平常用的比较多的是 imread函数，直接将一个.jpg或者.bmp或者其他格式图片文件，读入到mat矩阵中。
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。
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。
OpenVINO2023版本的SDK支持同步与异步推理模式相比之前OpenVINO2021版本更加的简洁，易用。同时支持创建多个Requst然后基于多个Requst实现流水线方式的推理从而提升CPU推理的吞吐率。同步模式下OpenVINO2023 SDK的推理方式如下：
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB。该项目使用C++开发，将主流深度学习推理框架抽象成统一接口，包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO，支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等)。目前，AiDB集成了数十个开源算法(如Yolo系列、MobileSAM等)，约300个模型，并且持续更新。
如果不指明opset=11或者12，默认opset=10导出的模型推理时候会非常的慢。指定opset=11以后，导出的模型结构如下：
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 UNet模型 这个模型来自我之前的文章，基于CrackForest数据集训练生成的模型，如何训练道理裂纹数据集，生成UNet模型并导出为ONNX看这里，这个系列文章就可以知道： 轻松学Pytorch – 构建UNet实现道路裂纹检测 https://mp.weixin.qq.com/s/xeUdW2l71RsHe1Zdzr5a7Q 然后我把模型转换ONNX格式了，然后我用OpenVINO+ONNX做个部署演示。之前
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
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支持Mask-RCNN与yolact两种实例分割模型的部署，其中Mask-RCNN系列的实例分割网络是OpenVINO官方自带的，直接下载即可，yolact是来自第三方的公开模型库。
最近知识星球收到的提问，觉得是一个很有趣的问题，就通过搜集整理归纳了一番，主要思想是通过URL解析来生成数据，转为图像/Mat对象。但是在Python语言与C++语言中的做法稍有不同。
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 一：API函数介绍 OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning)，主要是针对图像编辑，局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下： seamlessClone(InputArray src, // 输入的待克隆的图像，三通道InputArray dst, // 输入的克隆目标图像，三通道InputArray mask, // 遮罩层，大
在四月份的时候出了那么一个新闻，说微信有一个打开图片就崩溃的 bug，当时微信群里都在传播导致手机各种闪退。
PS:不得不吐槽一句这年头WebSocket转MAT这么复杂，C++后端都隐藏实力去了吗？
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。
自从OpenCV3.3版本引入深度神经网络(DNN)模块之后，OpenCV对DNN模块支持最好的表现之一就是开始支持基于深度学习人脸检测，OpenCV本身提供了两个模型分别是基于Caffe与Tensorflow的，Caffe版本的模型是半精度16位的，tensorflow版本的模型是8位量化的。同时OpenCV通过与OpenVINO IE模型集成实现了底层硬件对对象检测、图像分割、图像分类等常见模型加速推理支持。OpenVINO框架本身提供直接快速开发应用原型的模型库，对很多常见视觉任务都可以做到快速演示支持。说起人脸的Lankmarks提取，最早的OpenCV跟DLib支持的方式都是基于AAM算法实现的68个人脸特征点的拟合模型，另外OpenCV中支持landmark的人脸检测会先加载一个很大的模型文件，然后速度感人，觉得还有很大的改进空间。好处是OpenCV自己提供了一个训练工具，可以自己训练模型。常见的MTCNN同时实现了人脸检测跟landmarks检测，但是只支持5点检测。而OpenVINO自带的Landmark检测模型基于自定义的卷积神经网络实现，取35个人脸各部位关键点。
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，文章链接如下：
本篇文章主要内容为在使用OpenVino时的一些注意点，方便带大家快速入门。OpenVino相比TVM和libtorch在intelx86的CPU端还是有很大优势的，可以说在X86上推断速度没有什么框架可以媲美OpenVino。实际测试中OpenVino确实出乎了我的意料，值得尝试。另外，Intel也在大力发展OpenVino(从跟新频率可以看出来)，也有一些相关的活动和比赛可以参与试试。
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：
前后端的耦合想了很久，上下课都在思考怎么做，然后终于憋出来了。这是之前搞的一个视觉计算的项目，boss叫对接到前端，于是就产生了这样一个诡异的需求，就是前端打开摄像头，同时需要把摄像头的数据回传到后端进行图像处理（比如美颜啊脑袋上加个装饰品之类），这就需要涉及到前端和服务端的数据编码耦合，想了想既然任何图像在内存里面都是一个uchar矩阵，于是琢磨了这个东西出来。
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【
首先需要从官方下载安装文件，下载OpenVINO2020R01版本，然后默认安装，图示如下：
在 OpenCV 中，由于编码的缘故，对于中文的处理并不是很友好，比如中文路径的图片读取和写入以及在图片上绘制中文文字等，这几个问题都是笔者经常遇到的，本文列出这几个问题的解决办法，希望能够帮助到大家。
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由各种不同组件组成。OpenCV源代码主要由OpenCV core（核心库）、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。近些年，OpenCV的主仓库增加了深度学习相关的子仓库：OpenVINO（即DLDT, Deep Learning Deployment Toolkit）、open_model_zoo，以及标注工具CVAT等。
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！
OpenCV4.5.4昨天早晨更新了，本文将简单介绍此版本更新内容，供大家参考了解。
基于OpenVINO预训练模块中的道路分割模型，实现像素级别的图像分割，把像素划分为如下四个类别
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频数据。其主要功能包括但不限于以下几个方面：
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
深度学习模型部署有OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架，均支持Python与C++的SDK使用。对YOLOv5~YOLOv8的系列模型，均可以通过C++推理实现模型部署。这里以YOLOv8为例，演示了YOLOv8对象检测模型在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架上C++推理演示效果。所有测试均基于我笔记本电脑，相关的硬件配置如下：
源码链接：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy
前面发过一篇文章，讲的是如何在频域空间实现图像的离焦模糊恢复，感觉大家很感兴趣，就再来一篇，同样来自OpenCV的官方教程翻译，讲述如何通过OpenCV实现移动对象反模糊，实现特定对象的恢复，先看效果：
距离上次推送 OpenCV 4.0 内测版来了！仅隔一个月，OpenCV官方再次发布OpenCV 4.0 Beta版，完全吊足大家对OpenCV 4.0正式版（Gold）的胃口。
传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一，传统方式多数都是基于可推导的模型实现。而基于深度学习的超像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的超像素重建中，对低像素图像采样大感受野来获取更多的纹理特征信息。OpenVINO中提供的单张图像超像素网络参考了下面这篇文章
需要将无限制链接转换为本地图片进行后续处理，这里需要用到python的urllib包，该包收集了多个涉及 URL 的模块的包：
Hello，2020年底我安装配置好了TensorRT7，写了一篇文章总结了在Widnows10系统中如何配置与运行代码实现TensorRT开发环境的搭建。文章中详细介绍了配置的流程与步骤，文章的链接如下：
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 OpenVINO2022 API介绍 OpenVINO2022 版本的SDK在使用比之前版本简单，而且功能比较丰富，特别是支持动态输入设置，一次可以推理多张图像；相比之前的模型输入只支持一种尺度输入跟每次一张图片推理来说是大大的提升执行效率。特别是Python版本的API简单易学，容易上手，只需要掌握下面几个函数就可以完成从模型加载到推理。 01 导入支持 要使用Python SDK，首先需要导入支持语句， fro
专栏地址：『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取（cv2.imread） 02. 图像的保存（cv2.imwrite） 03. 图像的显示（cv2.imshow） 04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
今天我们进行我们的第一个 Hello World 项目--用 OpenVINO 对图像进行分类。
http://www.pyimagesearch.com/2015/03/02/convert-url-to-image-with-python-and-opencv/
ROS2之OpenCV基础代码对比foxy~galactic~humble_zhangrelay的博客-CSDN博客
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OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种工具套件，主要用于快速开发高性能计算机视觉及深度学习视觉的应用程序和解决方案，从而实现人类视觉模拟、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统任务。该工具套件基于最新一代的人工神经网络，包括卷积神经网络、递归网络和基于注意力的网络，可扩展跨英特尔硬件的计算机视觉和非视觉工作负载，从而最大限度地提高性能。基于OpenVINO，可提升应用程序在CPU计算设备上的推理速度。
YOLOv5 于2020年6月发布！一经推出，便得到CV圈的瞩目，目前在各大目标检测竞赛、落地实战项目中得到广泛应用。
时光如逝，岁月如梭，不知不觉，MMDeploy 陪大家走过一个季度了（此处应有熟悉的 BGM）。在过去的 3 个月中，MMDeploy 攒了些“瓷器活儿”，也从社区收集到不少问题，听到了一些声音。是时候可以和大家说一说，唠一唠了，咋唠呢？我们就按下面的内容一一展开吧~
ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，实现调用上的通用性。当前PyTorch*, Caffe2*, Apache MXNet*, Microsoft Cognitive Toolkit* 、百度飞桨都支持ONNX格式。OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。
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