本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式。原始图像和Mark图像，它们的大小都是32*32，分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图。原始图像：(原始图像必须是3通道图像)Mark图像：结果图像： 初始的mark图像数据如下，黄色的部分为我们的第一个mark区域，值为255，第二个区域为褐红色的区域，值为128，第三个绿色的
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2024-05-30 08:31:44
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前言 一提到聚类算法，必然首先会想到的是kmeans聚类，因为它的名气实在太大了。既然这样，OpenCV中这个函数也自然必不可少了。这节内容主要是讲讲OpenCV中kmeans函数的使用方法。 开发环境：OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础 在使用kmeans之前，必须先了解kmeans算法的2个缺点：第一是必须人为指定所聚的类的个数k；第二是
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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TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架种进行快速和高效的部署
前言：编译完64位的库，自然少不了32 位的，同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像，也将openCL加速编译进去，以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
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2024-05-11 18:44:55
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虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，OpenCV更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用,它包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，非常实用。OpenCV的全称是：Open Source Com
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2024-02-20 12:37:52
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chatgpt生成#include "mainwindow.h"
#include <QApplication>#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp&g
在机器学习领域中，ONNX（开放神经网络交换）作为一个开放格式，越来越多的开发者开始将其集成到Java应用程序中，以实现高效的推理能力。本文将深入探讨如何在Java中进行ONNX推理，包括协议背景、数据抓包、报文结构和交互过程等多个方面，展示一个全面的技术解析。
## 协议背景
ONNX的背后是一个快速发展的生态系统。ONNX由Facebook和微软等公司于2017年推出，旨在推动跨框架模型互
# 用 Java 进行 ONNX 推理
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，用于表示深度学习模型。通过 ONNX，开发者能够在不同的深度学习框架之间轻松移植模型。本文将探讨如何在 Java 环境中使用 ONNX 进行模型推理，并包含代码示例和图示。
## ONNX 的优势
- **跨平台**：可以在多种框架和环境中使用，如 TensorFlow
【代码】onnx多核推理。
原创
2023-05-18 17:17:02
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（public）mask-rcnn学习笔记 （网络结构理解-数据集制作-源码调试 ）一、网络结构理解二、数据集制作1、labelme/VIA(VGG Image Annotator)三、源码调试1、网络训练（1）、训练源码（2）、测试（3）、计算mAP四、其他1、vim （网络结构理解-数据集制作-源码调试 ）) 一、网络结构理解Mask-RCNN[24]是由 He K 在 2018 年提出
以下的内容必须自己先进行推导1.判断下列逻辑语句的True,False.1）1 > 1 or 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 True
2）not 2 > 1 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 False
1. c++使用onnxruntime进行推理linkcode in git#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/imgcodecs.hpp>#include <o
原创
2023-01-20 09:36:57
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Python推导式讲解Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 Python 支持各种数据结构的推导式：列表(list)推导式、字典(dict)推导式、集合(set)推导式、元组(tuple)推导式。1. list推导式(1) 语法格式[a]. 常规的形式：[表达式 for 变量 in 序列]。[b]. 加if条件的形式：[表达式 for 变
onnx作为一个通用格式，很少有中文教程，因此开一篇文章对onnx 1.16文档进行翻译与进一步解释， onnx 1.16官方文档：https://onnx.ai/onnx/intro/index.html](https://onnx.ai/onnx/intro/index.html)， 开始编辑时间：2024/2/21；最后编辑时间：2024/2/21ONNX with Python本教程的第一
前段时间YOLOv7发布，一直没时间去复现，今天正好有时间，简单复现下。1.必要环境 我的环境是：Windows10+python3.9.7+CUDA11.1+CUDNN8.1.1+torch1.8。此环境配置不再多说，网上有很多的教程。本篇主要记录
# Python OpenCV调用ONNX代码实现
## 简介
在本文中，我们将学习如何使用Python OpenCV库来调用ONNX模型。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习框架中间表示格式，它允许不同的深度学习框架之间进行模型的转换和共享。Python OpenCV是一个用于图像处理和计算机视觉任务的开源库，它提供了一组丰富的函数和工具来
原创
2023-12-29 09:05:34
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onnx推理模型
原创
2023-05-18 17:17:49
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# 使用Java进行ONNX模型的部署与推理
在人工智能和机器学习的快速发展中，ONNX（开放神经网络交换）作为一种通用模型格式，已经被广泛用于不同深度学习框架之间的互操作性。在本篇文章中，我们将逐步了解如何在Java中实现ONNX模型的部署与推理。我们将分为几个步骤进行讲解。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
