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\
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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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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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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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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深度学习框架模型均采用python语言进行开发，而传统的应用程序均采用C++开发，OpenCV dnn从3.4开始提供了深度学习框架模型，可以访问tensorflow、caffe等深度学习模型，采用C++开发的传统应用程序也可以利用这一接口实现深度学习功能模块，本文以人脸表情数据集为例，说明利用keras模型建立深度学习框架，再转换为tensorflow模型，然后利用OpenCV dnn调用学习
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2024-04-18 08:26:03
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OpenCV DNN基于深度学习中的卷积神经网络技术实现对常见计算机视觉任务完成，这些支持模型的结构与相关的论文笔者做了汇总。今天这里汇总一下支持的图像分类模型。
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2021-07-16 15:18:05
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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。
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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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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OpenCV使用CMake和MinGW的编译 常见问题见最后前言本篇文章是介绍使用32在GW在Windows下编译OpenCV 生成32位的DLL 关于使用 64 位的 MinGW 编译 OpenCV 生成 64 位的 dll，后面更软件环境* Windows-10-64bit
* Qt5.11.0
* cmake-3.13.0-rc3-win64-x64
* opencv-3.4.1opencv
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2024-09-10 09:47:06
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Facenet网络介绍FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型，它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出，而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征，这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法，FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
1.验证-验证是否为同一张脸
2.识别-识别是否为同一个人
3.聚类-发现人
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. opencv及opencv_contrib源码的下载opencv源码的下载：https://opencv.org/releases/或者https://github.com/opencv/opencv/releases注意：两者区别主要为官网下载的源码里面有build文件夹，里面有经过编译的lib及include等文件，但并不包含contrib里面的所有模块，而且整个文件被编译成opencv
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2024-05-17 13:20:00
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目录一、安装前准备二、显卡驱动安装三、cuda安装四、cudnn安装五、opencv-4.5.1源码编译参考 一、安装前准备显卡驱动下载：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
创建文件：sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在文件中添加以下内容，将nouveau加入黑名单：bla
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2024-04-29 13:53:30
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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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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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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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