1. cmakelist的方式关键文件：OpenCVConfig.cmake。在opencv编译好后，所在目录中一般会有一个叫OpenCVConfig.cmake的文件，这个文件中指定了CMake要去哪里找OpenCV，其.h文件在哪里等，比如其中一行：# Provide the include directories to the caller
set(OpenCV_INCLUDE_DIRS
一、前言最近需要使用object detection，就把yolo4配置一下，这个检测效率和效果还是非常到位的。和其他各种Net对比参考图1，当然在这个时候，我也测试了Yolov5,后面会再出一个文档来讲如何配置Yolov5。对于Yolov4这会是一个系列的文章，主要分两个方向，基于ROS和非ROS的。 图1 各种Net的检测效率和精度 至于为什么会有两个方向，由
YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5-Seg模型的主要步骤。另外开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5-Seg模型
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2024-06-16 20:45:17
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一 硬件条件：工作站 大版本主机 +4块 invidia 1080ti的gpu 实际测试，只能用一个，不知道四个都用的话如何设置，有知道的请告诉一下。./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpgdetect后 -i 0 或-i 1 等数字是gpu编号 二 操作系统 u
目录总览anaconda3+tensorflow安装Conda使用conda常用命令conda包管理python-opencv配置 之前写python都是在命令行和idle写的，总是感觉各种不方便，装新包也遇到各种问题。今天了解到了anaconda便尝试配置，踩坑无数，记录以便以后查看。 总览anaconda： Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Pyth
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2024-03-17 10:02:01
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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
1.研究背景针对当前银行卡号识别易受复杂背景、环境光线等因素干扰导致识别率低、不稳定的问题,提出基于YOLOv7和OpenCV的银行卡号识别方法.首先预处理数据集,收集多样式银行卡图片,批量进行拉普拉斯锐化及部分图像增强处理,标注图像;然后构建YOLOv7区域分割网络结构,将已标注好的数据集输入YOLOv7网络,优化目标尺寸损失和focal loss优化置信度损失,控制迭代计算,分割字码区域,输出
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2024-08-09 16:31:10
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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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这是目标检测专题系列的第二篇，承接上一篇文章中Faster RCNN的方法。如果Faster RCNN还不熟悉，最好先浏览下。前一篇文章链接在这里。链接: link。 声明：本文主要搬运（加工、整理及扩展）与“懒人学AI”《FPN》与《Mask RCNN》内容。写在前面 上次写完Faster RCNN之后，本来想着开始写YOLO系列。后面想起Faster RCNN还有一个多尺度的问题并没有解
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2024-06-07 11:35:47
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2024-05-30 08:45:22
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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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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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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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1、创建文件、xml等存放位置 在yolov5目录下创建data文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下： …images # 存放图片 …Annotations # 存放图片对应的xml文件 …ImageSets/Main #之后会在Main文件夹内自动生成train.txt，val.txt，test.txt和tra
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2024-10-25 08:09:39
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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
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
# 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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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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