1.问题:预置三方应用到system/app目录，且保持应用的签名即LOCAL_CERTIFICATE := PRESIGNED；预置成功后，使用应用过程中，应用闪退。但是直接安装（adb install或是把apk放在文件管理器中然后进行安装）不存在此问题。2.关键Log:12-22 19:33:30.664 10290 10290 W System.err: java.lang.Unsatis
在现代计算机视觉和深度学习的应用中，我们经常会使用 OpenCV 来处理各种图像任务。尤其是近些年，ONNX（开放神经网络交换）模型的普及，让我们可以更加灵活地部署模型。今天，我想和大家分享一下如何在 Java 中加载 ONNX 模型到 OpenCV 的过程。
## 协议背景
在计算机视觉的应用框架中，协议的设计理念随着时间的推移而不断演进。从最早的本地模型推理，到如今支持跨平台的模型格式，O
spark的集群环境安装搭建 1、spark local模式运行环境搭建常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，直接运行在本地，便于调试，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。 其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N
# 使用Spark加载ONNX模型的完整指导
## 文章概述
在本篇文章中，我们将一起探讨如何使用Apache Spark加载ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放格式，使得不同的深度学习框架之间可以轻松交换模型。Spark则是一种强大的分布式计算框架。将二者结合，可以为大规模数据处理和机器学习任务带来新的可能性。
我们将通过一个简明的流
# PyTorch 加载 ONNX：从模型导出到导入
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个用于跨平台深度学习模型交换的开放标准。本文将介绍如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型到PyTorch中进行推理。
## 导出模型为ONNX
首先，让我们看一下如何将一个PyTo
原创
2024-07-06 04:27:51
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目录1.创建和使用类2.使用类和实例3.继承4.导入类1.创建和使用类1.1创建一个类class person():
def __init__(self,name,age):
self.name = name
self.age = age
def sit(self):
print(self.name.title() + "is no
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2024-05-29 09:16:40
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什么是JMM模型 Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念，并不真实存在，它描 述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构 成数组对象的元素）的访问方式。JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为 其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规 定所有变量都存储在
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2024-09-04 18:37:10
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在这篇博文中，我将分享关于“python ONNX加载模型”的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及安全加固等方面。我们将重点解决如何顺利加载ONNX模型，并确保配置和编译过程中没有遇到常见的障碍。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的环境已经配置好。以下是配置环境所需的步骤流程图和Shell命令。
```mermaid
flowchart TD
A[开
Linux版本：ubuntu12.04Arm平台：Tiny4412交叉编译工具：arm-none-linux-gnueabi-gcc-4.5.1、arm-none-linux-gnueabi-g++交叉编译opencv：1、准备opencv依赖库以及opencv源码包：zlib-1.2.7、jpegsrc.v7、libpng-1.5.8、yasm-1.3.0、x264-snapshot-20120
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
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2024-09-03 12:56:52
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1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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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
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2024-05-04 17:30:50
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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
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# Spark加载ONNX文件
## 什么是ONNX文件？
Open Neural Network Exchange (ONNX) 是一种开放的、跨平台的深度学习模型格式。它允许用户在不同的深度学习框架之间轻松地转换和部署模型。
ONNX 文件包含了深度学习模型的结构和参数。它可以在不同的机器学习库中加载和执行模型，如TensorFlow、PyTorch和CNTK等。
在本文中，我们将介绍
原创
2023-07-18 11:26:14
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手把手教你使用OpenCV，ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测✨博主介绍学习旋转角度学习旋转角度的余弦值不规则四边形的目标检测?点击直接资料领取? 学习旋转角度在无人机/遥感目标检测领域，拍摄到的物体通常是，如下图中红色矩形框里的飞机，这是用ultralytics/yolov5检测到的目标，很明显水平矩形检测框在检测旋转目标时，检测框里包含了无关背景区域，因此ultralytic
首先对tensorflow模型有个直观的了解：我们逐个介绍：四个文件，分别是checkpoint(记录模型文件列表) .data和.index(存储训练好的参数包括weight，biase,etc)、 &nbs
前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一个致力于工业应用的目标检测算法，该算法框架同时专注于检测的精度和推理效率。在官方发布的文章中，宣称YOLOv6的精度与速度都远超YOLOv5和YOLOX。在部署方面，YOLOv6支持GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。YOLOv6具体的实现细节大家可以去看
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2024-10-19 14:05:02
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两个月前同事在python下训练的cnn模型(加了batchnorm层、dropout层，模型是.pb结尾)，但发现opencv不支持加载（可能是这样）。于是我找啊找，发现可以自己编译第三方库libtensorflow_cc.so，就可以加载python下的任何模型，不管是什么layer不管是.pb还是.meta等模型。 等各位大神的都试过：按照他们的教程，我只到达这一步！即耗时巨久，终
CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 &
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2024-10-04 13:55:16
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1. 安装相关依赖项 sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-se
