环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。 若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作
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2024-03-15 11:11:20
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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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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
目录Ⅰ、安装 cuda cuDNN1-1. 安装 cuda1-2. 安装 cuDNNⅡ、重新编译 OpenCVⅢ、测试安装结果3-1. 添加配置项3-2. OpenCV_cuda 测试结果 前言： 上篇文章搭建 OpenCV 环境的时候，因为显卡太渣，使用 gpu 的加速效果不好，而且配置的 cuda 和 cuDNN 版本较老，索性全部卸载了。但毕竟 gpu 加速是大趋势，折腾一下还是必要的，这
一：获取图像的信息什么是图像： 结构化存储的数据信息
图像属性：
-通道数目
-高与宽
-像素数据
-位图深度 import cv2 as cv
def get_image_info(image):
print(type(image)) #<class 'numpy.ndarray'> numpy类型数组
print(image.shape) #打印图像的高
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2024-09-03 12:56:52
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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
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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前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一个致力于工业应用的目标检测算法，该算法框架同时专注于检测的精度和推理效率。在官方发布的文章中，宣称YOLOv6的精度与速度都远超YOLOv5和YOLOX。在部署方面，YOLOv6支持GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。YOLOv6具体的实现细节大家可以去看
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2024-10-19 14:05:02
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上期文章，我们介绍了YOLOV4对象检测算法的模型以及基本知识，哪里还进行了图片的对象检测，如何使用YOLOV4进行视频检测与实时视频检测呢？毕竟我们绝大多数的需求必然是视频的实时对象检测YOLOV4视频检测import numpy as npimport timeimport cv2import oslabelsPath = "yolo-coco/coco.names"LABELS = None
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2024-03-20 08:15:36
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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
1. 安装相关依赖项 sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-se
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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今天是20240329，我见有人问我，我看了下现在的YOLOv5_6.1——7.0的版本是支持未改网络结构的.pt在export.py直接转.engine的，6.1以前的版本不可以直接转，至于master大家可以去试试———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
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2024-10-25 22:41:11
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现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
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2024-04-25 15:12:43
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导读这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。0x0. 前言这一节我将主要从盘点ONNX模型部署有哪些常见问题，以及针对这些问题提出一些解决方法，另外本文也会简单介绍一个可以快速用于ON
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2024-05-13 09:53:40
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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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一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxrunti
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2024-07-24 10:32:57
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1.概述许多机器学习和深度学习模型都是在基于 Python 的框架中开发和训练的，例如 PyTorch 和 TensorFlow 等。但是，当需要将这些训练好模型部署到生产环境中时，通常会希望将模型集成到生产流程中，而这些流程大多是用 C++ 编写的，因为 C++ 可以提供更快的实时性能。目前有许多工具和框架可以帮助我们将预训练模型部署到 C++ 应用程序中。例如，ONNX Runtime 可用于
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2024-06-12 09:38:27
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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
数据中心的配电系统绝大部分都涉及两路外市电相互之间的切换或者外部供电与柴油发电机组之间的切换。这些切换动作一般是由自动转换开关来实现的。这样看来，自动转换开关的可靠性将直接影响到供电系统的冗余架构是否能够发挥作用。一、什么是自动转换开关根据GB／T14048.11-2002《自动转换开关电器》的定义，自动转换开关设备(Automatic Transfer Switching Equipment)，
