2018.6.8更新现tensorflow新版本不支持cuda8了(虽然文档上没有说)，请安装cuda9和对应的新版cudnn，tensorflow安装请移步官网，推荐在conda中创建虚拟环境安装本文记录了本辣鸡在win10+anacoda环境下的opencv和win原生tensorflow（cpu版本，gpu版本会在后续更新）的安装过程，细节方面会尽可能说清楚，希望能给和po一样的小白提供帮助
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2024-01-28 19:00:37
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这是困扰我很久的问题，今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了，却不能使用GPU，原因是我的torch和torchvision是cpu版本的，必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。1、打开Anaconda Prompt(Anaconda3) 2、打开后是以base开头的对话
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2023-11-19 16:25:17
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一、pytorch环境配置1、安装CUDA Toolkit首先按win+R，通过在cmd下输入nvidia-smi查看本机支持的最高的CUDA版本 再点击到官网下载对应版本。2、安装cuDNN（cuDNN版本一定要和CUDA下载的版本对应！）点击到官网下载对应版本。（如果没注册的话要先注册）比如我CUDA安装的是10.2的版本，cuDNN则安装的是8.1的版本。具体版本对应下载的时候就可
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2023-09-11 20:11:48
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已完成的环境配置：TX2版本及配置环境如下：一、换源一般刷机的时候应该换过源了，没换过的可以参照下方刷机文章的换源部分 （注意：TX2和ubuntupc源不共用）二、安装pytorchpytorch分架构，所以pc端与TX2的安装方法不同。这里直接在系统环境下使用python3安装的流程，全程用的python3与pip3。如有多版本共存需求，请先查找archiconda（pc端叫anaconda）
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2024-01-11 07:58:58
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CUDA + pytorch安装教程与环境配置须知：CUDA只能在NVIDIA英伟达显卡上才可以用
pycharm + Anaconda + OpenCV的安装见我写的另一篇文章：计算机视觉的第一步：Opnencv（一）之 环境部署
1 基本须知1.1 pytorch简介Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DN
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2023-12-10 22:14:27
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作者 | 小白一、引言自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。将其与 OpenCV 等库的图像处理能力相结合，如今在数小时内构建实时对象检测系统原型要容易得多。在本指南中，我们将尝试向您展示如何开发用于简单对象检测应用程序的子系统，以及如何将所有这些组合在一起。二、Python与C++我知道你们中的一些人可能会想，为什
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2023-10-08 11:03:20
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OpenCV 笔记1. 计算机眼中的图像RGB: 图像的颜色通道# 数据读取-图像
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# %matplotlib inline # jupyter中使用
img = cv2.imread('cat.jpg')cv2.IMREAD_COLOR : 彩色图像cv2.I
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2023-11-07 11:26:56
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预备知识：为了更好的理解这些知识，你需要确定自己满足下面的几点要求：1. 如果在领英上，你也许会说自己是一个深度学习的狂热爱好者，但是你只会用 keras 搭建模型，那么，这篇文章非常适合你。2. 你可能对理解 tensorflow 中的会话，变量和类等有困扰，并且计划转向 pytorch，很好，你来对地方了。3. 如果你能够用 pytorch 构建重要、复杂的模型，并且现在正在找寻一
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2023-12-18 19:25:55
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安装torch-opencv
torch
torch-opencv
opencv-3.1.0
opencv-contrib
想在torch中使用光流法，于是就希望能够调用opencv中的光流代码，而torch中对opencv-3.1.0进行了封装，即torch
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2024-01-10 17:56:04
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2020年7月18日，OpenCV官网发布了OpenCV的最新版本OpenCV4.4.0，令我比较兴奋的是，其中支持了YOLOv4，之前的一段时间，我都在YOLO系列苦苦挣扎，虽然YOLOv4的性能很好，准确率也高，但当时opencv不支持，就导致在QT做界面时，读取不了yolov4的权重，无法进行目标检测，后来无奈只能选择了yolov3。 虽然用pytorch-yolov4也能得到很好的效果，但
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2023-12-31 14:26:26
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# PyTorch和OpenCV的结合应用
## 引言
PyTorch是一个广泛应用于深度学习的开源机器学习框架，而OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。这两个工具各自具有强大的功能，但它们的结合可以为计算机视觉任务带来更多灵活性和效率。本文将介绍如何使用PyTorch和OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务，并提供相关的代码示例。
## PyTorch和OpenCV的基本概
原创
2024-02-05 10:15:19
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# GCN原理结合PyTorch的实现
## 一、实现流程
在本文章中，我们将引导你使用PyTorch实现图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）。以下是步骤流程的表格：
| 步骤 | 描述 | 完成时间 |
|------------|---------------------
# PyTorch与Spring结合的探索
随着人工智能的发展，深度学习已经成为数据处理和分析的重要工具。而PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了良好的灵活性和易用性。另一方面，Spring是Java领域中用于构建企业级应用的强大框架。将PyTorch与Spring相结合，开发者能够创建强大的机器学习应用，并简化后端服务的管理。
## 为什么选择PyTorch和Spring
1.
## PyTorch和Spark结合的实现过程
### 1. 简介
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和接口，用于构建、训练和部署深度学习模型。Spark是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。将PyTorch和Spark结合起来可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速PyTorch模型的训练和推理。
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch和Sp
原创
2023-11-17 16:50:30
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一. Pytorch Basic(一)简介Pytorch是python中开源的一个机器学习库，类似tensorflow, keras, 可用于自然语言处理等应用，由Facebook 人工智能团队提出。加载cuda时，可使用GPU加速计算。1. tensor basic张量（tensor）可以简单地看作存储多维数据的容器。如下图所示0维张量是scalar，1维张量是vector，2维张量是matri
Pyqt学习笔记01文章目录Pyqt学习笔记01一、Pyqt基本结构二、学习一个控件QLabel一、Pyqt基本结构一个基本的pyqt包含包和模块的导入、创建一个主界面、控件的操作、界面执行、退出。from PyQt5.Qt import *
import sys
app = QApplication(sys.argv)
window = QWidget()
window.setWindowT
最重要的一点：如何把OpenCV的框嵌入MFC的ID..把cv显示框嵌入 pic控件 cvNamedWindow("kalman"); HWND hWnd = (HWND) cvGetWindowHandle("kalman"); HWND hP...
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2013-07-17 12:48:00
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本文介绍了经典模型R-C3D：用于时间活动检测的区域卷积3D网络。此型号来自ICCV 2017.Google Academic Display被引用了127次。近两年来，这是该领域的一项有影响力的工作。代码一直是开源的。该算法的基本思想如下：受目标检测方法F-RN CNR的启发，本文提出了一种区域卷积三维网络（R-C3D）。如上所示，该方法首先在3D完全卷积网络中对视频帧进行编码，然后提取动作提议
目标什么是“轮廓”学会寻找轮廓、绘制轮廓cv.findContours(), cv.drawContours() “轮廓”是什么轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析和物体检测与识别的有用工具。为了更好的准确性，使用二进制图像。因此在找到轮廓之前，应先用阈值或canny算法进行边缘检测。从opencv3.2开始，原图像不会再
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2024-10-20 18:50:39
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有没有想过让蒙娜丽莎跟着你的表情动，来一番亲切的交流？Aliaksandr的一阶运动模型(First Order Motion Model)可以实现，但是实现过程非常复杂且繁琐。一阶运动模型功能强大，可以在未经预训练的数据集上对图像和视频进行特效生成，但代价是安装配置比较繁琐。能不能简单一点，再简单一点？印度一位程序员阿南德·帕瓦拉(Anand Pawara)设计了基于OpenCV实现的实时动画特
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2023-11-10 13:20:39
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