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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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OpenCV4中 Mat 对象 Base64 编解码
很多时候在开发中,需要保存图像为文本形式,以便于存储与传输。最常见的就是把图像文件编码为Base64的字符串存储与传输,然后在需要的时候从存储的字符串再解码为图像使用,我在OpenCV实验大师的软件开发中,对工作流涉及的图像存储多数都是采用了这种方式,发现非常方面。
OpenCV学堂
2024-03-18
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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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OpenVINO + OpenCV实现车辆检测与道路分割
模型介绍 OpenVINO支持道路分割与车辆检测,预训练模型分别为: - road-segmentation-adas-0001 - vehicle-detection-adas-0002 其中道路分割模型的输出四个分类,格式如下: BG, road, curb, mark, 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896] 车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现,输出格式为: NCHW = [1x1xNx7],其中N表示检测到boxes数目 代码演示 01 道路分割模型加载与推理 首先加载道
OpenCV学堂
2020-11-06
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详解OpenVINO 模型库中的人脸检测模型
OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型,这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测,同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测,列表如下:
OpenCV学堂
2020-10-27
1.1K0
汇总 | OpenCV DNN支持的对象检测模型
OpenCV DNN不光支持图像分类,对象检测作为计算机视觉主要任务之一,OpenCV DNN支持多种对象检测模型,可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集,通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
OpenCV学堂
2020-09-08
1.3K0
OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总
自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后,级联分类器就在OpenCV中落地生根了,一段时间,特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配,虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能,但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车,我自己曾经移植到Android上面玩过,日常就是两个字“翻车”,很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能。但是这个并不妨碍它作为OpenCV3.x的一大关注点,还产生了无数的Demo演示程序。但是如今已经是OpenCV4.x的时代了,那些基于级联分类器的人脸检测演示看上去有点不合时宜,而且效果惨遭以深度神经网络模型人脸检测技术的毒打。OpenCV4中的人脸检测现在支持多种深度神经网络模型,与OpenCV3中的传统人脸检测方法形成鲜明对比。下面我们就来一一介绍一下从OpenCV3到OpenCV4中不同人脸检测技术。
OpenCV学堂
2020-09-01
2K0
Tensorflow Object-Detection API Mobile models在RK3399+MNN上推理时间比较
谷歌近期更新了Tensorflow Object-Detection API里面的detection_model_zoo,模型都是非常前沿的,其性能都处于该领域的领先水平,如下图所示:
OpenCV学堂
2020-07-15
1.6K0
速递 | 人脸口罩检测数据+模型+代码+在线网页体验,通通都开源了
众志成城,抗击疫情。首先,我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情,早日迎接春暖花开的那一天。
OpenCV学堂
2020-02-25
1.6K0
OpenCV4 | 如何一行代码搞定SSD模型推理与结果解析
最新版本OpenCV4.1.2,针对深度神经网络模块,提供了三个高阶的API,通过它们,自动实现输入图像预处理与后处理,直接输出检测结果,支持图像分类、对象检测、图像分割三种常见的视觉常见任务。相关API如下:
OpenCV学堂
2019-11-11
1.4K0
重磅!英特尔开源了OpenVINO模型训练框架
OpenVINO提供了大量的预训练模型,对车牌、车辆检测SSD模型,车辆属性识别、车牌识别模型、人脸检测、表情识别等模型,都提供模型重新训练与部署的扩展通道,通过tensorflow object detection框架集成与pytorch框架集成, 支持如下的模型重新训练,
OpenCV学堂
2019-06-21
3.2K1
系列 | OpenVINO视觉加速库使用二
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文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
OpenCV学堂
2019-04-29
3.4K1
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