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原本是使用halcon进行画出目标区域，再根据区域内的特征点进行模板匹配，但是匹配效果不佳，后续处理可以使用opencv读取视频流，但在该处还是使用了halcon，halcon在QT上显示时需要将 Hobject类型转换为Qimage类型，后面会有几种图像类型的转换函数。该部分检测后画框结果会造成标定框形变，应该是在图形输入时会进行缩放处理以适应模型输入图像的要求，画框在拉伸后的图像上造成畸形框，
1. **学习率设置不当**：如果学习率过高，可能会导致模型在优化过程中跳过最小值，甚至导致模型发散。2. **数据预处理问题**：数据中的异常值、缺失值或错误的数据预处理（如归一化不当）都可能导致模型训练过程中损失函数数值突然变高。7. **模型过拟合**：如果模型在训练集上表现良好，但在验证集或测试集上损失突然增加，可能是过拟合的迹象。3. **模型结构或初始化问题**：如果模型结构过于复杂或
OpenCV DNN模块，它允许运行预先训练的神经网络。该模块的主要缺点之一是其仅支持cpu推理，因为它是唯一受支持的模式。从OpenCV 4.2版本开始，DNN模块支持NVIDIA GPU使用，这意味着在其上运行深度学习网络时，CUDA和cuDNN会加速。这篇文章将帮助我们学习在支持DNN GPU的情况下编译OpenCV库，以加速神经网络推理。我们将学习使用NVIDIA gpu优化OpenCV
转载请注明出处！转载请注明出处！转载请注明出处！已经两三点了，太困了，直接github上的readme复制过来，周末有点无聊，做了一个推拉流的demo，共四个功能：①图片推理②视频推理和保存③摄像头本地推理（不加保存了，有点费内存）④移动端（树莓派，或其他开发板）调用摄像头并对流帧进行推理，通过flask推流到局域网，局域网下的其他设备拉流并显示在web页面上代码基本不用改，down下来即可运行，
1、环境Make sure you have already on your system:Any modern Linux OS (tested on Ubuntu 20.04)OpenCV 4.5.4+Python 3.7+ (only if you are intended to run the python program)GCC 9.0+ (only if you are intende
这里写自定义目录标题cv.dnn.readNet()cv.dnn 的其它加载模型的方法有：cv.dnn.readNet()官方文档：https://docs.opencv.org/3.4/d6/d0f/group__dnn.html#ga3b34fe7a29494a6a4295c169a7d32422模型权重文件支持的文件格式：*.caffemodel (Caffe, http://c...
undefined reference to `cv::dnn::dnn4_v20191202::Net::~Net()'
File “E:/Python/python_user/Practice_codes/second/dnn_blob/blob_from_images.py”, line 27, inpreds = net.forward()cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp:730:
函数是 OpenCV 库中用于非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）的函数，用于在对象检测任务中筛选出重叠的边界框，仅保留最佳的一个。函数是 OpenCV 库中用于对旋转的边界框执行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）的函数。函数会根据置信度分数和非极大值抑制的阈值来过滤掉重叠的旋转边界框，只保留最有可能包含目标的旋转边界框。函数会
改为 ：find_package(OpenCV QUIET COMPONENTS opencv_world opencv_core opencv_imgproc opencv_highgui opencv_calib3d opencv_videoio opencv_imgcodecs dnn)将 ：find_package(OpenCV QUIET COMPONENTS opencv_world)
OpenCV的DNN模块可以用来加载和使用由各种深度学习框架训练的模型，例如TensorFlow, Caffe, Darknet, Torch/PyTorch等。使用OpenCV DNN模块，可以在不需要安装这些框架的情况下运行深度学习模型，对于部署在较低功耗或限制性环境中的应用程序特别有用。：使用，其中XXX可以是Caffe, TensorFlow, Torch, Darknet或者是onnx等
OpenCV的DNN模块提供以下主要功能：1.加载和运行深度学习模型：支持从各种框架导入预训练的深度学习模型，并在OpenCV中执行推理。2.图像预处理和后处理：提供了多种图像预处理和后处理功能，如图像缩放、归一化、颜色转换、非极大值抑制等。3.支持多种硬件加速：支持使用CPU、GPU（通过OpenCL和CUDA）、Intel的Inference Engine等进行硬件加速。4.易于集成：与Ope
需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型大小适宜硬件配置，此外为了更好，更快速的推理，还需要将模型转成不同的模型格式，使其更加适配软件推理。这段代码就是推理的主要流程，其中几个比较重要的点就是blobFromImage函数是将待预测的图片转成网络输入的格式，一般网络的图像输入格式为N，C，H，W。N就是batch数，在推理时一般为1，C即通道数，H，W即为图像的高宽，除此之外这个函数还可缩放图像的
onnxruntime gpu
文章目录写在前面的话一、明确功能目标二、UI设计1.选择主界面三、功能的实现1.构建信号槽,为关闭按钮添加功能2.剥离yolo模型载入代码,载入训练好的模型,封装成函数3.剥离yolo推理代码,封装成函数可以被方便的调用4.使用Qlabel展示图片,并用QtWidgets.QApplication.processEvents()方法高速刷新5.实时显示原图+显示推理后结果结语写在前面的话最近参加了
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是 OpenCV 的深度神经网络（DNN）模块中的一个函数，它用于将图像转换为深度学习模型所需的输入格式，主要是对传入的图像进行的转换包括图像尺寸调整、均值减法、缩放等预处理步骤，以便图像数据能够适配深度学习模型的输入要求。
本文通过原理和示例对cv::dnn::NMSBoxes（）进行解读，帮助大家理解和使用。
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90%教程中cudnn的安装都是通过下载zip文件–解压–复制文件内容到cuda的目录中。但是，2024.5，官网通过exe文件引导下载cudnn,这减轻了cudnn安装的繁琐程度，它只需要我们新增4个路径到path即可安装成功。
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