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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小强学Python+OpenCV之－1.1图像加载、显示、保存目标你将学会怎样 1. 从硬盘读取一幅图像 2. 将图像显示出来 3. 保存一幅图像到硬盘一、体验下面，我们先直接看一段代码：image_pro.py# 导入OpenCV库
import cv2
# 加载一幅图像
image = cv2.imread("flower.jpg")
# 显示图像
cv2.imshow("Image"
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2024-02-20 16:54:40
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1、Q报错：OpenCV(3.4.2) Error: Assertion failed (ngroups > 0 && inpCn % ngroups == 0 && outCn % ngroups == 0) in cv::dnn::ConvolutionLayerImpl::getMemoryShapes, file D:\InstallDir\openc
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2024-05-08 16:51:44
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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
338阅读
# 用 OpenCV 加载 PyTorch 模型
在计算机视觉领域，OpenCV 和 PyTorch 都是非常流行的工具。OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能；PyTorch 是一个深度学习框架，被广泛应用于图像识别、目标检测等任务中。本文将介绍如何使用 OpenCV 加载 PyTorch 训练好的模型，并进行图像处理。
## 加载 PyTorch 模型
原创
2024-07-08 05:25:26
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OpenCV 调用自己用TensorFlow训练的模型识别mnist数据集图片这是本人第一次写博客，之前都是学习别人写的博客，在这里感谢做出贡献的你们。关于这个编辑器的使用还比较陌生，介于本人也是OpenCV和TensorFlow的初学者，文章中有错误的地方，欢迎批评与指正。开发环境OpenCV 3.4.7TensorFlow 1.14.0VS2015数据准备mnist数据集mnist数据集中的图
先了解数据读取流程Pytorch系列之——数据读取机制&Transformsfrom torch.utils.data import Dataset
class ImageDataset(Dataset): #这里的函数 按照三个模块 自己改写
def __init__(self, dataset, transform=None):
self.data
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2024-03-23 08:16:45
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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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# OpenCV加载PyTorch模型
## 引言
PyTorch是一个常用的深度学习框架，而OpenCV则是一个广泛应用于计算机视觉领域的图像处理库。在很多场景中，我们需要将PyTorch模型与OpenCV结合使用，以实现图像处理和计算机视觉任务。本文将介绍如何使用OpenCV加载PyTorch模型，并给出具体的代码示例。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架
原创
2023-08-14 20:09:28
259阅读
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
272阅读
第八周 2018.09.02-2018.09.08完成一个手势识别的工程，这是最终的结果。 也就是打开摄像头，把自己的手势出现在黑框中，然后按下空格键就可以预测手势是什么。一共可以识别五种手势{✋，?，?，✌，?}。下面实现的步骤：首先是数据的收集。用摄像头来收集数据，使用opencv打开摄像头，在屏幕某个位置画一个黑框，把手势放进去，然后按下空格键，就可以保存一张图片到本地中，每种手
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2023-10-20 23:14:54
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前一阵子YOLOv4发布了，后面就是YOLOv5，估计再过几天就要YOLOv10086了，这个时代技术进步太魔幻，改几个参数就可以继续升级版本。2020.718 OpenCV4.4发布了，支持YOLOv4推理，于是我立刻测试了一波。模型下载YOLOv4的相关模型合集在这里https://github.com/AlexeyAB/darknet/wiki/YOLOv4-model-zoo我使用的是基于
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2024-09-13 10:15:06
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# 使用 OpenCV DNN 加载 PyTorch 模型
在深度学习的应用中，模型的转化与部署是非常重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架，然而在某些情况下，我们可能更愿意使用 OpenCV 进行推断和处理。本文将介绍如何使用 OpenCV DNN 模块加载 PyTorch 模型，并提供必要的代码示例。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，确保你已安装了必要的库。你可以使用以
# 使用 Java OpenCV 加载 Keras 模型的指南
在深度学习领域，Keras 是一种流行的高层神经网络 API，可简化模型的构建和训练。而 Java 结合 OpenCV 库则为图像处理提供了强大的支持。本文将介绍如何使用 Java OpenCV 加载并运行 Keras 模型，带领你走进机器学习与图像处理的世界。
## 1. 理论背景
Keras 模型通常以 HDF5（.h5）格
原创
2024-08-06 11:32:39
29阅读
安装一、anaconda+tensorflow+opencv+spyder二、python+tensorflow+opencv+pycharm三、python3.5+tensorflow-gpu1.3+cuda8.0+cudnn6.0这两种方式我都尝试过了，第一种方式推荐一个博主的，写的很详细，能走通，但是要的时间很长，需要下很多东西，所以我用的第二种，因为时间比较赶ananconda+tenso
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2024-03-04 17:02:25
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左上角preferences... 2.如图所示点击鼠标所在位置的加号3.搜索框输入opencv，然后选择opencv-python，之后点击左下角Install Package搜索框输入numpy，选择numpy，然后左下角安4.输入简单的demo，运行（下面给出代码）import numpy as np
import cv2
path = 'pictu
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2023-06-25 21:19:27
167阅读
# OpenCV Python加载深度模型
## 引言
深度学习是一种可以模拟人脑神经网络的机器学习方法。它已在许多计算机视觉任务中取得了显著的成功，如图像分类、目标检测和语义分割等。为了在Python中应用深度学习模型，我们可以使用OpenCV库。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了一系列强大的功能和算法，包括图像处理、特征提取和对象识别等。本文将介绍如何使用OpenCV Pyt
原创
2023-08-27 08:34:08
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# Python 与 OpenCV：如何加载模型的步骤详解
在计算机视觉领域，使用Python和OpenCV进行图像处理是一个非常流行的选择。当我们需要使用预先训练好的模型（例如通过TensorFlow或PyTorch训练的深度学习模型）时，加载这些模型成为了一个必要步骤。本文将为你介绍如何加载`.bin`格式的模型，并进行相应的图像处理。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
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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