发现Qt在win下使用mingw编译器好慢，搞opencv老出问题，自己搞了个msvc的Qt版本，发现编译确实很快，配置什么的还算比较简单，分享一下。
1.需要下载的工具：
1）.Qt Creator，
http://qt-project.org ，留下网盘下载地址给那些懒得上官网的人：链接：
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
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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今年年初的时候曾经玩了一阵openvino yolov5量化，后来找到了这个github的大神教程完美解决GitHub - Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demoContribute to Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demo development by creating an account on Git
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2024-08-11 22:33:18
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导 读 本文主要介绍使用YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数（步骤 + 源码）。 实现步骤 监控摄像头可以有效地用于各种场景下的车辆计数和交通流量统计。先进的计算机视觉技术（例如对象检测和跟踪）可应用于监控录像，以识别和跟踪车辆在摄像机视野中移动。【1】安装ultralytics
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2024-08-14 20:21:14
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【Deep Learning】YOLOv3: An Incremental Improvement 原理 今年 3 月分，yolo 的第三代，也就是 yolo_v3 发布了，由于今年找工作，最近才又好好的看了一遍，这里记录一下这篇论文的大概原理。1. 综述 这篇论文主要内容是对上一代 yolo 的进一步升级与改进，提出了新的网络结构以及一些小的 tricks 来整体提升 yolo 的性能，使得
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2024-09-18 21:02:12
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在本篇博文中，我将详细记录如何利用 OpenCV 和深度学习框架实现 YOLOv 系列模型在目标检测任务中的应用，同时探讨在实现过程中的数据备份、恢复、灾难场景处理、工具链集成、预防措施及最佳实践。这些内容将以系统化的方式呈现，确保在实际开发中能够高效且安全地管理数据。
### 备份策略
在数据及模型的训练过程中，备份是必不可少的环节。为了确保数据安全与连续性，我制定了以下备份计划。下表显示了
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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最近一直研究YOLOV3，原因是边缘计算的话才是将来嵌入式开发的前途。看了美国的遥感预测图，可以区分到飞机型号，确实NB，就自己也想写一个关于YOLOV3的来，顺便新手也是掌握一下整个流程。整个过程：三个部分。第一个部分是使用OPENCV3.4 测试预测的框架，第二部分是LINUX下 数据集处理，主要是采用了NWPU 10的数据集 。第三部分，由于我只有一台电脑WINDOWS， 测试开发都是在VM
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2024-04-16 13:41:13
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导 读 本文主要介绍基于YOLOv5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测。前 言 该项目专注于汽车划痕检测，与不同类型产品的自主质量检测系统的开发同步。例如，在停车场，这种检测为客户提供了汽车安全无虞的保证；此外，如果发生什么情况，
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2024-06-20 06:13:42
196阅读
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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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
YOLOV5 中文Github网址：https://github.com/wudashuo/yolov5YOLOV5相关文件百度网盘连接：链接: https://pan.baidu.com/s/19Mo5bnLEGXiegc3f2KOnyg 密码: 5av1 首先要确保自己安装了显卡驱动,cuda和cudnn 可以参考这位博主的文章贴一下我这里的版本 当安装好后要安装OPENCV 先打开Ubunt
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2024-05-16 09:48:01
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# 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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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
292阅读
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
528阅读
# 如何实现Java OpenCV YOLOv3
## 整体流程
首先，让我们看一下实现“java opencv yolov3”这一任务的整体流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装OpenCV库 |
| 2 | 下载YOLOv3模型文件 |
| 3 | 导入OpenCV库 |
| 4 | 加载YOLOv3模型 |
|
原创
2024-05-21 05:08:24
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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
Abstract 在此之前的方法是把分类器classifier用以进行执行检测任务。 本文把目标检测视作回归问题，来把边界框和相关的类别概率进行空间分离。因为YOLO使用单一网络，从整幅图像中一次性同时完成预测边界框和生成类别概率的任
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
