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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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十种主流模型C++部署演示
虽然小编本周一直是摸鱼工作状态,但是完成了最后一种模型推理支持,实现十种主流模型推理部署封装:
OpenCV学堂
2023-01-04
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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:
OpenCV学堂
2023-01-04
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QT5+OpenCV+OpenVINO C++ 应用打包发布
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 引子 我用QT C++写了一个YOLOv5模型推理演示应用,主要包括功能有: YOLOv5+ OpenCV4.5.4 DNN推理演示YOLOv5+OpenVINO2022.1推理演示YOLOv5+ONNXRUNTIME 推理演示 上述三个都CPU版本的推理演示,然后我最终完成GUI演示程序如下图: 支持一些显示选项,例如FPS计算显示,类别显示设置等。后来我又加上了YOLOX的推理演示,跟Faster-RCN
OpenCV学堂
2022-06-13
2K1
PyQt5安装与Pycharm集成配置开发环境
选择到你安装的python3.6.5对应的解释器,这步很关键!然后填好项目名称,然后点击【create】按钮即可。
OpenCV学堂
2020-12-08
1.1K0
干货 | 图文教程 OpenVINO2020 + QT 配置!
OpenVINO 是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架,支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。自发布以后就得到开发者的青睐,其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜,前面发布过一篇文章,详细介绍了 OpenVINO 的架构与其加速引擎 ( Inference Engine-IE ) 使用,如何帮助开发者在 CPU 上对深度学习的模型跑出实时帧率。
OpenCV学堂
2020-06-22
1.6K0
使用MinGW编译OpenCV4源码与配置使用演示
因为我安装了VS2015,所以一直是默认VS来编译,但是发现当从VS编译切换到mingw时候,OpenCV的windows版本就无法正确的使用了。这个时候要求首先通过mingw来编译OpenCV的源码,重新生成OpenCV库文件与dll文件。本文就详细记录了这个过程。而且最后通过编译好的OpenCV集成配置QT开发环境,实现了一个简单的测试程序。
OpenCV学堂
2020-05-04
2.1K0
五分钟搞定OpenCV4 + QT5集成与代码测试
从我接触OpenCV之后,就一直有人不断给我反馈建议我用QT做界面,实现一些功能,听得多了,渐渐的对QT也有一些了解,知道他是可以跨平台,支持各种系统的GUI库。但是我一直没有尝试过,七八月份的跟别人一起做一个项目,我负责算法,别人负责QT界面开发,了解点基础知识。这里要特别说一下,在我的微信好友中有个哥们,是做QT开发的高手,我能很快的搭建好开发环境,写出一个QT+OpenCV最简单的例子,跟他的帮助有很大关系,主要是可以少掉很多坑。我的整个过程可以分为如下几步。
OpenCV学堂
2019-10-24
9.3K2
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