初识opencv是今年的3，4月份，缘由是我个人负责小组国创项目的编程工作，国创项目是关于支持向量机处理视频方面的，刚刚接到项目的时候我们一头雾水，什么是svm？什么是机器学习？视频的组成原理(虽然很早就知道是很多图片连在一起，但现在遇到的问题还有视频在计算机中的存储原理)？对于初出茅庐的我们遇到了很多问题，然后开始了算法学习之路，开始是找各种资料学习支持向量机算法，慢慢开始做实验，做实验的过程中
作者： 王一凡 英特尔物联网行业创新大使本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境  
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2024-05-13 16:14:18
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大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。数据下载与准备数据下载我参考了别人提到一个Open Imag数据集的下载工具，git
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2024-04-19 22:24:21
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python简单用opencv打开摄像头并用yolov5模型进行物体检测1.GitHub代码 yolov5：https://github.com/ultralytics/yolov52.环境准备pip install -r requirements.txt3.示例代码import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5',
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2023-06-09 14:22:58
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说明：本文主要实现在win10下，使用VS2015或VS2017或VS2019，使用C++控制台程序或MFC程序，结合opencv以及yolov5转化的onnx模型，实现图像的实时目标检测。记录总结一下环境部署的过程，以及部署环境过程中踩到的坑。我的计算机配置：CPU:I5-7500，内存：8G，显卡：1050Ti（cuda10.0,cudnn7.6.5）使用yolov5的C++代码：我在gith
五、pc端使用C++调用ncnn 由于有很多人再问一个输出层对不上的bug问题，在此我在开头重点提点，请各位大佬仔细看好我的标红字体！！！！！!!！由于yolov5转ncnn不包括后处理部分，因此在c++的代码里需要重构整个后处理部分，不多说，直接上代码了：cmake_minimum_required(VERSION 3.17)
project(yolov5s)
find_package(Ope
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2024-07-03 05:55:36
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文章目录前言一、OpenVINO是什么二、LabVIEW视觉工具包下载与配置1、视觉工具包的下载安装2、OpenVINO toolkit下载安装三、模型获取四、LabVIEW+OpenVINO调用Yolov5进行实时物体识别1、实现过程2、程序源码3、识别结果附加说明：计算机环境总结 前言上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型，但我们发现使用CPU进行推理检测确实有
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2024-04-28 15:04:34
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Yolov5 文章目录Yolov5一. Yolov5 现状二. Yolov5 模型结构（一）Yolov5 2.0（二）Yolov5 6.0输入端BackBone基准网络Head网络三. Yolov5 模型推理流程四. Yolov5 输入端（一）Mosaic数据增强（二）自适应锚框计算（三）自适应图片缩放五. Yolov5 BackBone（一）Focus结构（二）CSP结构（三）SPP结构 /SP
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2024-03-22 19:17:30
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# Python OpenCV使用YOLOv5模型
## 介绍
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以帮助我们识别和定位图像或视频中的特定对象。YOLOv5是一种流行的目标检测模型，它基于深度学习技术，具有高准确率和实时性能的特点。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库结合YOLOv5模型进行目标检测，为读者提供一个简单的入门指南。
## 准备工作
在开始之前，我们需要
原创
2023-09-12 04:22:35
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YOLOV4学习笔记1_构建环境及测试（win10+VC2015+opencv4.4+yolov4）本文参考： https://github.com/AlexeyAB/darknet 下面网址中收集了yolo使用中的一些问题，遇到问题可以查询。 https://www.ccoderun.ca/programming/darknet_faq/#memory_consumption一、下载yolov
一、前言YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它是YOLO系列的一个延申，其网络结构共分为：input、backbone、neck和head四个模块，yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改，并取得了较大的提升，在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 在backbone端使用了Focus结构与CSP结构；在neck端添加
# 用Python和OpenCV实现Yolov5目标检测
OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，而Yolov5是一个非常流行的目标检测算法。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来实现Yolov5目标检测，并为读者提供代码示例。首先，我们需要安装必要的依赖项。
## 安装依赖项
为了使用Python和OpenCV实现Yolov5目标检测，我们需要安装以下依赖项：
- Pyth
原创
2023-08-22 08:16:10
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美团的技术团队在最近提出了YOLOv6网络模型，美团在技术文档中重点对比了前两代的YOLOv5和YOLOX，以及百度的PP-YOLOE，在对coco数据集的验证中，YOLOv6不仅识别速度更快，且准确度也更高，此次提升的效果巨大。此处，我将尽可能详细地分析YOLOv6于YOLOv5和YOLOX的区别。（YOLOv7有待更新）YOLOv5：https://github.com/ultralytics
Opencv、dnn部署自己的Yolov5模型记录一、环境配置1.opencv == 4.5.1+dnn模块
2.pytorch == 1.8
3.ubuntu18.04二、代码来源1.https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python-v2 2.https://github.com/ultralytics/yolov5 注：选用第四版。一定是第4版
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2024-05-22 15:02:34
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注意，在以下整个过程中，出现python错误提示缺少什么模块，就使用pip install 该模块！！！否则无法进行！！！主要参考：https://gitee.com/avBuffer/yolov5_cpp_openvino?_from=gitee_search#git%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E4%BD%BF%E7%94%A81、首先进行模型训练yolov5下载地址：https://
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2024-06-21 07:49:34
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opencv学堂1、与YOLO V4的区别Yolov4在Yolov3的基础上进行了很多的创新。比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式，Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构，输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新。这里给出YO
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2024-05-02 09:34:00
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使用YOLOv5 opencv dnn （c++）进行对象检测YOLOv5 模型转换流程图与代码说明 |YOLOv5 OpenCV DNN导入所需库定义全局变量绘制YOLOv5预测标签预处理YOLOv5模型YOLOv5预测结果的后处理A. 筛选 YOLOv5 模型给出的良好检测B. 删除 YOLOv5 预测的重叠框4.3.6 主要功能 仅为记录下自己的学习过程，进行了注释。 YOLOv5 模型转换
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2024-08-16 17:53:50
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技术分享 | 无人机上仅使用CPU实时运行Yolov5？(OpenVINO帮你实现)（上篇）OpenCV学堂3天前 以下文章来源于阿木实验室 ，作者阿木实验室阿木实验室
阿木实验室玩也要玩的专业！我们将定期给大家带来最新的机器人技术分享、高清无码的产品测评，我们关注于机器人技术、科研无人化系统教育课程，做科技的弄潮儿。如果你也是科技达人，愿意和我们一道，就请关注我们！ 
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2024-05-10 19:07:01
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效果是检测一个文件夹里面的图片批量生成txt文件，再通过txt转xml可以直接在labelimg可视化微调，实现批量标注。下载yolov5官方文件，然后修改detect.py文件。import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
from dataread import MyData
import cv2
import nu
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2024-08-03 14:31:30
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文章目录环境准备一、制作自己的数据集1.标注图片2.分配训练数据集和测试集二、配置文件1.配置数据集的配置文件2.配置模型文件3.下载权重文件三、训练模型四、推理模型 环境准备克隆YoLov5工程代码,仓库地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 git克隆可能会失败，所以直接点击DownLoad Zip下载。zip文件解压后，通过cmd终端，切换到req
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2023-12-10 08:32:20
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