些参数名门的来历，个人觉得有点 [匈牙利命名法] 的影子。1. 什么是图像的通道？在了解
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2023-08-24 21:20:49
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参考学习:OpenCV-Python学习—基础知识test1import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
'''
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库
opencv采用BGR模式，而不是RGB
'''
img = cv2.imread(r'../Figure/obama.jpg', 1)
'''
imread(img_path,flag) 读取图
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2023-08-17 16:48:56
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文章目录PyTorch默认模型参数初始化Conv2dBatchNorm2dLinearPyTorch提供的初始化方式初始化为常数初始化使值采样于某种分布Xavier初始化Kaiming初始化其他gain值计算如何进行参数初始化单层初始化样例模型初始化样例 总体来说，模型的初始化是为了让模型能够更快收敛，提高训练速度。当然，也算一个小trick，合理设置是能够提升模型的performance的，当
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2023-07-14 19:29:17
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LR 可以视作单层单节点的“DNN”, 是一 种宽而不深的结构， 能够处理高纬度稀疏问题 ，。模型优点是简单、高效、可控性好，模型可解释:
所有的特征直接作用在最后的输出结果上但是效果的好坏直接取决于特征工程的程度，需要非常精细的连续型、离散型、时间型等特征处理及特征组合。通常通过正则化等方式控制过拟合。Ref:
https://tech.meituan.c
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2024-05-16 12:53:26
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