系统是ubuntu16，安装方式网上资料一大把，这里把基本流程介绍下，然后介绍下自己解决的问题： 先下载，然后安装各种依赖，然后： (预先解决Q1,Q2的问题) step1.生成makefile，如下是最基本的cmake选项，不用增加其他额外的就能安装成功。cd opencv-4.1.0
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr
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2024-06-13 10:23:40
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1、 进程、线程、协程的概念1.1、什么是进程？简单的来说，我们在电脑上安装了一个软件，如：QQ，这是一个程序，程序是一个静态的概念，你不去操作他，他就是一个简单的二进制文件，但是当你去双击运行QQ的时候，他就被加载到内存中，这个时候他就是一个进程，相对程序来说他是一个动态的概念，他是需要占用系统资源的。1.2、什么是线程？在早期的操作系统中，CPU为每个进程分配一个时间段，称作它的时间片。如果在
作者平时主要是写 c++ 库的，界面方面了解不多，也没有发现“美”的眼镜，界面有点丑，大家多包涵。本次介绍的项目主要是通过 cmake 构建一个 基于 c++ 语言的，以 qt 为框架的，包含 opencv 第三方库在内的，跨平台的，使用 ONNX RUNTIME 进行前向推理的 yolov5/6 演示平台。文章力求简单，不追求过多的细节，让同学们对整个流程有一个全面的认识，废话不多说，下面我们就
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2024-05-13 16:31:43
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手把手教你使用OpenCV，ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测✨博主介绍学习旋转角度学习旋转角度的余弦值不规则四边形的目标检测?点击直接资料领取? 学习旋转角度在无人机/遥感目标检测领域，拍摄到的物体通常是，如下图中红色矩形框里的飞机，这是用ultralytics/yolov5检测到的目标，很明显水平矩形检测框在检测旋转目标时，检测框里包含了无关背景区域，因此ultralytic
1.1 ►OpenVINO™ 2022.1简介OpenVINO™ 工具套件2022.1版于2022年3月22日正式发布，根据官宣《OpenVINO™ 迎来迄今为止最重大更新，2022.1新特性抢先看》，OpenVINO™ 2022.1将是迄今为止最大变化的版本。从开发者的角度来看，对于提升开发效率或运行效率有用的特性有：1、提供预处理API函数。OpenVINO™&n
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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## 用Java结合OpenCV和ONNX实现图像处理
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，而 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式。结合Java，我们可以利用OpenCV和ONNX进行图像处理和深度学习模型的应用。
### OpenCV简介
OpenCV 是一个用 C++ 和 Python 编写的
原创
2024-04-19 05:31:09
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OpenCV的图像编程以及OpenCV使用摄像头OpenCV3.4.11下的图像编程OpenCV的下载与安装OpenCV的下载OpenCV的安装与调试OpenCV在Ubuntu下的使用OpenCV打开摄像头显示处理视频 OpenCV3.4.11下的图像编程OpenCV的下载与安装OpenCV的下载进入OpenCV的官网下载：https://opencv.org/releases/，选择sourc
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/
文章目录前言1.模型转换通过将torch生成的模型权重，转换为onnx格式转化指令2.利用opencv进行c++部署使用opencv进行部署的主要头文件参数配置的设置yolov5模型初始化yolov5输入图像预处理进行预测推理可视化输出结果总结 前言从模型到实际的部署，将模型的输出性能转化为实际项目和工作上去，使用c++成功部署是十分重要的。自己以前也有学过c++，还有c++和opencv的基础
YOLOV5s 5.0 c++调用模型onnx（超精华）介绍训练模型.pt转onnxc++代码解析main函数部分推理部分讲解darpred部分sigmod部分结尾 介绍现在很多开发都是需要用c++做最后一步的移植部署，手写吧，先不说你会不会浪费时间，网上找吧，问题千奇百怪，所以给大家出这篇文章，做雷锋教学，话不多说，开始后面会贴出我的联系方式，有需要源码+opencv文件的自行添训练模
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2024-08-13 16:45:01
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在面向对象编程中，遍历一个数据集合时通常使用迭代器。对于每一个集合类，标准模板类库（Standard Template Library ）都有一个与之关联的迭代类。OpenCV提供的cv::Mat迭代类和C++ STL标准的迭代是兼容的。 对于cv::Mat实例的迭代对象可以由cv::MatIterat
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2024-07-02 09:13:06
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前言这里yolov5的onnx模型的推理，分别在 x64上 和 移动端上运行，前者在自己本地Ubuntu系统上运行，后者在瑞芯微的rk3566上运行。 要完成如上工作我们需要一下步骤：1 下载onnxruntime编译好的库2 下载opencv库并安装3 下载交叉编译器4 下载yolov5-onnxruntime的工程并运行1 下载onnxruntime库github上搜索 onnxruntime
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2024-05-04 17:30:50
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环境：Ubuntu18.04.3 opencv版本3.4.11,官网下载地址(github也行)https://opencv.org/releases opencv_contrib必须是同版本，下载地址 https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4.11 安装指南大致参考官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.11/d
引言前面说了OpenCV DNN不光支持图像分类与对象检测模型。此外还支持各种自定义的模型，deeplabv3模型是图像语义分割常用模型之一，本文我们演示OpenCV DNN如何调用Deeplabv3模型实现图像语义分割，支持的backbone网络分别为MobileNet与Inception。预训练模型下载地址如下：https://github.com/tensorflow/model
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2024-07-09 21:25:10
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的include目录下面有个叫opencv_modules.hpp的hpp文件，里面存放的是opencv2中的新模块构造相关的说明代码，定义的是OpenCV2所有组件的宏： 下面就是OpenCV的所有模块介绍，按照顺序来：【calib3D】——其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多
本文参考自：opencv调用cCaffe、TensorFlow、Torch、PyTorch训练好的模型 往往，当我们训练好一个模型后，就可以通过OpenCV加载模型使用该模型，完成分类和实时预测的任务了。对象检测，比SSD与YOLO这些模型有更好的检测精度与小对象检测能力；另外一个是支持基于SSD+Resnet模型的人脸检测，虽然速度还达不到H
作者：小新这篇文章将为大家详细讲解有关python中opencv的使用方法是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。OpenCV是一个旨在解决计算机视觉问题的Python库。OpenCV最初由Intel在1999年开发，但是后来由Willow Garage资助。它支持很多编程语言，如C++，Python，Java等等。它也支持多种平台，包括Window
Linux版本：ubuntu12.04Arm平台：Tiny4412交叉编译工具：arm-none-linux-gnueabi-gcc-4.5.1、arm-none-linux-gnueabi-g++交叉编译opencv：1、准备opencv依赖库以及opencv源码包：zlib-1.2.7、jpegsrc.v7、libpng-1.5.8、yasm-1.3.0、x264-snapshot-20120
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
