（opencv5）轮廓检测函数contours, hierarchy = cv2.findContours(img, mode, method，[offset)注意 : 1.输入为二值图像，黑色为背景，白色为目标2.该函数会修改原图像，因此若想保留原图像在，则需拷贝一份，在拷贝图里修改。img : 二值图像mode:cv2.RETR_EXTERNAL: （retrieve external检测轮廓
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2024-06-30 06:08:38
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这里主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤，请百度1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型下载并转换YOLOv5预训练
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2024-05-14 06:23:23
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python简单用opencv打开摄像头并用yolov5模型进行物体检测1.GitHub代码 yolov5：https://github.com/ultralytics/yolov52.环境准备pip install -r requirements.txt3.示例代码import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5',
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2023-06-09 14:22:58
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文章目录 目录前言一、安装Qt软件二、安装OpenCV所需的环境1.安装CMake2.添加系统环境变量3.下载OpenCV4.下载Contrib5.正式编译前的准备6.正式编译三、总结 前言近期入手实验室图像项目，工欲善其事必先利其器，在开展项目前，先进行必要的环境搭建，比如Qt+OpenCV环境搭建，本文主要介绍作者在环境搭建中遇到的坑，分享给大家，提高大家的学习效率。避免在低级错误中浪费过多的
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2024-05-05 18:04:10
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opencv学堂大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。关于环境搭建与测试请看这里：YOLOv5在最新OpenVINO 20
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2024-03-28 07:35:47
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前言：这是我机器学习的课程设计，实现的是在YOLOv5目标检测的基础上增加语义分割头，然后在Cityscapes数据集上进行训练，代码参考的是TomMo23链接如下：TomMao23/multiyolov5: joint detection and semantic segmentation, based on ultralytics/yolov5, (github.com)在此基础上，增加了车道
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2024-05-07 08:26:46
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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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前言本人第一次接触openvion部署，因工作需要，需要一款CPU加速工具去部署我们的模型。在网上翻箱倒柜找到了这个openvion。本着对工作严谨认真的态度，我努力研究了一早上，下午开始准备干的时候，这个时候才发现噩梦才刚刚开始。话不多说，咋们直接开始从头来搞一遍。 一、yolov5训练出的模型转换为onnx。 这里我就不去教大家如何训练了。
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2024-03-15 09:42:34
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PyQt5与OpenCV简介PyQtPyQt是Python语言的GUI编程解决方案之一。可以用来代替Python内置的Tkinter。其它替代者还有PyGTK、wxPython等。与Qt一样，PyQt是一个自由软件。PyQt的开发者是英国的“Riverbank Computing”公司。它提供了GPL与商业协议两种授权方式，因此它可以免费地用于自由软件的开发。PyQt可以运行于Microsoft
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2023-08-22 20:41:12
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五、pc端使用C++调用ncnn 由于有很多人再问一个输出层对不上的bug问题，在此我在开头重点提点，请各位大佬仔细看好我的标红字体！！！！！!!！由于yolov5转ncnn不包括后处理部分，因此在c++的代码里需要重构整个后处理部分，不多说，直接上代码了：cmake_minimum_required(VERSION 3.17)
project(yolov5s)
find_package(Ope
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2024-07-03 05:55:36
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大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。数据下载与准备数据下载我参考了别人提到一个Open Imag数据集的下载工具，git
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2024-04-19 22:24:21
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说明：本文主要实现在win10下，使用VS2015或VS2017或VS2019，使用C++控制台程序或MFC程序，结合opencv以及yolov5转化的onnx模型，实现图像的实时目标检测。记录总结一下环境部署的过程，以及部署环境过程中踩到的坑。我的计算机配置：CPU:I5-7500，内存：8G，显卡：1050Ti（cuda10.0,cudnn7.6.5）使用yolov5的C++代码：我在gith
看项目代码时，发现了Rect的神奇用法，rect = rect + point。于是了解了一下Rect类。 1. 构造函数 public Rect(Point location, Size size); public Rect(int x, int y, int width, int height) ...
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2021-09-17 21:02:00
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# -*- coding: utf-8 -*-import cv2, matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimage = cv2.imre(ima...
原创
2022-09-28 10:54:21
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import cv2 import numpy as np import sys from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtWidgets import * import datetime class Video(): def __init__(self, capture): s...
原创
2022-05-19 21:25:02
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在QT5.6下配置OPENCV3.0遇到了不少问题，总结一下。(之前看到网上的文章Qt基本都是用MinGW来编译,一直不了解什么情况,原作者这段话解释的很清晰)MinGW是指只用自由软件来生成纯粹的Win32可执行文件的编译环境，它是Minimalist GNU on Windows的略称。MinGW，即 Minimalist GNU F
美团的技术团队在最近提出了YOLOv6网络模型，美团在技术文档中重点对比了前两代的YOLOv5和YOLOX，以及百度的PP-YOLOE，在对coco数据集的验证中，YOLOv6不仅识别速度更快，且准确度也更高，此次提升的效果巨大。此处，我将尽可能详细地分析YOLOv6于YOLOv5和YOLOX的区别。（YOLOv7有待更新）YOLOv5：https://github.com/ultralytics
目录1、概述2、什么是POT工具2.1 POT两种量化算法2.2 POT两种调用方式3、基于POT API对YOLOv5模型进行量化3.2 创建YOLOv5DataLoader Class 3.3 创建COCOMetric Class 3.5 定义并运行量化流水线3.6 YOLOv5m FP32和INT8模型精度比较4、小结5
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2024-08-03 19:17:06
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前言好久没有写博客了，最近一直在学习pyqt，感觉Qt的功能比WinForm的强大了许多，再加上原来学习了一点opencv，就想着使用qt显示图片，opencv读取摄像头，顺便再做一个实时灰度化处理。这里使用了qt的QThread多线程处理，详细代码可以参考: Github.UI模块这里的UI设计我是是由pyqt自带的designer设计其设计的，直接是拖拉拽就完事了，然后ui文件生成py文件。生
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2023-11-03 06:44:40
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作者： 王一凡 英特尔物联网行业创新大使本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境  
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2024-05-13 16:14:18
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