tensorflow框架一般都是基于Python调用，但是有些时候跟应用场景，我们希望调用tensorflow C语言的接口，在C++的应用开发中使用它。要这么干，首先需要下载tensorflow源码，完成编译，然后调用相关的API函数实现C语言版本的调用，完成模型的加载、前向推理预测与解析。
请先阅读我的上一篇文章《Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境》，在VS2017中配置好OpenVINO环境。
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而，您可能仍然需要更定制化的操作。例如，您可能想使用在论文中找到的新型激活函数，或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作，经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端，或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。
最近在做一个工业巡检的项目，主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发（立个FLAG，想想真是肝...留下了不争气的眼泪)，其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。
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。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。
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！
最近在训练大规模数据时，遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题，在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后，我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化，并且详细总结了一些经验，分享此篇文章和工程，希望与大家多多交流。
Android NDK层编译OpenCV代码开发详解 使用Android NDK开发编译OpenCV C++代码，这个在OpenCV4Android开发中会经常遇到的要求，因为OpenCV4Android SDK多数Java代码都是基于JNI调用，如果对于实时性与应用要求比较高的场合来说，多次频繁调用JNI层本身就会导致很大的资源开销，这个时候就需要将全部的处理封装在C++层，在C++中调用OpenCV相关API函数，同时通过在JNI层面定义本地方法，力争做到每次处理图像，只调用JNI一次，这样就会达到比较
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
本文介绍在C++语言中，矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 onnxruntime 推理python与c++支持 现象 最近用torchvision中的Faster-RCNN训练了一个自定义无人机跟鸟类检测器，然后导出ONNX格式，Python下面运行效果良好！显示如下： 然后我就想把这个ONNXRUNTIME部署成C++版本的，我先测试了torchvision的预训练模型Faster-RCNN转行为ONNX格式。然后针对测试图像，代码与测试效果如下： transform = torchvision.transforms
在这一篇文章中，我们结合 Rosetta 介绍如何定制化改造 TensorFlow 前后端相关组件，以集成 MPC 等隐私计算技术，同时保留对 TensorFlow 接口 API 的复用，从而实现我们上一篇文章中所强调的“系统易用性”。
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 函数说明 OpenCV C++的图像对象Mat有一个函数convertTo可以把图像数据在不同的精度类型之间来回切换比如从字节到浮点数之间来回切换。非常方便，该函数的官方说明如下： 其中参数alpha可以让数据放缩到指定的范围内，比如从字节到浮点数类型 CV_8U 转换为CV_32Falpha=1.0/255.0时表示从0～255切换到0～1之间 浮点数类型到字节类型 CV_32F 转换为CV_8Ualph
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OpenVINO2022.1 2022版本的安装包跟之前的不一样地方包括： -OpenCV部分不在默认安装包中-Dev Tools 跟 Runtime安装方式不同-Dev Tools包模型转换器跟其它开发组件-Runtime主要负责模型推理，支持Python跟C++ 在intel官方下载页面选择如下： 下载之后点击安装，出现的第一个画面如下： 点击【Continue】 选择第一种，推荐安装方式，点击【
利用 HLS 功能创建图像处理解决方案，在FPGA中实现边缘检测 (Sobel)。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习opencv，还是使用opencv进行开发调试，都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略，在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
在 OpenCV4.X 版本(OpenCV3.4.1之后版本) 可以采用 cv2.dnn.readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt) 函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.
在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。
深度学习推理框架 OpenPPL 已经开源了，本文以一个图像分类实例，从 0 到 1 讲解如何部署一个深度学习模型，完成一个 AI 推理应用。
在Android NDK开发中，有时候会遇到一个常见的错误:sh ndk-build.cmd command not found。这个错误通常出现在使用Windows操作系统进行NDK编译时。
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库，用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法，它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
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，主要涉及时间计算与格式化输出、各种数据类型之间的相互转换、简单的定义方法与泛型方法定义使用。
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
本章是为 Android 和 OpenCV 设置开发环境的快速指南。 我们还将研究 OpenCV 示例应用，文档和社区。
大家好，今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。
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。
大家好，之前我在B站发布了OpenCV C++快速入门30讲的视频合集，得到很多人回复跟反馈，很多人问我是不是学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解，OpenCV早期的语法都是基于C++98，这个语法比较坑，让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后，特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了，很多接口跟函数都特别容易理解，C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了，语法通俗易懂，大量智能指针加持，支持各种标准容器操作，可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似，可以让你轻松驾驭，只要你接触过面向对象的编程语言，可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题，当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下，我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点，帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快，更好的入门。
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：
在本章中，我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
OpenCV 支持与 Eigen 之间的数据转化，本文记录方法。 数据转换 OpenCV 算子 cv -> eigen: cv2eigen() eigen -> cv: eigen2cv() 需要引入 ： #include <opencv2/core/eigen.hpp> 官方文档：https://docs.opencv.org/4.5.5/d0/daf/group__core__eigen.html#ga1add06b744a69bc05e1e16a5eb20be3e 示例 转
前言：用CNN进行训练模型的时候，通常需要对图像进行处理，有时候也叫做数据增强，常见的图像处理的Python库：OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等，这里用TensorFlow介绍图像处理的过程 图片处理 展示一张图片 注意需要对图像进行解码，然后进行展示，用tf.image.decode_png 先定义一个图片展示的函数代码如下： import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as
工作和学习中设计一个神经网络中经常需要设计一个数据载入器。首先第一件事我们要根据我们的任务要求确定一个数据提供的方法。如我们是一个分类任务，我们就需要读取数据和数据本身对应的标签。
在图像处理领域，OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库，能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理，实现更加独特和吸引人的效果
上一篇文章已经介绍了OpenCV的环境配置《OpenCV4Android中NDK开发（一）--- OpenCV4.1.0环境搭建》，今天这篇我们就来直接进行实战，先做最简单的传入图像转为灰度图。
我之前在群里看到好多朋友halcon转opecv的学习都很难的。今天我给大家讲讲。学习C++版本的OpenCV会很难，是否需要基础知识。其实这里大家有个很深的误解，OpenCV早期的语法都是基于C++98，这个语法比较坑，让大家学习起来感觉很难。但是后来OpenCV3之后，特别是OpenCV4以来早就支持标准的C++11语法了，很多接口跟函数都特别容易理解，C++11可以说应用最广泛的C++标准之一了，语法通俗易懂，大量智能指针加持，支持各种标准容器操作，可以说跟C#与Java这样的面向对象语言的语法基本完全类似，可以让你轻松驾驭，只要你接触过面向对象的编程语言，可以说零基础学习OpenCV C++完全不是问题，当然有几个最常用的语法跟容器可能需要提前铺垫一下，我这里也从实际项目跟代码实践总结出下面C++基础知识点，帮助大家在学习OpenCV C++的时候可以更快，更好的入门。 下面我们做代码演示如下：
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改，但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术：高动态范围成像，无缝克隆，脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意，在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术（修复和去噪）。
图像处理和计算机视觉是计算机科学领域中非常重要和广泛应用的研究方向。C++作为一种高效而强大的编程语言，可以用于实现各种复杂的图像处理算法和计算机视觉任务。本篇博客文章将介绍如何使用C++来编写图像处理算法和计算机视觉应用。
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 前言 自从我写了这个系列文章以后，已经快两年时间了，我经常被人问到pytorch中的Faster-RCNN是否可以导出ONNX格式，这个问题后来pytorch官方有文档了，可以直接导出。后来第二个问题就是导出ONNX格式文件无法部署，其实原因在于第一条是因为官方导出的那个模式是个超像素的，直接把脚本拿过来用是能导出Faster-RCNN但是无法被ONNXRUNTIME使用，导致后来一系列的问题都无解了。这个就是所谓的死
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识，开始构建第一个程序，并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
本章将教您 OpenCV 的基本元素，并向您展示如何完成最基本的任务：读取，显示和保存图像。 在开始使用 OpenCV 之前，需要安装该库。 这是一个简单的过程，将在本章的第一部分中进行说明。
在本节中，我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
本章将向您展示如何为 Android 智能手机和平板电脑编写一些图像处理过滤器，该过滤器首先针对台式机（使用 C/C++）编写，然后移植到 Android（使用相同的 C/C++ 代码，但使用 Java GUI）， 这是为移动设备开发时的推荐方案。 本章将涵盖：
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
寄语：本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习，以最常用的平移和旋转为例，帮助大家梳理几何变换的概念和应用，并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
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