Khadas VIM3:Amlogic A311D SoC,配备2.2GHz四核ARM Cortex-A73 + 1.8GHz双核Cortex-A53 ARM CPU,以及5 TOPS NPU。基准测试使用每个张量量化的模型进行。请按照此指南构建启用TIM-VX后端的OpenCV。 Khadas VIM4:Amlogic A311D2 SoC,配备2.2GHz四核ARM Cortex-A73和2.0GHz四核Cortex-A53 CPU,以及3.2 TOPS内置NPU。
一、数据准备 首先找到opencv库自带的digits图片,我的电脑上路径在:D:\app\opencv4.5.1\opencv\opencv\sources\samples\data\digits.png 然后在D盘建立如下文件夹: 只需新建命名就好了,不用往里面放东西。接下来建立vs2019项目工程,新建源文件 复制如下代码: #include <windows.h> #include <iostream> #include <...
在Github中,除了存放正式版OpenCV的主仓库和新增加的OpenCV_extra仓库外,还添加了一个OpenCV_contrib的全新仓库,功能有:脸部识别、文本识别、边缘检测、追踪算法等,里面存放的是功能未稳定的代码,如果需要使用这些功能,就需要重新进行编译。 opencv_contrib仓库中包含了绝大多数用户生成的内容,同时也比核心库OpenCV拥有更...
1. 引言 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,拥有大量优秀的算法。基于最新的合并,OpenCV包含一个易于使用的接口,主要用于实现基于深度学习方法的超分辨率(SR)。该接口包含预先训练的模型,这些模型可以非常容易…
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...
OpenCV中传统的图像边缘检测算法是Canny,现在OpenCV支持基于深度学习的边缘检测算法HED,它与Canny算法的边缘提取效果对比如下: 该论文是在2015年提出的,模型结构如下: 作者选择了VGGNet作为特征提取与基础网络。 论文地址: 代码语言:javascript 代码运行次数:0
我们要训练一个级联分类器,并不是要用你pip install opencv后的那个opencv而是可以在windows下运行的那个,而且在某个(4.x)版本之后,我们需要的那两个文件就不再提供了,当然网上也有大神能够编译出来,你可以在某度上输入:“opencv编译traincascaded.exe 和 createsamplesd.exe”。
如果你使用别的版本,例如opencv4.5,可能会出现以下错误。 一、安装yolov8 conda create -n yolov8 python=3.9 -y conda activate yolov8 pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二、导出onnx 导出onnx格式模型的时候,注意,如果你是自己训练的模型,只需要把以下代码中yolov8s....
代码演示部分是我基于QT5+OpenCV4.5.4完成的,主要功能包括人脸注册、人脸比对、支持1:N与1:1两种模型、支持显示设置、支持图象与视频实时识别。从注册到识别演示如下: 选择视频,开始识别(可以看到识别结果跟注册的一致): 其实本人自己也注册,测试了一波,运行图示如下: ...