首先我们修改CMakeLists.txt文件,将源码里面opencv路径和tensorrt路径修改成自己路径 # Find and include OpenCV set(OpenCV_DIR "D:\\lufiles\\opencv490\\build\\x64\\vc16\\lib") # Set TensorRT path if not set in environment variables
cmake_minimum_required(VERSION 3.13) project(TensorRT_test) set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) add_executable(TensorRT_test main.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}) # ...
首先将tensorRT路径下的include内的文件拷贝到cuda对应的include文件夹下,lib文件夹内的lib文件和dll文件分别拷贝到cuda对应的lib/x64文件夹下和bin文件夹下。 再配置VS环境,这里给出需要配置清单: ├── VC++目录 │├── 包含目录 %OPENCV_PATH%\opencv\build\include %OPENCV_PATH%\opencv\build\include\open...
or 12.1 update 1 # For more information, see: # tensorrt install guide: https://docs.nvid...
在tensorflow中,输入数据格式为Tensor格式,有专门的函数读取图片及转换,但这样给图像预处理带来了不便,所以一般情况下,会先用opencv对图像进行读取及预处理,再从opencv的Mat格式转为tensorflow的Tensor格式,代码如下:区区几行代码,却是参考了无数资料及测试才得出来的,真是心酸 ...
还有,新兴领域的发展趋势也会影响两者的应用广度。例如,在人工智能和机器学习领域,Python目前更受欢迎,但C++因其高性能特性在底层库(如TensorRT、OpenCV)中仍然重要。在物联网和边缘计算方面,由于资源限制,C语言可能更常见,但随着设备处理能力的提升,C++的应用也在增加。
注:opencv安装参考网络方法 二.使用方法 步骤1: 打开rtsp_video.cpp文件修改流接口: std::string rtspPath = "rtsp://admin:Vrc123456@192.168.2.226:554"; 步骤2: 将整个文件夹传入需编译服务器,文件内容包括红框内容: 以下类似编译过程 步骤3:执行 ...
图片的格式务必为opencv默认的BGR, HWC格式。 返回格式 EdgeResultData中可以获取对应的分类信息、位置信息。 struct EdgeResultData { int index; // 分类结果的index std::string label; // 分类结果的label float prob; // 置信度 // 物体检测、图像分割时才有意义 float x1, y1, x2, y2; // (x1...
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。