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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背景：已经将openBLAS依赖库去除，我们需要将MTCNN编译到arm单片机上运行，依然依赖OpenCV库。目的：解决openCV库的问题。目录openCV依赖情况：一、根据备选框进行check1.1 输出人头的个数1.2 析构函数二、图像的读取2.1 openCV中关于图像的读取2.2 写入图像数据进入bin文件2.1.1 原始写入程序2.1.2 线性写入文件三、虚拟机上安装openCVope
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2024-09-21 08:54:50
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网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子，本人照着其中的许多进行了参考，都出现了或多或少的错误，很多地方也有差异。于是自己整理了下自己的安装过程，成功进行了测试，跑通了faster-rcnn。配置环境时间为2017.1.4 系统ubuntu16.04一：显卡驱动的安装： 由于要使用GPU，所以先要查看自己显卡所匹配的显卡驱动，网址：http://www.nvidia.com/Dow
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2024-08-19 19:42:16
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文章目录概念一、openCV DNN 模块支持的深度学习框架二、使用 OpenCV DNN模块进行图像分类1.图像分类一般的步骤：2.步骤详细解释： 概念openCV DNN 模块仅支持图像和视频的深度学习推理，它不支持训练。OpenCV DNN 模块的优点之一是它针对英特尔处理器进行了高度优化。在对实时视频进行推理以进行对象检测和图像分割应用程序时，我们可以获得良好的 FPS。OpenCV D
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2024-03-22 16:13:16
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理、模型加载、前向计算和结果后处理等步骤，实现了将特定艺术风格应用到输入图像上的功能。代码简洁高效，展示了OpenCV在深度学习应用中的实用价值。
1.DNN模块1.1. 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那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，
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2024-03-29 15:33:34
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在本文中，我将分享如何解决与 OpenCV DNN 模块和 PyTorch 相关的问题。在这个过程中，我们将按照环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用这六个部分进行详细记录。
首先，确保我们有合适的环境，这样能够顺利运行 OpenCV DNN 模块和 PyTorch。
## 环境准备
我们的第一步是确保所有的前置依赖均已安装。以下是兼容性矩阵，帮助我们确认所需库的版本：
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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引言 ·前面给大家分别汇总了OpenCV中支持的图像分类与对象检测模型，视觉视觉任务除了分类与检测还有很多其他任务，这里我们就来OpenCV中支持的非分类与检测的视觉模型汇总一下。注意一点，汇总支持的模型都是OpenCV4.4 Github上已经提供的，事实上除了官方的提供的模型，读者还可以自己探索更多非官方模型支持。这里的汇总模型主要来自OpenCV社区官方测试过的。语义分割网络O
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2024-07-23 17:36:20
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2. 问题描述对于Opencv中模型加载与输入数据的代码很简单了，这里就不贴了。直接来看看问题吧。问题描述：OpenCV(4.1.0) Error: Assertion failed (Wh.rows == 4*Wh.cols) in cv::dnn::LSTMLayerImpl::LSTMLayerImpl,
file D:\InstallDir\opencv\4.1.0\src\
在实际利用opencv提供的dnn模块部署onnx格式的模型的时候，一些python端利用numpy可以简单轻易实现的操作，在C++端就得仔细考虑下实现的策略了。因为大多数并没有非常简单方便地使用形式，甚至可能需要自己去实现。这里做一个记录。
原创
2022-12-14 12:35:29
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文章目录概述1. 环境部署`YOLOv5`算法`ONNX`模型获取`opencv-python`模块安装2.关键代码2.1 模型加载2.2 图片数据预处理2.3 模型推理2.4 推理结果后处理2.4.1 NMS2.4.2 score_threshold过滤2.4.3 bbox坐标转换与还原3. 示例代码(可运行)3.1 未封装3.2 封装成类调用 概述本文档主要描述python平台，使用open
上一个教程 ： 高级 API： 文本检测模型和文本识别模型下一个教程 ： 转换 PyTorch 分类模型并使用 OpenCV Python 发布原作者Chengrui Wang, Yuantao Feng兼容性OpenCV >= 4.5.4简介本节将介绍用于人脸检测的 cv::FaceDetectorYN 类和用于人脸识别的 cv::FaceRecognizerSF模型本模块需要两个预先训练
https://docs.opencv.org/master/examples.html下的
6个文件，看看在最新的OpenCV中，它们是如何发挥作用的。
在配置使用的过程中，需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题；由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型，因此需要预先下载准备；此外如果出现各种报错，需要对症下药。
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2024-09-10 09:37:35
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一、资源介绍项目需要，需要基于opencv的dnn模块来调用resnet模型，需要resnet模型先训练，之后再导出onnx。二、导出ONNX下载yolov5源码```bash
# 下载yolov5源码
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
# 切换到yolov5工程目录
cd yolov5
# 使用tag从远
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2024-03-23 17:43:02
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# 安装Python OpenCV DNN模块
## 引言
Python OpenCV DNN（Deep Neural Networks）模块是一个用于深度学习的功能强大的工具。它可以在Python中使用OpenCV库来加载和运行训练好的深度学习模型。DNN模块支持各种深度学习框架，如TensorFlow，Caffe和Torch。
在本文中，我们将讨论如何安装Python OpenCV DN
原创
2023-08-17 03:33:23
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导语：经过了几个星期的折腾，我终于完成了ubuntu上的tensorflow 1.4 C++ 接口的配置，真是一部血泪史，特此记录一下。结尾放了一些资源的连接(本文配置所需的所有文件)下期预告，yoloV3+deepsort 的ubuntu的移植 硬件我的电脑配置：OS: Ubuntu 16.04 LTSGPU: GTX1080NVIDIA 驱动: 410.104 前期准备装英
这个博客系列，简单来说，今天我们就是要研究https://docs.opencv.org/master/examples.html下的6个文件，看看在最新的OpenCV中，它们是如何发挥作用的。在配置使用的过程中，需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题；由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型，因此需要预先下载准备；此外如果出现各种报错，需要对症下药。此外，由于需要使
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2024-08-28 09:30:01
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计算机视觉领域自20世纪60年代末就已经存在。图像分类和目标检测是计算机视觉领域的一些最古老的问题，研究人员已经努力解决了几十年。使用神经网络和深度学习，我们已经达到了一个阶段，计算机可以开始真正地理解和识别一个物体，并具有很高的准确性，甚至在许多情况下超过了人类。要学习神经网络和计算机视觉的深度学习，OpenCV的DNN模块是一个很好的起点。由于其高度优化的CPU性能，初学者也可以很容易地开始
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2024-05-25 21:13:06
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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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