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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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
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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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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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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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
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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这篇文章主要介绍了Go语言中new()和 make()的区别详解,本文讲解了new 的主要特性、make 的主要特性,并对它们的区别做了总结,需要的朋友可以参考下 概述 Go 语言中的 new 和 make 一直是新手比较容易混淆的东西，咋一看很相似。不过解释两者之间的不同也非常容易。new 的主要特性首先 new 是内建函数，你可以从 http://golang.org/pkg/builtin/
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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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
目录一、前言二、实验内容三、实验过程一、前言编程语言：Python，编程软件：vscode或pycharm，必备的第三方库：OpenCV，numpy，matplotlib，os等等。关于OpenCV，numpy，matplotlib，os等第三方库的下载方式如下：第一步，按住【Windows】和【R】调出运行界面，输入【cmd】，回车打开命令行。第二步，输入以下安装命令（可以先升级一下pip指令）
这篇文章讲的是如何寻找给出的点集的凸包（Convex Hull），先简单介绍算法原理，之后利用OpenCV实现一个找凸包的程序。什么是凸包（Convex Hull）？这个问题可以分成两个概念理解，Convex 和 Hull凸形状（Convex object）就是没有大于180°的内角的形状。不是凸形状的称为非凸（Non-Convex）或者凹的（Concave）。下图就是凸形状图像和凹形状图像的例子
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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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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# 使用Spark加载ONNX模型的完整指导
## 文章概述
在本篇文章中，我们将一起探讨如何使用Apache Spark加载ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放格式，使得不同的深度学习框架之间可以轻松交换模型。Spark则是一种强大的分布式计算框架。将二者结合，可以为大规模数据处理和机器学习任务带来新的可能性。
我们将通过一个简明的流
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
# PyTorch 加载 ONNX：从模型导出到导入
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个用于跨平台深度学习模型交换的开放标准。本文将介绍如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型到PyTorch中进行推理。
## 导出模型为ONNX
首先，让我们看一下如何将一个PyTo
原创
2024-07-06 04:27:51
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