将cv::mat加载到更快的rcnn blob - 腾讯云开发者社区

本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展，介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做目标检测，以SSD和Faster-RCNN为例。....pb 格式的模型文件。.../imgs/test.jpg"; dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(weights, prototxt); Mat object_detection...(Mat &frame) { Size frame_size = frame.size(); double start = (double)getTickCount(); cv::Mat...blob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1.0, Size(blobSize, blobSize)); //cout blob size: " blob.size

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OpenCV DNN模块教程(四)Mask-RCNN实例分割

本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展，介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做实例分割，以Mask-RCNN为例来检测缺陷。.../object_detection 本文以TensorFlow 1.x为例(TF2.x等后续稳定支持OpenCV后介绍)，介绍OpenCV DNN模块调用Mask-RCNN模型做实例分割的步骤如下...(2) 使用指令用.pb文件生成.pbtxt文件, Mask-RCNN使用tf_text_graph_mask_rcnn.py，指令如下： ? ?...(coloredRoi, CV_8UC3); // Draw the contours on the image vectorMat> contours; Mat hierarchy;...string str, outputFile; Mat frame, blob; // Create a window static const string kWinName = "OpenCV

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ONNXRUNTIME | Faster-RCNN ONNX模型在C++与Python推理不一致原因找到了

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 onnxruntime 推理python与c++支持现象最近用torchvision中的Faster-RCNN训练了一个自定义无人机跟鸟类检测器，然后导出ONNX...显示如下：然后我就想把这个ONNXRUNTIME部署成C++版本的，我先测试了torchvision的预训练模型Faster-RCNN转行为ONNX格式。...) blob = transform(image) c, h, w = blob.shape input_x = blob.view(1, c, h, w) def to_numpy(tensor):...+= 1 cv.imshow("Faster-RCNN Detection Demo", src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 运行结果如下：然后我把python...int64的，无法创建这样的Mat对象！

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OpenCV4中如何使用Mask RCNN网络

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我详解mask-rcnn网络模型在OpenCV DNN调用的技术细节 Mask-RCNN架构 Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化...模型输入与输出参数 Tensorflow的对象检测框架中提供了Mask-RCNN网络基于COCO的预训练模型，支持对其的迁移学习与自定义数据的对象实例分割。...| tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用模型的输入参数与格式(转换为blob输入数据时候的参数) size：800x800 mean：0,0,0 scale: 1.0 rgb:...mask(masks.size[2], masks.size[3], CV_32F, masks.ptr(i, objIndex)); Mat color_mask =...Mat::zeros(mask.size(), CV_8UC3); Mat bin_mask = Mat::zeros(mask.size(), CV_8UC1); for

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Yolov5 + Opencv DNN + C++部署

在加载过程中，各种格式的模型被转换成统一的内部网络结构。...::Rect box; }; cv::Mat format_yolov5(const cv::Mat& source) { int col = source.cols; int row...= source.rows; int _max = MAX(col, row); cv::Mat result = cv::Mat::zeros(_max, _max, CV_8UC3...cv::Mat blob; auto input_image = format_yolov5(image); cv::dnn::blobFromImage(input_image,...blob, 1. / 255., cv::Size(INPUT_WIDTH, INPUT_HEIGHT), cv::Scalar(), true, false); net.setInput(blob

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YOLOv8对象检测 + ONNXRUNTIME 部署 C++ 源码演示！

::Mat frame = cv::imread("D:/python/my_yolov8_train_demo/zidane.jpg"); int ih = frame.rows; int...::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(_max, _max), CV_8UC3); cv::Rect roi(0, 0, w, h); frame.copyTo...::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255.0, cv::Size(input_w, input_h), cv::Scalar(0, 0, 0)...::Mat dout(output_h, output_w, CV_32F, (float*)pdata); cv::Mat det_output = dout.t(); // 8400x84...人脸关键点检测模型 C++ 推理：人脸关键点检测模型 Python SDK 推理：学会用C++部署YOLOv5与YOLOv8对象检测，实例分割，姿态评估模型，TorchVision框架下支持的Faster-RCNN

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OpenVINO部署Mask-RCNN实例分割网络

模型介绍 OpenVINO支持Mask-RCNN与yolact两种实例分割模型的部署，其中Mask-RCNN系列的实例分割网络是OpenVINO官方自带的，直接下载即可，yolact是来自第三方的公开模型库...OpenVINO支持部署Faster-RCNN与Mask-RCNN网络时候输入的解析都是基于两个输入层，它们分别是： im_data : NCHW=[1x3x480x480] im_info: 1x3...(coco_labels); cv::RNG rng(12345); cv::Mat src = cv::imread("D:/images/sport-girls.png"); cv::namedWindow...::Mat mask_mat(mask_h, mask_w, CV_32FC1, mask_arr); cv::Mat roi_img = src(box); cv::Mat...resized_mask_mat(box.height, box.width, CV_32FC1); cv::resize(mask_mat, resized_mask_mat, cv

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系列 | OpenVINO视觉加速库使用二

，方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。...当前支持的模型配置json文件包括如下：ssd_v2_support.json faster_rcnn_support.json faster_rcnn_support_api_v1.7.json mask_rcnn_support.json...mask_rcnn_support_api_v1.7.json mask_rcnn_support_api_v1.11.json rfcn_support.json --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config...blob = blobFromImage(image, 1.0, Size(300, 300), Scalar(), true, false, 5); net.setInput(blob); Mat...detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr()); float confidence_threshold

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OpenCV4.0-alpha发布！新增多个深度学习特性

2.DNN模块新的改进 2.1）支持Mask RCNN并新增对应例程！...2.2）使用Intel Inference Engine（Intel推断引擎），即Intel OpenVINO的一部分，使得目标检测更快！ 2.3）改进OpenCL作为后端的稳定性。...3.快速的QR二维码检测，在Core i5 CPU 640*480分辨率的图像上可以达到约80FPS！后续OpenCV4.0正式版本将加入QR二维码的解码，使其成为完整的解决方案。...所以许多非常nice的特性比如支持lambda函数的parallel_for，cv::Mat更加方便迭代访问，通过列出元素初始化cv::Mat都得到了默认支持。...3.清理了OpenCV 1.x的旧版C API（CvMat，IplImage等），OpenCV4.0正式版将清理完成。

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opencv中初学者必须了解的5个函数-灰度化、模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀

原图test.png如下所示：可以直接去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours/blob/main/Resources.../test.png地址直接下载到。...::Mat imgSrc; cv::Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDilate, imgErode; imgSrc = cv::imread(imgPath)...; // 读取原图像 cvtColor(imgSrc, imgGray, COLOR_BGR2GRAY); // 将原图转换成灰度图 // 高斯模糊算法 GaussianBlur(imgSrc,...边缘检测后的图像 cv::imshow("Image Dilation", imgDilate); // 膨胀 cv::imshow("Image Erode", imgErode); // 腐蚀

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实战：基于深度学习的道路损坏检测

因此，为了使其简短，目标检测算法被分为各种类别，例如基于区域的算法（RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN）、两级检测器、一级检测器，其中基于区域的算法本身是两级检测器的一部分，但我们将在下面简要地解释它们...将 RCNN 中使用的所有三个模型组合在一起。但是 Fast RCNN 仍然使用缓慢的选择性搜索，因此计算时间仍然很长。猜猜他们想出了另一个名字有意义的版本，即更快的 RCNN。...Faster RCNN 用区域提议网络代替了选择性搜索方法，使算法更快。现在让我们转向一些一次性检测器。...由于整个检测管道是一个单一的网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端的优化 SSD（Single Shot Detector）：SSD 方法将边界框的输出空间离散为一组不同纵横比的默认框。...= cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) start

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TorchVision对象检测RetinaNet推理演示

： - Faster-RCNN- Mask-RCNN- FCOS- RetinaNet- SSD- KeyPointsRCNN 其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下：最近一段时间本人已经全部亲测...，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的Python版本与C++版本推理，本文以RetinaNet为例，演示了从模型下载到导出ONNX格式，然后基于ONNXRUNTIME推理的整个流程...模型转换之后，可以直接查看模型的输入与输出结构，图示如下： RetinaNet的ONNX格式推理基于Python版本的ONNXRUNTIME完成推理演示，这个跟我之前写过一篇文章Faster-RCNN...对得到的三个输出层分别解析，就可以获取到坐标（boxes里面包含的实际坐标，无需转换），推理部分的代码如下： import onnxruntime as ort import cv2 as cv import...(src, cv.COLOR_BGR2RGB) blob = transform(image) c, h, w = blob.shape input_x = blob.view(1, c, h, w)

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OpenVINO运行Tensorflow模型

注意：如果懒得配置，可以从附件中下载笔者已经搭建好的环境，可直接用VS2017打开运行 2.2 代码编写将E:\model拷贝到项目根目录，输入以下代码。...转Blob void matU8ToBlob(const cv::Mat& orig_image, InferenceEngine::Blob::Ptr& blob, int batchIndex=...blob->buffer().as(); cv::Mat resized_image(orig_image); if (static_cast(width) !...); cv::Mat rgb; cv::cvtColor(test,rgb, cv::COLOR_BGR2RGB); float p; wstring cls = infer(rgb, p);...wcout.imbue(std::locale("chs")); wcout << "类别：" << cls << ",概率：" << p << endl; } readLabel函数读取label信息，用于将模型识别出的最大概率类别对应的中文文字

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使用opencv实现实例分割，一学就会|附源码

为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。...在开始处理视频帧之前，需要将Mask R-CNN加载到内存中（只需要加载一次）。...= cv2.dnn.blobFromImage(frame, swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) (boxes, masks) = net.forward...此外，为了之后的缩放操作，继续并提取帧的尺寸。然后，构建一个blob并完成前向传播网络。...下一个过滤器确保预测的置信度超过通过命令行参数设置的阈值。如果通过了该测试，那么将边界框坐标缩放回图像的相对尺寸，然后提取坐标和对象的宽度/高度。

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求求你别在重新造轮子了，这里有快速搭建人脸行人车辆等热门应用的简单方法

自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了OpenVINO的架构与其加速引擎(Inference Engine-IE...)使用，如何帮助开发者在CPU上对深度学习的模型跑出实时帧率，文章链接如下：相关内容链接使用OpenVINO ToolKit 实时推断 OpenCV调用Faster-RCNN对象检测网络其下载地址如下...使用预训练模型实现车辆与车牌检测 OpenCV4.0 DNN模块支持直接加载这些模型，API为： Net cv::dnn::readNetFromModelOptimizer( const String...net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE); net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU); 使用模型进行预测代码如下： // 运行网络 Mat...blob = blobFromImage(image, 1.0, Size(300, 300), Scalar(), false, false, 5); net.setInput(blob); Mat

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大意了| ONNXRUNTIME C++ 版本推理部署踩坑记录

-VS2017-CUDA10.1-cuDnn7.6.5-onnxruntime-1.4-gpu Faster-RCNN转ONNX 周末的时候我想试试tensorRT+YOLOv5最新版本，就把CUDA升级到...11.02了，然后cuDnn改到8.3.2，然后我发现官方没有对应编译好的onnxruntime-gpu版本，就下载了onnxruntime1.7 CPU版本，跟以前的配置又走了一次，结果我得到下面的错误...折腾了一天，到晚上问了两个人，都建议我直接onnxruntime相关的lib跟dll文件copy到编译的exe目录下，还配置个毛线环境变量！然后我照做了，死马当活马医！...::VideoCapture capture("D:/images/video/sample.mp4"); cv::Mat frame; while (true) { bool ret = capture.read...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

7.3K5 0

系列 | OpenVINO视觉加速库使用一

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轻松学Pytorch –使用torchvision实现对象检测

大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。...Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800，最大支持1333的输入图像。...Faster-RCNN模型 Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生成使用了RPN，加上头部组成。图示如下： ?...图像检测使用模型实现图像检测，支持90个类别的对象检测，代码实现如下： def faster_rcnn_image_detection(): image = cv.imread("D:/images...index += 1 cv.imshow("Faster-RCNN Detection Demo", image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows

1.4K2 0

轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割

Mask-RCNN网络模型 Faster-RCNN网络主要由三个部分组成分别是backbone的卷积网络、实现Boxes选择的区域推荐网络RPN、最终的分类回归。...Mask-RCNN简单说就是在RPN之后得到对齐ROI对齐区域，完成了一个全卷积的像素分割分支，Mask-RCNN的网络结构如下： ?...模型推理预测，得到对象与实例分割mask的代码如下： 1 frame = cv.imread("D:/images/master.jpg") 2 blob = transform(frame) 3 c,...h, w = blob.shape 4 input_x = blob.view(1, c, h, w) 5 output = model(input_x.cuda())[0] 6 boxes = output...Mask-RCNN实例分割对象提取与背景替换这个是很久以前我写过一个无人机的Mask-RCNN检测时候，别人问我的问题，其实这个就是很简单的OpenCV操作就可以很好的提取出来这些ROI图像，代码实现如下

2.5K3 0

Faster RCNN 基于 OpenCV DNN 的目标检测实现

在前面已经测试过 YOLOV3 和 SSD 基于 OpenCV DNN 的目标检测实现，这里再简单实现下 Faster RCNN 基于 DNN 的实现....= cv2.imread(img_file) # 创建 4D blob....blob = cv2.dnn.blobFromImage( img_cv2, size=(self.net_width, self.net_height...), swapRB=True, crop=False) # 设置网络的输入 blob self.faster_rcnn_model.setInput...(blob) # 打印网络的输出层名 print("[INFO]Net output layers: {}".format(self.outputs_names))

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