CUDA安装与配置 根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。 ? 以及， ? ?...第一次configure完成之后，勾选BUILD_opencv_world. ? 以及，勾选OPENCV_DNN_CUDA，选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 ?...勾选WITH_CUDA。 ?...在测试代码中配置包含目录和库目录，添加附加依赖项，opencv_world420.lib ? ? ? 由于项目的关系，代码就不贴出来了，官方提供了一份代码示例。...总结 opencv和opencv_contrib版本要对应 在下载部分第三方库时也要找好对应版本。 勾选WITH_CUDA 、OPENCV_DNN_CUDA。
OpenCV:这个做图像的都知道，我就不多说了。 Python:现在流行的脚本编程语言，Caffee支持使用。...CUDA6.5安装 从官网上下载对应的安装包，我这里下载的是cuda_6.5.14_linux_64.run。这个安装包里其实有三个部分，包括一个显卡驱动、CUDA安装包还有一个CUDA例子。...310 Result = PASS OpenCV安装 关于OpenCV在ubuntu下的安装方法，有人写了完整的脚本，直接用就行了。...下载地址：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV 下载适合自己的版本脚本，执行即可 sudo ..../opencv2_4_9.sh atlas安装 这个直接安装即可 sudo apt-get install libatlas-base-dev 安装后，把相应的库添加到系统的链接库路径中。
原文: OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI OpenCV 4.X 版本集成了很多直接利用 DNN 模块的 Python API 接口....安装： sudo pip install opencv-python 使用： from cv2 import dnn # Variables with simple values DNN_BACKEND_DEFAULT...= 0 DNN_BACKEND_HALIDE = 1 DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE = 2 DNN_BACKEND_OPENCV = 3 DNN_BACKEND_VKCOM...= 4 DNN_TARGET_CPU = 0 DNN_TARGET_MYRIAD = 3 DNN_TARGET_OPENCL = 1 DNN_TARGET_OPENCL_FP16 = 2 DNN_TARGET_VULKAN...@brief Release a Myriad device is binded by OpenCV. . * .
原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI OpenCV4.0 版本以后可以直接读取 Caffe、TensorFlow、ONNX 等模型的 API，直接采用...OpenCV 的 DNN 模块即可....这里主要测试下基于 DNN 模块和 OpenPose 模型的单人人体姿态估计的具体实现....crop=False) self.pose_net.setInput(inpBlob) self.pose_net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV...) self.pose_net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_OPENCL) output = self.pose_net.forward
原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的多人姿态估计 - AIUAI OpenPose 可以对图片中单个人体目标的姿态估计，也可以处理图片中多人的姿态估计....OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI 这里主要记录基于 OpenCV 4.x DNN 模块和 OpenPose 开源模型的多人人体姿态估计 的实现....OpenPose 的 OpenCV DNN 实现 根据检测过程，主要涉及的函数有：getKeyponts() 、 getValidPairs() 和 getPersonwiseKeypoints() ....[0,0,255], [255,0,0], [200,200,0], [255,0,0], [200,200,0], [0,0,0]] # dnn...参考资料 [1] - Multi-Person Pose Estimation in OpenCV using OpenPose - 2018.09.11 [2] - Github - spmallick
::Net& net, bool is_cuda) { auto result = cv::dnn::readNet(yolov5s.onnx"); if (is_cuda) {...std::cout << "Attempty to use CUDA\n"; result.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA...); result.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA_FP16); } else { std...=false; cv::dnn::Net net; load_net(net, is_cuda); auto start = std::chrono::high_resolution_clock...) parse error: OpenCV(4.5.2) C:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp:
1 卸载默认安装的 opencv 默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能； 通过 jetson_release -v...和 opencv_contrib (目前 opencv 最新版本为 4.10.0 版本，可以根据需要安装最新版本) opencv 版本和 opencv_contrib 版本需要对应； 1）下载源码：...opencv 源码地址：https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.9.0.tar.gz opencv_contrib 源码地址：https...4） 执行 cmake： 需要进行适配的地方： - 修改 CUDA_ARCH_BIN 和 CUDA_ARCH_PTX 的版本，这个在第一步中 通过 jetson_release -v 命令可以查看；...=1 \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \ -DCUDA_ARCH_BIN=7.2 \ -DCUDA_ARCH_PTX=7.2 \ -DWITH_CUDA
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows 翻译整理丨OpenCV与AI深度学习...导读 这篇文章将介绍如何在 Windows 操作系统上使用带有 Nvidia GPU 的 OpenCV DNN 模块。...WITH_CUDA：使用 CUDA 构建 OpenCV WITH_CUDNN：使用 cuDNN 构建 OpenCV OPENCV_DNN_CUDA：启用此项以构建具有 CUDA 支持的 DNN 模块 WITH_CUBLAS...概括 OpenCV DNN 模块允许使用 Nvidia GPU 来加速推理。在本文中，我们学习了如何在 Windows 操作系统上构建具有 CUDA 支持的 OpenCV DNN 模块。...我们讨论了安装（使用适当的设置）、构建 OpenCV DNN 模块所需的各种包、在安装过程中初始化变量以便于安装、创建和配置 Python 虚拟环境以及使用 CMake 配置 OpenCV 构建。
背景介绍 前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中，具体更新介绍如下： OpenCV4.5.4更新了！...代码可以参考：F:\OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\face_detect.cpp 模型下载地址： https://github.com/...ShiqiYu/libfacedetection.train/tree/master/tasks/task1/onnx 编译生成exe, 命令行运行： 图片测试：OpenCV_DNN_FaceDetection.exe...-i=AAA.jpg -m=yunet.onnx 原图： 效果图： 原图： 效果图： 视频测试：OpenCV_DNN_FaceDetection.exe -m=yunet.onnx 注意代码修改部分...---- 本文内容主要就这些，代码较多这里不添加，具体可以参考： F:\OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\face_detect.cpp 下篇文章将介绍
引言 · OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。...本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。...DNN支持SSD-VGG， SSD-MobileNet两种SSD对象检测模型。...OpenCV DNN模块支持最新版本的YOLOv4对象检测模型部署，同时还支持Tiny-YOLO网络。...下图是普通的金字塔特征融合到双向金字塔特征融合各种方法： 对，你没看错，OpenCV4.4最新版本支持该模型。
onnxruntime读取.onnx文件可以获得输入张量的形状信息， 但是opencv的dnn模块读取.onnx文件无法获得输入张量的形状信息，目前是根据.onnx文件的名称来解析字符串获得输入张量的高度和宽度的...详细实现代码如下： #include #include #include #include #include... #include using namespace cv; using namespace dnn; using...to eliminate redundant overlapping boxes with // lower confidences vector indices; dnn...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
原文：OpenPose 基于OpenCV DNN 的手部关键点检测 - AIUAI 手部关键点检测，旨在找出给定图片中手指上的关节点及指尖关节点....OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI OpenPose 基于OpenCV DNN 的多人姿态估计 - AIUAI ?...C++ 实现 #include #include #include #include... using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::dnn; const int POSE_PAIRS...参考 [1] - Hand Keypoint Detection using Deep Learning and OpenCV - 2018.10.08 [2] - Github - spmallick
OpenCV在OpenCV增加了DNN模块，DNN模块可以加载预先训练好的Caffe/tensorflow等模型数据，基本支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载。...详看具体代码吧 from cv2 import dnn import numpy as np import cv2 # 设定图片路径 imgname = r'C:\Python\Pycharm\docxprocess...prototxt_path, model_path) # tensorflow模型 # prototxt_path = r"C:\Python\Pycharm\docxprocess\face_detector\opencv_face_detector.pbtxt..." # model_path = r"C:\Python\Pycharm\docxprocess\face_detector\opencv_face_detector_uint8.pb" # model...h, w = image.shape[:2] # 设置置信度阈值 confThreshold = 0.2 # 函数cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[
星标或者置顶【OpenCV学堂】 干货文章与技术教程第一时间送达 OpenCV DNN模块 Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块，支持基于深度学习模块前馈网络运行...然后就可以在OpenCV DNN模块中使用tensorflow相关的模型了。...', frame) cv.waitKey() 运行结果如下(跟tensorflow中的运行结果完全一致，OpenCV DNN果然靠谱)： ?...OpenCV DNN 行人检测 本人尝试了基于tensorflow object detection API使用MobileNet-SSD v2迁移学习实现自定义数据集训练，导出预测图之后，使用OpenCV...DNN模块的python脚本生成对象的图配置文件graph.pbtxt，通过OpenCV加载模型使用，实时预测，最后上一张运行结果图： ?
CUDA加速版本的OpenCV库。 ...OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库，重新配置OpenCV开发环境，对比YOLOv5部署，CPU运行推理测试结果如下： 添加两行代码，启用GPU运行推理测试结果如下...： this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::...DNN_TARGET_CUDA); 显卡是3050ti！...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
概述 前面我写了很多篇关于OpenCV DNN应用相关的文章，这里再来一篇文章，用OpenCV DNN实现一个很有趣好玩的例子，基于Caffe的预训练模型实现年龄与性别预测，这个在很多展会上都有展示，OpenCV...DNN实现这里非常简洁明了，总共不到100行的代码。...DNN模块自带的残差网络的人脸检测算法模型！.../data/models/face_detector/opencv_face_detector.pbtxt" faceModel = "D:/projects/opencv_tutorial/data/...models/face_detector/opencv_face_detector_uint8.pb" ageProto = "D:/projects/opencv_tutorial/data/models
本文转载自OpenCV学堂。 OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。...这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...(); if (count > 0) { printf("GPU Device Count : %d \n", count); } 设备信息，代码与运行截图如下： DNN人脸检测加速 CPU上运行...OpenCV DNN人脸检测： GPU上运行OpenCV DNN人脸检测： 视频背景分析 可以看出，无论是对传统图像处理的视频背景分析，还是基于深度学习DNN人脸检测，OpenCV CUDA都可以取得很好的加速效果
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...上运行OpenCV DNN人脸检测： GPU上运行OpenCV DNN人脸检测： 视频背景分析 可以看出，无论是对传统图像处理的视频背景分析，还是基于深度学习DNN人脸检测，OpenCV CUDA...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
CUDA11.3 OpenCV4.8源码包 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.8.0 OpenCV4.8 扩展模块源码包 https://...github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.8.0 把OpenCV4.8与OpenCV4.8扩展包都解压缩到D盘，目录分别如下： D:\opencv-...然后设置扩展模块路径 设置完成以后，搜索CUDA关键字，全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】，运行完成以后，再次搜索CUDA关键字，选择如下： 点击【Generate】，生成如下： 从newbuild...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块，统统取消勾选（默认是勾选的） 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持，修改包含目录、库目录、链接器，然后设置好新的环境变量路径...(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8
OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...DNN人脸检测加速 CPU上运行OpenCV DNN人脸检测： ? GPU上运行OpenCV DNN人脸检测： ? 视频背景分析 ?...可以看出，无论是对传统图像处理的视频背景分析，还是基于深度学习DNN人脸检测，OpenCV CUDA都可以取得很好的加速效果。
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