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贾志刚-OpenCV学堂

三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台 软件作者
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855
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421
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OpenCV中C++11 lambda方式像素遍历
C++11中引入了lambda表达式,它支持定义一个内联(inline)的函数,作为一个本地的对象或者一个参数。有了lambda表达式,就可以很方便的使用stl标准库,它的标准语法如下:
OpenCV学堂
2024-03-21
620
OpenCV4 C++开发筑基之数据转换
之前我写过一篇介绍学习OpenCV C++一些前置基础C++11的基础知识,主要是介绍了输出打印、各种常见数据容器。这里又整理了一篇,主要涉及各种数据类型之间的相互转换。用C++写代码,特别是写算法,很多时候会遇到各种精度的数据相互转换、显示的时候还会遇到不同类型变量相互转换,因此个人总结了一下,主要有以下三种常见的数据转换
OpenCV学堂
2024-03-07
670
OpenCV4.8 C++ 一套代码实现三种平台YOLOv8部署
基于OpenCV DNN实现YOLOv8推理的好处就是一套代码就可以部署在Windows10系统、乌班图系统、Jetson的Jetpack系统,不用改任何代码,只需要辅助简单的CMake脚本即可。作者基于OpenCV4.8 DNN实现了两个推理类分别支持 OBB旋转对象检测与姿态评估,一键支持windows10、乌班图、Jetpack三个系统上推理部署。
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2024-03-04
2040
OpenCV4.8 C++ 实现YOLOv8 OBB旋转对象检测 推理演示
YOLOv8框架在在支持分类、对象检测、实例分割、姿态评估的基础上更近一步,现已经支持旋转对象检测(OBB),基于DOTA数据集,支持航拍图像的15个类别对象检测,包括车辆、船只、典型各种场地等。包含2800多张图像、18W个实例对象。
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2024-02-23
4051
基于OpenVINO2023.1 C++ SDK在爱克斯开发板上部署YOLOv8
爱克斯开发板对应的乌班图版本是ubuntu20,可以通过下面的命令行查询到版本号:
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2023-11-24
3160
OpenCV4.8+YOLOv8对象检测C++推理演示
自从YOLOv5更新成7.0版本,YOLOv8推出以后,OpenCV4.6以前的版本都无法再加载导出ONNX格式模型了,只有OpenCV4.7以上版本才可以支持最新版本YOLOv5与YOLOv8模型的推理部署。首先看一下最新版本的YOLOv5与YOLOv8的输入与输出格式:
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2023-09-27
8940
基于OpenCV实现找圆与亚像素测量
首先看一下流程,然后再看一下各个步骤的输出与最终结果。本例是基于OpenMV实现演示与导出。
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2023-09-11
2170
Jetson Nano上运行OpenCV C++
做一个CMakeLists.txt文件,内容如下,自己看看,注意一下,我的OpenCV4.5.4版本是我重新编译,支持CUDA的版本。cmake直接编译吧
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2023-08-23
2650
YOLOv8对象检测 + ONNXRUNTIME 部署 C++ 源码演示!
ONNXRUNTIME是主流的深度学习部署框架之一,支持ONNX格式模型在CPU、GPU、ARM等不同硬件平台上加速推理,支持C++、Python、Java、C#、JS等不同语言SDK。C++版本安装包下载如下:
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2023-08-22
2.3K0
ONNXRUNTIEM版本升级到1.13的大坑
一直使用的是ONNXRUNTIME1.7.0版本做推理测试,周末有空就把ONNXRUNTIME版本从1.7.0升级到1.13.1版本了。
OpenCV学堂
2023-01-04
1.7K0
Pytorch轻松学-RetinaNet模型导出与C++部署
亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外,其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了,是因为torchvision的Bug,但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练,这个我已经集成到OpenMV工具软件中,准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据,导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下:
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2023-01-04
9070
TorchVision对象检测RetinaNet推理演示
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 torchvision对象检测介绍 Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习: - Faster-RCNN- Mask-RCNN- FCOS- RetinaNet- SSD- KeyPointsRCNN 其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下: 最近一段时间本人已经全部亲测,都可以转换为ONNX格式模型,都可以支持ONNXRUNTIME框架的
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2022-10-10
7150
tochvision轻松支持十种图像分类模型迁移学习
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 torchvision分类介绍 Torchvision高版本支持各种SOTA的图像分类模型,同时还支持不同数据集分类模型的预训练模型的切换。使用起来十分方便快捷,Pytroch中支持两种迁移学习方式,分别是: - Finetune模式基于预训练模型,全链路调优参数- 冻结特征层模式这种方式只修改输出层的参数,CNN部分的参数冻结 上述两种迁移方式,分别适合大量数据跟少量数据,前一种方式计算跟训练时间会比第二种方
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2022-10-09
4730
YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7在TensorRT推理速度比较
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 这个周末两天把YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7从训练到部署测试了一波,YOLOv6堪称Bug之王,如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃,YOLOv7模型太多让人眼花缭乱,对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5,实测一言难尽,到处都是坑! 测试方式 我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度,首先当然是用各种官方的脚本导出ON
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2022-09-27
5.8K0
YOLOv5模型部署TensorRT之 FP32、FP16、INT8推理
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示 可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件,而且只需要一条命令行就可以完成:演示如下: python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on
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2022-09-23
4.5K0
YOLOv5新版本6.x 自定义对象检测-从训练到部署
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装与测试 最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本,工程简便性有提升了一大步,本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型,首先需要下载对应版本: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包: https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t
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2022-09-20
1.3K0
有坑 | PyQT多线程无法刷新,导致界面卡死
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 问题背景与描述 我这两天一直想把YOLOv5上加个训练的界面,把控制台的输出重定向到一个PyQT5写的界面上,然后我很顺序的写好了一个简单的测试,发现可以重定向了,一直实时获取输出了。代码如下: 然后我就写了个界面,让控制台显示到界面的texteditor中,我知道训练是一个长耗时的操作过程,所以我单独开启了一个QThread线程来完成,然后在线程中发送获取的控制台输出文本给界面主线程,完成界面刷新。以前我用QT C+
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2022-08-29
3.2K0
OpenCV中直线拟合方法解密
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 直线拟合原理 给出多个点,然后根据这些点拟合出一条直线,这个最常见的算法是多约束方程的最小二乘拟合,如下图所示: 但是当这些点当中有一个或者几个离群点(outlier)时候,最小二乘拟合出来的直线就直接翻车成这样了: 原因是最小二乘无法在估算拟合的时候剔除或者降低离群点的影响,于是一个聪明的家伙出现了,提出了基于权重的最小二乘拟合估算方法,这样就避免了翻车。根据高斯分布,离群点权重应该尽可能的小,这样就可以降低它的
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2022-08-29
7960
都2022年了,Python继续霸榜,SQL写得溜,面试或能加分
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 熟练掌握 SQL,或将成为职业香饽饽。 IEEE Spectrum 出炉了 2022 年度最受欢迎编程语言排名。 该排名最初由数据记者 Nick Diakopoulos 于 2013 年创建,今年是第九届。当前版本由 IEEE Spectrum 高级编辑 Stephen Cass 维护,并得到 Prachi Patel 和 Michael Novakovic 的开发支持。 作为业内比较权威的交互语言排行榜,本次排名结合了包括谷歌搜索、推特
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2022-08-29
2280
OpenCV4.x的EAST场景文字检测
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 EAST模型 EAST( An Efficient and Accurate Scene Text Detector)是标题的英文首字母缩写,模型出自旷视科技。相比其他几种场景文字检测模型,表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异,见下图: 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。EAST模型是一个全卷积神经网络(FCN)它会预测每个像素是否是TEXT或者WORDS,对比之前的一些卷积神经网
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2022-08-29
4110
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