一、简述OpenCV中imread() 读取图像函数是不可以载入图像的网络url路径的，如果想要将网络url图像加载并转成mat数据格式，那么还需要借助第三方网络库curl。二、环境windows 10 + vs2017 + opencv3.4.7 + curl-7.78.0 + cmake三、安装curl1、curl简介libcurl是免费的客户端URL传输库，支持DICT, FILE, FTP
计算机眼中的图像组成图像的基本单位是像素，单位是PPI；计算机的图像中是由许多像素点组成的；在计算机当中，一个像素点的值在0-255浮动，表示某点的亮度（0是黑的，255是亮的）；RGB是图像的颜色通道，每一个区域的像素点分别对应RGB里的一个值，彩色图像有RGB三个颜色通 道，灰度图像只有一个颜色通道（用于表示亮度即可）；opencv中的基本操作数据读取-将图片读取进来，通过像素矩阵让计算机进行
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2024-06-16 16:14:56
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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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编译OpenCV最新4.5.x版本Jetson Nano自带的OpenCV版本比较低，Jetpack4.6对应的OpenCV版本为4.1的而OpenCV当前最新版本已经到了4.5跟4.6了，4.5.x中OpenCV DNN支持了很多新的模型推理跟新的特性都无法在OpenCV4.1上演示，所以我决定从源码编译OpenCV升级版本到 4.5.4，然后我发一个非常好的网站，提供了完整的脚本，于
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2024-04-23 21:12:21
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本文主要介绍OpenCv对图像的一些基本处理。包括图片、视频读取，读取感兴趣窗口，通道分离与合并，边界填充，直接对像素点进行操作，以及两张图片的融合。图片的读取 读取图片是OpenCv最基本的功能，实现起来也比较简单，调用cv2.imread()函数即可实现：import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img =
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2024-03-29 11:21:39
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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
记得以前读取xtion pro live的深度数据和彩色数据时，主要采用的是直接读取ni的类。采用这种直接的方法比较麻烦，还要写专门的读取的程序，调用ni的函数。现在opencv2集成了openni，可以直接采用videocapture读取深度数据和彩色数据。相比之下，可能有些功能是没有那么齐全。那么怎么直接用opencv读取openni呢？主要分为以下几个步骤： 1、安装openni库和prim
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2024-04-17 14:15:54
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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
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
OpenCV 不适合用于搭建模型，通常使用其他框架训练模型。ONNX 作为通用的模型描述格式被众多框架支持，这里推荐使用 ONNX 作为模型保存格式。学习模型的推理，如果在项目中使用了 OpenCV，那么很容易添加深度学习支持。在工业视觉领域 OpenCV 使用较为广泛，其 DNN 模块支持。..
原创
2023-05-22 15:33:51
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作者 | 唐超编辑丨极市平台导读本文将YOLOX训练的模型转到ncnn进行推理加速。YOLOX最近刷屏了，关键是官方仓库直接给出了ncnn、tensorRT、openvino、onnxruntime实现，简直是无 比 良 心bù gěi huó lù！！！0x00 YOLOX目标检测 以及https://arxiv.org/abs/2107.08430。 具体算法解析啥的，极市之前有过解读，详
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2024-05-18 14:23:54
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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
yolo.h#pragma once
#pragma once
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#define YOLO_P6 false //是否使用P6模型
struct Output {
int id; //结果类别id
float confidence;
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2024-04-07 07:29:07
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参考：https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774yharris角点检测角点：沿着x,y图像灰度变化迅速 边界：沿着x轴，y轴，一个变化平稳，一个变化迅速基本数学原理 判断平移前后自相似性求解化简 特征归属划分R接近0，平坦区域 小于0，边界 大于0，角点1.计算梯度大小 2.合成矩阵，求特征值 3.比较特征值大小opencv角点检测：import cv2
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2024-04-04 16:31:44
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01函数支持OpenVINO 2020R04版本支持ONNX格式文件的直接读取了，使用的函数还是跟之前读取IR文件函数保持一致，只是第二个参数缺省为空时候，就会尝试读取ONNX格式文件。相关的函数与参数解释如下：CNNNetwork InferenceEngine::Core::ReadNetwork(
conststd:: string& modelPath,
conststd:: st
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2023-08-25 11:14:49
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【介绍】部署 YOLOv9 ONNX 模型在 OpenCV 的 C++ 环境中涉及一系列步骤。以下是一个简化的部署方案概述，以及相关的文案。部署方案概述：模型准备：首先，你需要确保你有 YOLOv9 的 ONNX 模型文件。这个文件包含了模型的结构和权重。环境配置：安装 OpenCV 库，并确保它支持 ONNX 模型的加载和推理。加载模型：使用 OpenCV 的 cv::dnn::rea
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2024-07-23 10:10:05
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在现代计算机视觉和深度学习的应用中，我们经常会使用 OpenCV 来处理各种图像任务。尤其是近些年，ONNX（开放神经网络交换）模型的普及，让我们可以更加灵活地部署模型。今天，我想和大家分享一下如何在 Java 中加载 ONNX 模型到 OpenCV 的过程。
## 协议背景
在计算机视觉的应用框架中，协议的设计理念随着时间的推移而不断演进。从最早的本地模型推理，到如今支持跨平台的模型格式，O
CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵, CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵 CV_8UC1 CV_8SC1 CV_16U C1 &
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2024-10-04 13:55:16
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前段时间在部署yolov5的模型时遇到的各种问题，最后成功的部署，写个博客记录下。目录一、opencv直接读取通过U神的yolov5/model/export.py导出onnx模型失败原因。二、yolov5的onnx模型的输出格式含义。三、yolov5网络三个输出口作用，以及三个输出下的获取检测结果的过程。四、三个输出合并成为一个输出，并且获取检测结果。五、c++下使用opencv部署。一、ope
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2024-04-27 18:41:33
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