介绍下如何 OpenVINO 加速推理，以及 MULTI_DEVICE Plugin 的实现
这里介绍下，如何下载和编译 OpenVINO利用 Benchmark 进行性能评估如何利用 OpenVINO 提供的 Mutli-device Plugin 将模型加载到多个设备上 OpenVINO 专注于物联网场景，对于一些边缘端的低算力设备，借助
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2024-03-25 21:15:33
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网上的资源真的很多了，贴链接：参考博客：点击打开链接点击打开链接点击打开链接这篇写python接口的很详细：点击打开链接解决把anaconda和caffe关联起来的问题：点击打开链接解决import caffe 出现 ImportError:No module named _caff 的问题：点击打开链接有这几个差不多够了，过程中报错了的话就百度找解决方法。安装的各种坑还是得亲自踩一遍的
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2024-09-26 20:44:12
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# Python OpenCV DNN模块设置GPU加速
## 引言
在现代计算中，深度学习和计算机视觉的应用越来越普及，相关的计算需求也在不断上升。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，而DNN（深度神经网络）模块则使我们能够使用深度学习模型进行图像处理。通过使用GPU加速，可以显著提高模型的推断速度以及处理能力。本文
原创
2024-09-20 16:55:37
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环境安装
安装Anaconda，官网链接Anaconda
使用conda创建py3.6的虚拟环境，并激活使用
conda create -n py3.6 python=3.6 //创建
conda activate py3.6 //激活
3.安装依赖numpy和imutils
//用镜像安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim
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2024-01-31 18:47:35
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1. opencv及opencv_contrib源码的下载opencv源码的下载：https://opencv.org/releases/或者https://github.com/opencv/opencv/releases注意：两者区别主要为官网下载的源码里面有build文件夹，里面有经过编译的lib及include等文件，但并不包含contrib里面的所有模块，而且整个文件被编译成opencv
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2024-05-17 13:20:00
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✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录表示图像将图像转换为结构化数组和标量为什么要利用神经网络进行图像分析？为图像分类准备我们的数据训练神经网络缩放数据集以提高模型准确性了解改变批量大小的影响批量大小 32批量大小为 10,000了解改变损失优化器的影响了解改变学习率的影响学习率对缩放数据集的影响高学习率中等学习率学习率低不
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2024-06-17 06:51:13
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关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。输入格式：NCHW=1x3x64x64输出格式：NCHW=1x8x1x1支持八种表情识别，列表如下：["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy","sadness","sur
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2024-04-04 09:19:25
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WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope
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2024-07-01 16:31:49
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yolov3 + win10 + vs2019配置GPU版本准备阶段1.cuda安装+cudnn配置 2.opencv3下载3 3.yolov3下载 4.vs2019安装cuda+cudnn这里面有关于cuda的配置opencv3https://opencv.org/releases/下载并安装yolov3https://github.com/AlexeyAB/darknet到对应网站下载程序，当
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2024-05-14 08:32:55
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1.1. DNN模块简介OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。OpenCV为什么要实现深度学习模块？轻量型。DNN模块只实现了推理功能，代码量及编译运行开销远小于其他深度学习模型框架。使用方便。DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速，无需依赖第三方库，若项目中之前使用了Op
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2024-05-04 19:10:50
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目录1.代码2.原理 2.1“边缘”2.2高斯滤波 2.3 计算梯度2.4 非极大值抑制 2.5 滞后阈值化1.代码 这是一个很老很常用的方法。博主写了一下，与OpenCV460做对比。在之前的版本(Opencv3.x)个人感觉其实现效果不理想，于是自己写了一遍，效果比OpenCV好。今天与OpenCV460比发现
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2024-06-29 18:35:01
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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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yolov5 opencv dnn部署自己的模型github开源代码地址使用github源码结合自己导出的onnx模型推理自己的视频推理条件c++部署c++ 推理结果 使用github源码结合自己导出的onnx模型推理自己的视频推理条件windows 10 Visual Studio 2019 Nvidia GeForce GTX 1070 opencv 4.5.5、opencv4.7.0 (注意
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2024-09-01 20:38:27
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由于各种地方需要使用opencv，有windows/ubuntu/树莓派等，多次编译opencv源码，每次时间很长，也总结了一些提高编译速度的方法。本文以opencv4和ubuntu16为例。1. 明确需求在编译OpenCV前，需要明确一个问题，我需要用opencv的什么功能？如果是基础功能，只需要编译opencv的基础代码即可；如果需要附加功能，好像从opencv3起，新增了opencv_con
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2023-12-27 10:17:28
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目录1.引言2. 运行环境与前期准备3. 使用cmake进行编译4. 使用vs2017进行工程编译5. 如何使用6. 问题及解决方法6.1 文件download失败解决方法：6.2 其他问题： 说明：这一块坑比较多，再参考了大量资料才成功实现，一次编译花费近两个小时，十分费神。笔者在前人基础上进行归纳终结，也记录了期间遇到的问题和解决方法，尽可能把实现步骤说明白。在此，也特别感谢博主：広
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2023-12-04 17:53:47
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# 如何实现“OPENCV DNN ANDROID”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[下载OpenCV Android SDK] --> B[在Android Studio中创建新项目]
B --> C[导入OpenCV库]
C --> D[编写代码实现DNN功能]
D --> E[测试代码]
```
## 二、具体步骤
原创
2024-04-24 03:53:30
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PaddleOCR 尝试下OpenCV-DNN推理 文章目录说明：环境：过程：不足：引用： 说明：本文基于PaddleOCR源码改写，修改部分前处理和模型推理相关代码。需要opencv即可推理。目前测试paddleocr v2版本可行。完整代码：https://github.com/VITA-Alchemy/PaddleOCR-OpenCV-DNN环境：onnx 1.11.0 onnxruntim
软件环境最近需要使用到opencv，而目前使用的IDE是CLion，个人感觉体验挺好的，因此产生了在CLion上使用opencv库的需求。参考了网上几篇文章后，完成了相关配置，这里做个简单记录。首先给出自己的相关软件环境：windows10 64位CMake 3.17.1MinGW-w64-x86_64-8.1.0-release-posix-seh-rt_v6-rev0opencv 4.2.0C
1，安装预操作1，有木有显卡##查看有没有显卡
lspci | grep -i nvidia返回：看不大懂，大意是有的01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1c82 (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 0fb9 (rev a1)2，查看是
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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