我的电脑是win7,64位的系统，而且之前因为配置caffe下载安装了一些Anaconda Python 2.7版本，OpenCV2.4.13，还有就是OpenCV3.10版本。比较乱比较杂。而《Machine learning for OpenCV》一书中要求的是： 1.带有Python3.5 及以上版本Anaconda 2.OpenCV3.1及以上版本 3.一些支持工具包所以我把原先的A
OpenVINO全称为开放式视觉推理和神经网络优化（Open Visual Inference & Neural Network Optimization），其前身是英特尔计算机视觉SDK（Computer Vision SDK），通过工具包中集成的三个全新API：深度学习部署工具包、通用的深度学习推理工具包以及OpenCV和OpenVX的优化功能，支持Tens
概述OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化，方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件
概述本文重点介绍 OpenVINO™ 最新功能，无缝集成 TensorFlow 框架，对于熟悉 TensorFlow 开发的开发者来说，在原有代码的基础上只需要添加几行简单代码 就可以实现模型精度不变的前提下推理加速，避免了显式地进行 OpenVINO™ 转换以及推理部分代码的重新编写，大大简化 OpenVINO™ 工具的使用，加速 AI 算法在生产环境中的应用部署。该集成为提高 TensorFl
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2024-09-02 08:03:05
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openvino系列 17. OpenVINO Preprocessing API 案例，以及与OpenCV的预处理对比此案例，我们将详细介绍OpenVINO Preprocessing API，并与OpenCV的预处理结果做对比。案例涉及：读取 ONNX 迁移学习模型将 ONNX 模型转化为 IR 中间件通过 OpenCV 导入图片，并进行预处理，最终模型推理。计算模型的FPS以及精度；通过be
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2024-03-25 13:50:40
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PS:收好不谢，简单的做个介绍，分享的网盘里共有5个文件，1个anaconda，3个pytorch相关，1个opencv,贴图以示清白第二步：安装anaconda双击，记住，一定要双击Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe。然后就是一路的next按钮，上图
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2023-12-18 15:46:48
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ooenvino的安装可参考openvino2022版安装配置与C++SDK开发详解1.什么是openvino？概念： OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习，并且允许直接异构执行。 支持在Windows与Linux系统，Python/C++语言。特点：在Intel平台上提升计
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2024-06-26 15:28:46
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作者： Arindam， Yamini， Mustafa， Ritesh， Priya， Chandrakant， Surya， Amar， Sesh翻译：李翊玮技术的传播采用通常是由用户体验的飞跃引发的。例如，iPhone促使智能手机和“应用商店”的快速普及。或者，最近，TensorFlow中的易用性启动了人工智能的大规模增长，几乎触及了我们今天日常生活的方方面面。OpenVINO™ 工具包重新
Mat类： 是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构。图像载入函数imread()：
Mat imread(const string& filename, int flags=1);filename表示图像载入的路径;
flags为载入标识。
flags=0 将图像转换为灰度再返回；
flags=1 将图像转换成彩色再返回；
flags=2 若载入图像的深度是16位或者32位，就
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2024-04-28 22:53:32
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一、openvino安装要求开发平台要求：1》处理器：第6代至第11代Intel®Core™和Intel®Xeon®处理器2》win10系统（64）软件要求：1》OpenCV3.4或更高版本2》VS 2015、2017、2019（我推荐2017，2019还不太稳定）3》CMake 2.8或更高（一般用最新的）4》python3.6或更高版本注意：以上软件都必须先装好，在下载openvino二、安装
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2024-10-18 21:15:00
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openvino的安装与环境配置openvino的安装1.1安装Dev Tools1.2安装Runtimeopenvino环境配置visual studio环境配置：本地电脑的环境配置：测试代码 openvino的安装1.1安装Dev Tools下载链接 一般在Frameworks中选择onnx（默认你的环境中已经安装好了pytorch和tensorflow）。 复制红色方框中的指令，打开ana
操作系统：Windows 7 x86 中文旗舰版；编译环境：Visual Studio 2010 中文旗舰版；OpenCV版本：OpenCV-2.3.0-win、OpenCV-2.3.1-win；备注：a、不需要Cmake编译！！b、如果是最新的2.3.1版本，则将下面第5步中的（5）和（6）中的名为230的lib修改成231即可，否则会出现找不到lib的情况。c、不分x86和x64版本，一律按照
接着前面系列博客继续实验，这篇来介绍OpenVINO（Intel的），主要还是参考官网资料，前面也说过好的东西，官网对其的介绍是很详尽的，我觉得此要比Tensor RT的的官网做的更好，示例sample也很多。官网参考链接如下：Get Started — OpenVINO™ documentationhttps://docs.openvino.ai/latest/get_started.html文
目录Windows 7环境下安装1 下载并安装OpenVINO1-1 下载OpenVINO1-2 开始安装 1-3、安装完成2、opencv 安装编译2-1 下载opencv4.1.12-2 cmake下载安装2-3 编译opencv 3 opencv 配置openvino 编译3-1 debug模式: 3-2 Release模式:4、测试：4-1、使用&n
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2024-02-27 21:11:14
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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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由于opencv有很多版本，它其中的目录结构改动不少，我们这把使用v4.54版本的来使用 先上官网下载源码https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.4.zip这是直接下载方式然后下载opencv_contribhttps://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.
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2024-05-13 11:28:57
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目录Openvino简介如何使用它？构建源代码Openvino IR模型第一个Openvino示例C语言示例C++示例使用OpenVino跑Yolo模型Openvino简介Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块，除此之外它还具有强大的Plugin开发框架，允许开发
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2024-05-31 00:46:02
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额外内容：修改openvino安装后自带的opencv，改为自己版本的opencv(为了使用opencv_contrib)第一步：安装OpenVINO从官网注册并下载OpenVINO开发包的Linux版本： 官网下载地址：https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit/choose-downlo
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2024-03-31 07:11:23
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从0开始在树莓派中部署openvino+yolov3----3 文章目录从0开始在树莓派中部署openvino+yolov3----3前言一、配置openvino环境1.安装cmake2.安装vs3.安装python3.6.5二、下载openvino(2019R3版本)这里的路径默认，误改。三、下载转换模型的代码 前言电脑c盘中的用户名必须是中文，电脑的cpu如果是因特尔的就不需要神经棒。 这里我
import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport numpy as np一、#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字，如：D:/1.jpgimg_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图二、#得到图片的信息 高，宽，通道
