1.首先初始化每个高斯模型矩阵参数。 2.取视频中T帧数据图像用来训练高斯混合模型。来了第一个像素之后用它来当做第一个高斯分布。 3.当后面来的像素值时,与前面已有的高斯的均值比较,如果该像素点的值与其模型均值差在3倍的方差内,则属于该分布,并对其进行参数更新。 4.如果下一次来的像素不满足当前高斯分布,...
方式1:预先把安装在/usr/local/lib和/usr/local/include/opencv的头文件和库文件添加到系统变量中,从而可以直接在程序中引用包含相关opencv头文件。 原因是系统只会搜索默认路径/lib和/usr/lib的动态库,其他路径的动态库无法被直接搜索到. 方式2:不用预先把opencv的头文件和库文件加入系统变量,则需要在cmakelists...
cmake_minimum_required(VERSION3.13)project(TensorRT_test)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)add_executable(TensorRT_testmain.cpp)# add OpenCV# set(OpenCV_DIR /home/cxj/Documents/opencv-3.4.2/build/CMakeFiles)# find_package(OpenCV)# target_link_libraries(TensorRT_test ${OpenCV_LIBS})# add TensorRT7# ...
2020年了，目前感觉比较好用直观简单的是PyTorch的C++ api，stacktrace报错清晰性能也不错，api运行设计也...
#include <opencv2/opencv.hpp> struct DetectResult { int classId; float score; cv::Rect box; }; class YOLOv5Detector { public: void initConfig(std::string onnxpath, int iw, int ih, float threshold); void detect(cv::Mat & frame, std::vector<DetectResult> &result); private: ...
官方和其他很多都是用的cmake,其实vs也能用。新建一个空项目,然后和VS配置opencv一样,把LibTorch的include和lib添加到“包含目录”和“库目录”中就行,还需要在链接器中加入: torch.lib c10.lib caffe2.lib 一般来说3个就足够,以防万一可以把所有lib都加上: ...
本文主要记录一下YOLO5Face C++工程相关的问题,并且简单介绍下如何使用 🍅🍅 Lite.AI.ToolKit C++工具箱来跑直接YOLO5Face人脸检测(带关键点)(https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit) , 这些案例包含了ONNXRuntime C++、MNN、TNN和NCNN版本。 2. C++版本源码 YOLO5Face C++ 版本的源码包含ONNXRunti...
以YOLOv5s的模型为例,在OpenVINO C++上同步推理的代码实现如下: // 创建IE插件, 查询支持硬件设备ov::Core core;std::stringmodel_onnx ="D:/python/yolov5-7.0/yolov5s.onnx";automodel = core.read_model(model_onnx);ov::CompiledModel cmodel = core.compile_model(model,"CPU"); ...
例如,在深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型,但是首先你要安装protobuf。...在之前的博文中已经简单介绍了onnx,其中onnx.proto就代表了onnx模型的基本数据结构。...关于mediapipe的详细介绍在另一篇文章。...Cmake来对其进行...
proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型，但是首先你要安装...