Opencv和Pytorch是两个独立的库,它们的版本之间并没有直接的关系。但是在使用这两个库的过程中,需要确保它们之间的兼容性。一般来说,较新的Opencv版本和Pytorch版本会有更好的兼容性,因此建议使用最新的版本以确保稳定性和性能。 代码示例 下面是一个简单的示例代码,演示了如何同时使用Opencv和Pytorch来加载和显示一张...
这三个库都是安装和导入不相同的库 依次输入: conda install scikit-image conda install pillow # 可省略,scikit-image安装后PIL已经安装好 conda install opencv-python # 如果安装失败则改用pip install opencv-python 1. 2. 3. 注意:如需指定版本,则加上版本号,如conda install opencv-python==3.4.1.15 导...
安装OpenCV:可以通过pip命令安装OpenCV。例如,要安装最新版本的OpenCV,可以在命令行中输入以下命令:pip install opencv-python。如果要安装特定版本的OpenCV,可以在命令中指定版本号,例如:pip install opencv-python==4.5.3.56。如果要使用OpenCV的更多功能(如目标检测、机器学习等),可以安装opencv-contrib-python扩展包:pi...
可能是opencv-python 4.5.0版本太高了。 我换成4.1.0.25版本的就可以了 pip uninstall opencv-python pip install opencv-python==4.1.0.25
具体版本是 pytorch1.7.1+cu102, opencv 4.2.0.48。 为啥是opencv读取图片+Albumentation这个组合?因为速度很快,博主尝试过 PIL配合pytorch原生的transform,效果差很多。 之前OpenCV读取图片 + Albumentation这个组合,结合Dataloader简直绝配,没出任何bug。但是最近训练的时候频繁遇到问题,代码跑着跑着就崩掉。猜测可能是因为...
#include"opencv2/imgproc/imgproc_c.h" 使用源码安装libtorch(推荐),测试cv::imread和cv::imwrite成功.(划掉的部分应该是我搞错了)但是还是有未定义的引用问题发生在其他函数上面,cv::imshow,cv::namewindow,cv::waitkey等.所以我在重新源码安装libtorch的同时,opencv源码安装3.4.3版本. ...
下面列出一些主要的包,版本仅供参考 python 3.7.11 cuda 11.2 // 非必须,若想尝试将模型放在GPU上跑,则需要根据电脑显卡配置cuda环境 torch 1.7 matplotlib 3.4.2 numpy 1.20.3 opencv-python 4.5.3.56 导入所需要的包 import torch import cv2 # opencv包,用于读取自己写的测试图片 from torch.utils import dat...
我安装python是3.7,电脑是64位windows操作系统,根据自己的需求选择对应的opencv版本 我选择的如下: 将下载好的whl文件放置在anaconda目录下Lib文件夹下的site-packages文件夹中 然后打开控制窗口,在pytorch_gpu环境下cd到site-packages文件夹下 (注意cd命令如果是 跨盘运行的话需要在后面加/d) ...
这时候,我们就来测试一下我们前面的pycharm是否能正常运行,以及opencv是否成功安装。 如图输入 import cv2 (enter) print (cv2.__version__) 可以看到输出了 3.4.2(这是opencv的版本)即证明一切成功了。 接下来是安装pytorch了,我安装的是有cuda加速的pytorch,首先我们需要下载安装cuda 下载地址 https://developer...
对于检测部分,我们将使用带有OpenCV的YuNet。YuNet是一个快速准确的基于cnn的人脸检测器,可以由OpenCV中的FaceDetectorYN类使用。要创建这样一个FaceDetectorYN对象,我们需要一个带有权重的ONNX文件。该文件可以在OpenCV Zoo中找到,当前版本名为“face_detection_yunet_2023mar.onnx”。