我的毕业设计整了个未完成品的软件 基于ncnn推理框架和yolov8的模型结合的 实时性软件 可拖动进度条 快进后退等操作 GitHub开源地址:https://github.com/GIBEREZ/Qt-NCNN-ByteTrack, 视频播放量 2915、弹幕量 0、点赞数 74、投硬币枚数 32、收藏人数 148、转发人数 19
Qt实现YOLOv8推理平台,支持图像、摄像头推理,特别的使用ffmpeg实现了视频解码,在视频播放过程中随时可以开启检测。, 视频播放量 299、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 3、转发人数 1, 视频作者 MATLAB学徒, 作者简介 熟悉C/C++、Python编程,主要研究内容:
输入,640*640 大小的图像 以下贴出输入数据前处理code cv::MatYolov8_KeyPoint::pre_image_process(cv::Mat ){start_time=cv::getTickCount();intw=image.cols;inth=image.rows;int_max=std::max(h,w);cv::Matimage_m=cv::Mat::zeros(cv::Size(_max,_max),CV_8UC3);cv::Rectroi(0,0,w,h...
qt_ncnn 使用ncnn框架部署yolov8-seg,外加qt进行界面可视化操作,用于图片和视频实例分割推理。 一直以来自己做算法部署或者是模型推理,最后总是需要在命令行敲各种命令,然后通常借助opencv进行可视化。 老实说,虽然最后的结果也展现出来了,但是总感觉操作比较繁琐并且敲指令对于那些非专业的人来说,门槛也相对高了,不如...
🎉新开源项目来啦!YOLOv8-PySide,基于ultralytics 8.1.0发行版打造,支持分类📖、检测🔍、分割🎨和关键点📏四种任务哦!🖥️项目包含: ✅ 图片推理 ✅ 视频推理 ✅ 摄像头推理 ❌ RTSP推流(注意啦,目前不支持这个功能哦)🔍任务支持: ...
🔍 探索YOLOv8与Qt的可视化结合,打造智能目标检测系统!无需Jupyter等非本地方式,我们提供本地项目训练指导,让你轻松上手。💪 利用wandb训练可视化工具,实时监控模型训练过程,让你的数据集训练更加高效。🚀 不仅如此,我们还提供代训练模型服务,以及Visio结构图绘制,助力你快速构建强大的目标检测系统。🌟 快来加入...
在自定义数据集上训练YOLOv8。 1、首先,安装上我们的新YOLOv8,“pip”或者“git clone”一下。 >pip install ultralytics(推荐) or >git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics>cd ultralytics>pip install -e ultralytics 2、然后开始构建自定义数据集。
基于QT实现界面与围栏(矩形框)的自定义、借助YOLOv8对象检测模型与迁移学习实现目标检测与定位、基于TTS实现语音报警功能、基于OpenVINO2023实现CPU等低算力平台上的YOLOv8模型实时推理与模型加速。架构图示意如下: 代码实现与演示 最终根据架构图,我们定义了下面四个类 ...
#人工智能#海康网络相机#yolo目标#安防监控海康网络相机SDK调用+YOLO目标检测:平台部署:C++,Qt开发平台,windows平台。识别算法:Yolov8目标检测,可替换其他目标检测算法,YOLOV5 YOLOV6 YOLOV7,以及Paddle等,可以使用openvino/dnn/onnxruntime/trt推理。阈值设置:可实时设置目标阈值/nms等参数。返回参数:可实时查看识别速...
电子围栏是一种利用无线通信技术和地理信息系统实现的虚拟边界,用于监控和控制被监控对象的位置。它可以帮助我们实现对特定区域内的自定义对象进行实时检测、定位与跟踪。本文介绍了一种基于YOLOv8 + OpenVINO2023 + QT5联合打造的实时高效、多线程、自定义对象检测的电子围栏系统。