学习路线清晰 本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员,采用原理结合实战的方式,介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章, 第1~3章, 介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识;第4~8章,介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向...
创建一个可以在给定图像上绘图的对象draw=ImageDraw.Draw(img)# 字体的格式fontStyle=ImageFont.truetype("simsun.ttc",textSize,encoding="utf-8")# 绘制文本draw.text((left,top),text,textColor,font=fontStyle)# 转换回OpenCV格式result=cv2.cvtColor(np.asarray(img),cv2.COLOR_RGB2BGR)returnresultfileName...
yolo系列用c写的,在工程中的部署特别方便。4月份yolov4横空出世,之前试了试效果,精度确实有了很大的提升,AB大神nb。最近需要在C++项目中使用yolov4,尝试了opencv的调用(见我的上一篇博客这里),yolov4官方也提供了C++接口,并不需要opencv4.4的版本,调用起来也特别简单。 darknet 使用官方接口调用,我们首先得编译dark...
首先加载模型在COCO数据集上的对象label,然后定义了随机的颜色,这里主要是为了后期检测到不同的对象时,采用不同的颜色边框进行标注 cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)来加载YOLOV4的预训练模型,这里需要注意:opencv的版本需要时4.4版本 opencv4.4支持YOLOv4、EfficientDet检测模型,SIFT移至主库! SIFT...
(c)测试图2YOLOv4 (d)测试图2YOLOv4-tiny 图YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3.总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。经GPU 加速后,模型推理速度明显提升,YOLOv4 的推理速度提高了约10倍,YOLOv4-tiny的推理速度提高了约4.8倍。 ▼ 若想了解更多关于视频检测或文本检测的内容,可以阅读《OpenCV 4机器学习...
OpenCV4.4 DNN + YOLOv4对象检测演示 跟YOLOv3一样,YOLOv4也有三个输出层,完成推理之后,需要在进一步通过NMS实现对重叠框的去除,什么是NMS(非最大抑制),看下图就懂啦: 然后说一下模型输入格式与输出格式 输入:NCHW=1x3x416x416 输出:NXC 其中N表示多少个对象,C的前四个数矩形框的[center_x, center_y, wi...
1.2 安装OPENCV 下载网站 从里面找到对对应的版本进行下载,下载完成后得到以下文件: 1.3 安装CUDA 下载地址 先进入NVDIA控制面板: 进入系统信息,查看你的显卡驱动支持的最高版本的CUDA版本,如果版本过低需要更新显卡(显卡驱动下载,找到你的显卡的型号信息下载下来安装即可): ...
opencv451 编译工程 方式一 直接编译官方自带的工程 但是我的opencv349编译的不是opencv_world版本,所以一直提示缺少这个库,我就是用自己的cmake了。 方式二 自己cmake编译 1 自带的工程需要opencv_world,我的opencv没有这个,只能重新自己camke了。 报错提示 ...
OpenCV4.4 DNN + YOLOv4对象检测演示 跟YOLOv3一样,YOLOv4也有三个输出层,完成推理之后,需要在进一步通过NMS实现对重叠框的去除,什么是NMS(非最大抑制),看下图就懂啦: 然后说一下模型输入格式与输出格式 输入:NCHW=1x3x416x416 输出:NXC 其中N表示多少个对象,C的前四个数矩形框的[center_x, center_y, wi...
模型检测对象后，输出边框和类别标签。使用 OpenCV 将边框映射回原始帧，并在每个检测到的对象周围显示类别和置信度。3.性能测试：测量帧速率（FPS）和检测准确度。微调量化位宽或数据流参数，以优化实时需求。Tiny YOLO 模型在 ZU3EG 上显示检测结果的实时输出，视频帧中标注了检测到的对象 七、 性能优化与调试技巧...