%config IPCompleter.greedy=True ----#Tab键代码自动生成opencv-python测试opencv导入是否成功import cv2
img = cv2.imread("C:/Users/JD/Pictures/Saved Pictures/2.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("image", img)
cv2.
YOLOv3论文 论文相关文章题目：YOLOv3：An Incremental Improvement 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf目前，就目标检测而言主要分为两大系列：two-stage以及one-stage。而one-stage最突出的在于速度。 而YOLOv3的速度提升了更多。YOLOv3相比其他的YOLO系
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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什么是YOLO？YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播即可检测物体。这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测
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2024-03-15 10:59:21
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本文原创首发于极市平台公众号，如需转载请私信作者YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，
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2024-05-09 14:57:25
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YOLO的设计理论YOLO 全称叫 You Only Look Once。是目标检测中 one stage 的典型之作。此外，目标检测的流派还有 two-stage，如 RCNN 系列；以及anchor free，如cornnet、centernet。其实 YOLO 就是通过一系列的卷积操作来实现端到端的目标检测。YOLO 会将图片划分为 S x S 的网格(grid)，每个网格负责检测落入其中的
1.研究背景与意义随着工业化的快速发展，金属制品在各个领域的应用越来越广泛。然而，由于金属材料的特殊性质，例如易受腐蚀、疲劳、热胀冷缩等，金属制品在使用过程中容易出现各种缺陷，如裂纹、气孔、夹杂物等。这些缺陷不仅会降低金属制品的强度和耐久性，还可能导致严重的事故和损失。因此，金属缺陷检测成为了工业生产中非常重要的一环。传统的金属缺陷检测方法主要依赖于人工目视检测，这种方法存在着许多问题。首先，人工
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2024-08-06 18:51:02
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文章目录一、YOLOX简介二、YOLOX 模型结构的改进2.1 baseline: YOLOv3-SPP2.2 检测头设计：分类和回归解耦2.3 YOLOX 的整体网络结构三、YOLOX 的其他改进3.1 数据增强（data augmentation）3.2 Anchor-free3.3 Multi positives（多个正样本）3.3.1 目标检测中的正负样本3.3.2 Multi posi
目录综述一、什么是YOLO二、YOLOv3 网络1、网络结构2、网络输出解读（前向过程）2.1、输出特征图尺寸2.2、锚框和预测3、训练策略与损失函数（反向过程）三、tensorflow代码实现3.1、YOLOv3 网络结构3.1.1、DBL代码实现3.1.2、Residual代码实现3.1.3、ResidualBlock代码实现3.1.4、Darknet53代码实现3.1.5、YoloBloc
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2024-10-16 20:51:30
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openvino+yolov5的检测优化及其在考勤机上的应用1、简介2、安装yolov53、配置Pytorch环境(1)、在开始界面中打开Anaconda Prompt(2)、输入命令：4、配置到Pycharm(1)、打开Pycharm(2)、打开File--Settings(3)、打开环境配置界面(4)、加入环境(5)、设置环境为Pytorch4、pt模型转onnx模型(1)、安装openvi
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2024-10-17 11:00:44
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一、当前配置Win10 专业版 x64位、vs2017 、Opencv4.0、 Cuda10.0、cuDNN7.4.1二、环境配置流程darknet是一个用c和cuda编写的开源神经网络框架，可以用它来训练或是推理。yolo是一种对象检测模型，对象检测就是在一张图像中找出若干对象，比如一只猫或者一只狗，并指出他们在图像中的具体位置。将darknet与yolo结合，对图像进行识别，准确率有了很大的提
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2024-08-14 10:22:18
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otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割
YOLO definition首先我们要了解什么是YOLO？YOLO 是一种使用全卷积神经网络的实时目标检测算法，它是 You Only Look Once的缩写。与其他目标检测的算法相比，YOLO在一个网络模型中完成对图像中所有对象边界框和类别预测，避免了花费大量时间生成候选区域。它的强项是检测速度和识别能力，而不是完美地定位对象。与目标识别算法不同，目标检测算法不仅需要预测目标的类标
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2024-06-06 10:52:08
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# 如何在Java中导入OpenCV
## 概述
在本文中，我将指导你如何在Java项目中导入OpenCV库。OpenCV是一个用于计算机视觉的开源库，可以帮助我们处理图像和视频。如果你是一名刚入行的Java开发者，并且想要使用OpenCV，那么这篇文章将对你有所帮助。
## 步骤概览
下面是导入OpenCV库的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-04-14 04:12:01
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## 使用 PyTorch、OpenCV 和 YOLO 实现目标检测的完整指南
在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的任务。使用 YOLO（You Only Look Once）模型可以快速而精准地进行目标检测。本教程将指导你如何利用 PyTorch 和 OpenCV 实现 YOLO 进行目标检测。
### 流程概述
在开始之前，我们需要了解实现这一目标的整体步骤。以下是完成任务的流程：
1.研究背景与意义随着城市化进程的加快和交通流量的不断增加，交通安全问题成为了一个日益突出的社会问题。其中，交通道路上的三角锥是一种常见的交通安全设施，用于标记道路施工、交通事故现场、道路封闭等情况。然而，由于道路规模庞大、人力资源有限，对于三角锥的监测和管理往往存在一定的困难。传统的三角锥监测方法主要依赖于人工巡查，这种方法效率低下、成本高昂且易出错。因此，研发一种基于计算机视觉技术的交通道路三
编译的安装顺序是，CUDA+CUDNN（安装包与压缩包不要删除，不要删除，不要删除，防止踩坑的后备）,然后是VisualStdio，其次是OPENCV + 扩展库，最后是cmake。环境变量配置，。其中，CUDA与OPENCV都需要进行环境配置，这对于以后的编译十分重要。CUDA可以从nvidia官网进行安装，然后cudnn下载cuDNN Library for Windows (x86)即可，将
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2024-08-05 14:33:50
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TensorFlow下使用YOLOv1训练自己的数据集+测试自己的模型一. 前期准备环境：（用cpu跑的）win10 + python3.6.8 + tensorflow2.4.1+pycharmps：本来打算用tensflow-gpu 1.4.2运行的，但是该代码是2.xx版本的tensflow,需要安装tensflow-gpu 2.x.版本，以及cu
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2024-07-29 15:09:07
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Fast特征检测，特点是速度很快，只需要对比几个像素，就可以判断是否为关键点。
OpenCV提供的调用接口也很方便
vector<KeyPoint> keypoints;
int threshold = 1
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2024-03-12 17:14:15
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目录一、前言二.正文2.1定义颜色2.2目标检测主代码详解2.3读取视频or图片进行检测注意：opencv-python 本文使用的版本为4.5.2.52 一、前言 YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4
