-----2022.10.10 更新yolov5-seg的实例分割模型部署：-----2022.07.25 更新了下yolov7的部署，有需要的自取-----2021.11.01更新说明由于yolov5在6.0版本增加了对opencv的支持，所以模型部署1-3适用于4.0和5.0版本的修改，6.0版本的可以看这里：建议直接走6.0的版本，省事opencv 读取YOLOV5导出模型失败的原因及其修改
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2024-05-13 10:42:28
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文章目录前言一、环境1、硬件2、软件二、YOLO模型三、新建Qt项目1、pro文件2、main.cpp四、效果五、后记 前言 上一篇介绍过使用onnxruntime实现模型推理部署，但在我的机器上视频效果仍不理想，本篇介绍使用openvino完成模型推理部署。 openvino是Intel开发的深度学习模型推理加速引擎，支持python和C++，使用起来比较方便。一、环境1、硬件Intel
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2024-05-02 12:12:32
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前言：首先感谢大佬的开源代码GitHub - fb029ed/yolov5_cpp_openvino: 用c++实现了yolov5使用openvino的部署以及他写的原版yolov5部署代码C++实现yolov5的OpenVINO部署_Tom Hardy的博客接下来我要在他的代码的基础上，部署yoloface四点模型代码一、项目介绍：在大佬原版的模型中，输出为1*3*20*20*85（其中一个de
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2024-04-14 14:11:42
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# 在Android上部署OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可用于处理图像和视频数据。在Android应用程序中集成OpenCV可以为开发者提供强大的图像处理功能。本文将介绍如何在Android应用程序中部署OpenCV，并提供代码示例来帮助读者快速上手。
## 步骤一：下载OpenCV Android SDK
首先，我们需要下载OpenCV Android SDK。可以在
原创
2024-05-19 03:44:04
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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/
操作系统选择由于 OpenFOAM 在 Linux 平台开发和测试，在非 Linux 平台无法直接对软件进行编译和安装，所以在非 Linux 平台上最简便方法是使用 docker 容器运行 OpenFOAM。下面主要介绍在 Linux 平台上 OpenFOAM 源程序编译安装过程。环境变量在 OpenFOAM 编译和运行时，需要设置多个环境变量。在源程序路径 ${FOAM_DIR}/etc 下，脚
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2024-09-16 01:10:02
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在编写使用OpenCV函数的程序时，首先，需要正确的配置工程设置。主要是设置预先编译的头文件的路径与动态链接库的路径。<o:p></o:p>一 在VC编译器下，在Project菜单下选择setting，弹出对话框。<o:p></o:p>在Setting For 下拉菜单中选择All Configurations , 为Debug 和Release版本
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2024-03-08 11:18:45
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序本文主要研究怎么在docker的java9镜像上运行springboot2并精简jdk.maven<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<versi
1.安装vs2017，略 2.安装opencv3.4.1 略。 在系统中添加环境变量： 3.在vs2017中配置opencv； 3.1 打开vs2017后，新创建一个空白工程，创建方法略。下面是创建完工程后打开属性管理页面的方法: 注意下图中两处方框的内容需要保持一致，就是说如果你在debug_x64模式下调试的话，就到右边的属性管理器中找 Debug x64的那一项。 然后右键点击
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2024-09-11 18:55:26
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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
# 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
win10下配置qt5-opencv4.5-环境搭建qt下载及安装opencv下载及安装cmake下载及安装开始编译opencv测试QT-opencv qt下载及安装下载地址用国内源下载速度很快，这里下载的是5.14.2版本https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/qt/archive/qt/5.14/ 1、双击安装运行，之后安装需要注册账号和登录 2、选择安装路
通常我们使用网络时，宽带运营商会为我们分配一个 DNS 服务器。这个 DNS 通常是最快的，距离最近的服务器，但会有很多问题，比如：访问某些网络服务很缓慢，比如 Apple 的 iCloud 服务。比较担心安全问题，希望能通过设置 DNS 来保证你访问安全的网站。厌烦了每当你输入一个不正确的网址，运营商总会给你跳转到一个充满广告的界面。这个时候我们就需要自定义 DNS，自定义 DNS 不仅能够加快
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2023-09-02 21:50:57
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个人对于机器学习感兴趣，尤其是图像方面，所以才开始接触并且学习OpenCV。OpenCV具体的介绍可以自己点击链接去官网的文档看一下。学习笔记： 学习笔记目录里面会收录我关于OpenCV系列学习笔记博文，大家如果有什么不懂的可以通过阅读我的学习笔记进行学习。【OpenCV学习笔记】- 学习笔记目录1 OpenCV是什么？1.1 OpenCV是？OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计
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2024-05-03 15:10:47
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K-Nearest Neighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。 该方法有时被称为是“learning by example”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。 CvKNearest class&
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2024-06-20 21:53:26
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#第一章 环境搭建##准备工具
Quartus II 16.1：http://dl.altera.com/16.1/?edition=standard
DE5NET_OpenCL_BSP_16.1：http://www.terasic.com.cn/cgi-bin/page/archive.pl?Language=China&CategoryNo=160&No=727&
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2024-03-12 08:52:07
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由于暑假要搞点什么东西，参加比赛，虽然不知道其他组员都在干啥，俺还是默默的把环境给配了一下~但是我想说这简直丧心病狂，要配的东西敢不敢更多一点！！！1、要搞手机应用，Android环境得搭好呗，基本上都能搭好，无非就是eclipse、JDK、SDK、CDT、ADT，就是ADT这家伙有点闹心，谁叫Android的官网又打不开鸟呢~2、NDK+Cygdrive环境配置：NDK的话，去百度，然后荡一个，
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2023-06-30 15:27:27
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1.项目背景与意义随着城市化进程的加快和交通工具的普及，车辆数量的快速增长给城市交通管理带来了巨大的挑战。车流量检测是交通管理的重要组成部分，它可以提供实时的交通状况信息，帮助交通管理部门制定合理的交通策略，优化交通流量，提高道路利用效率，减少交通拥堵和事故发生的可能性。传统的车流量检测方法主要依赖于传感器设备，如地磁传感器、红外线传感器等，这些传感器需要在道路上布设，成本较高且安装维护困难。而基
LLama大模型初体验——Linux服务器部署LLama注意事项一、基本步骤基本步骤可以参考这个链接：超详细Llama2部署教程——个人gpt体验攻略！llama开源仓库：https://github.com/facebookresearch/llama二、注意事项这里提一些教程链接中没有提及的注意点。1、Request access to the next version of Llama在“R
