OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一种开源的计算机视觉和机器学习软件库,其功能涵盖图像处理、视频分析、物体检测及追踪等。 PyTorch PyTorch 是一个开源的深度学习框架,广泛应用于研究和生产中。它具有动态计算图的特点,使得模型构建和训练过程更加灵活。 PyTorch 模型保存与加载 在PyTorch 中,可以使用torch...
首先是数据的收集。 用摄像头来收集数据,使用opencv打开摄像头,在屏幕某个位置画一个黑框,把手势放进去,然后按下空格键,就可以保存一张图片到本地中,每种手势收集了大概1000多一点张图片,一共6039张图片。由于处理rgb图像复杂度太高,所以对获取到的图片进一步处理,压缩和二值化,这样最终需要CNN处理的图片的大小...
C/C++调用Python [opencv与numpy] 目前的情况下,如果你有一个深度学习模型,很想在项目中使用,但模型是用python写的,项目使用的是C++,怎么办?直观的做法是从C++调用python解释器,本文遇到的情景是C++环境下有张图片,需要将其中一个区域(ROI)进行放大(超分辨率重建),放大算法是python环境下的函数(pytorch模型),之后...
在训练完模型后，pytorch的模型文件pth，通常会先通过torch.onnx.export来导出ONNX文件，得到一个静态的...
1. 我们首先收集了一批包含车牌的图片,并使用labelimg进行标注。标注完成后,利用yolov5进行训练,得到一个车牌定位模型。 2. 接着,我们使用PyTorch对仅包含车牌的图片进行训练,得到了一个车牌内容识别模型。 3. 车牌的颜色则是通过Opencv的HSV色域值处理来获得的。
1.首先获取一些包含车牌的图片,然后使用labelimg进行标注。标注完毕后再使用yolov5进行训练,得到一个车牌定位模型。 2.再用PyTorch训练只有车牌的图片,得到一个车牌内容识别模型。 3.车牌颜色通过Opencv的HSV色域值处理可以得到。 4.车牌定位出来之后,可以进行透视变换处理从而提高识别准确度。但如果你训练的车牌数据够多...
1.安装Pytorch 1 pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cpu 运行Python 1 2 import torch print(torch.__version__) 2.安装YOLOv5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
不支持读取SavedModel格式的模型。因此，如果希望基于OpenCV库读取tensorflow中SavedModel格式的模型，就需要...
OpenCV 功能最多,并且在处理速度方面要比Pillow快,所以在对于速度有要求的情况下推荐使用它。 另外一点就是OpenCV 读取的通道是BGR ,而其他的库都是RGB 的,所以如果混用的话需要转换,还记得这个代码吧: cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 3、Mahotas ...
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种流行的开放式神经网络模型交换格式,它是一种轻量、高效、可移植的格式。ONNX可以在不同的平台和框架之间共享和执行神经网络模型,如PyTorch、TensorFlow、Caffe2等。 1 需要去挂网上下载如下插件,下载方法和前面所说下载预训练模型一样。