openmv入门/学习路径最近因为电赛要用到openmv，时间紧迫，只能赶快学了。一开始胡乱上网收集资料，先上了知乎看看有没有好的学习路径，结果搜索结果少得可怜。后面偶然点进去一个链接，发现是“星瞳科技公司”openmv的学习官网，里面的资料整理得非常完美。上面网址里面的学习资料对于入门openmv可以说是非常完善的了，包括“视频教程，文档教程，代码，还有程序编辑语言python学习的推荐资料”等
YOLOX模型ONNX格式说明我记得大概是在去年七月份的时候我写过一篇文章是介绍YOLOX+OpenVINO推理的，下载YOLOX的ONNX格式模型（github上可以下载）https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntime
https://github.com/Megvii-BaseDetection/
简介OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。opencv是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 所有
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2024-05-27 22:31:19
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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
import torchfrom torchvision import
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2023-05-18 17:13:50
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ONNX是什么ONNX（Open Neural Network eXchange，开放神经网络交换）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, TensorFlow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。
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2024-08-31 19:29:12
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概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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onnx全称是Open Neural Network Exchange。onnx既支持dl的模型，也支持ml的模型。目前我遇到的业务场景基本是pytorch->onnx->tensorrt和pytorch->onnx->ncnn，前者主要是在云端部署的情况，大多数还是用tensorrt的py接口去加速，后者只要是放在端侧部署的情况。之前电商的业务大部分还是直接部署在云端，通
的include目录下面有个叫opencv_modules.hpp的hpp文件，里面存放的是opencv2中的新模块构造相关的说明代码，定义的是OpenCV2所有组件的宏： 下面就是OpenCV的所有模块介绍，按照顺序来：【calib3D】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多
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
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2024-07-09 21:25:10
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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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一、简述OpenCV中imread() 读取图像函数是不可以载入图像的网络url路径的，如果想要将网络url图像加载并转成mat数据格式，那么还需要借助第三方网络库curl。二、环境windows 10 + vs2017 + opencv3.4.7 + curl-7.78.0 + cmake三、安装curl1、curl简介libcurl是免费的客户端URL传输库，支持DICT, FILE, FTP
# 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
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以下是点集序列或数组创建凸多边形的代码：#include<cv.h>
#include<highgui.h>
#include<stdlib.h>
#pragma comment(lib, "cv.lib")
#pragma comment(lib, "cxcore.lib")
#pragma comment(lib, "highgui.lib")
#def
文章目录前言1.模型转换通过将torch生成的模型权重，转换为onnx格式转化指令2.利用opencv进行c++部署使用opencv进行部署的主要头文件参数配置的设置yolov5模型初始化yolov5输入图像预处理进行预测推理可视化输出结果总结 前言从模型到实际的部署，将模型的输出性能转化为实际项目和工作上去，使用c++成功部署是十分重要的。自己以前也有学过c++，还有c++和opencv的基础
目录ONNX 的底层实现ONNX 的存储格式ONNX 的结构定义读写 ONNX 模型构造 ONNX 模型读取并修改 ONNX 模型调试 ONNX 模型子模型提取输出 ONNX 中间节点的值总结系列传送门模型部署入门系列教程持续更新啦，在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。
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2024-01-29 15:29:29
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参考：https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774yharris角点检测角点：沿着x,y图像灰度变化迅速 边界：沿着x轴，y轴，一个变化平稳，一个变化迅速基本数学原理 判断平移前后自相似性求解化简 特征归属划分R接近0，平坦区域 小于0，边界 大于0，角点1.计算梯度大小 2.合成矩阵，求特征值 3.比较特征值大小opencv角点检测：import cv2
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2024-04-04 16:31:44
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概述为了将训练好的模型部署、上线， 首先需要确认训练模型与接入的应用服务所使用的编程语言是否一致， 其次考虑模型应用于产品服务的方式。在调试模型时，大多使用PyCharm、Spyder工具中的控制台来输出训练结果，或者使用Jupyter NoteBook进行交互。将模型部署于产品常用的方式有两种-----基于 HTTP服务或基于预测标型标记语言(Predictive ModelMarkup Lan
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2024-10-19 12:09:44
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为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Facebook, MicroSoft等公司制定了机器学习模型的标准，这个标准叫做ONNX
原创
2021-07-21 15:27:13
3177阅读
ONNX 模型的修改与调试写在前面： 本文档为学习上述链接的相关记录，基本内容一致，仅用于学习用途，若侵权请联系我删除 ONNX 模型的修改与调试0 引言1 ONNX 的底层实现1.1 ONNX 的存储格式1.2 ONNX 的结构定义2 读写 ONNX 模型2.1 构造 ONNX 模型2.2 读取并修改onnx模型3 调试ONNX模型3.1 子模型提取3.2 添加额外输出3.3 添加冗余输入3.4
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2024-05-29 00:24:35
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