我想用opencv-python4.4为YOLOv3做推理。但它默认使用CPU。我读过这个说明,说新版本的opencv4.2.0已经支持了。但是这个指令只适用于Ubuntu,而我的指令是Windows10。
我试过了,你能告诉我如何在Wondows10中做到这一点吗?当我直接使用它时,出现了错误:
cv::dnn::dnn4_v20191202::Net::Impl::setUpNet DNN module was not built with CUDA backend; switching to CPU
看起来我必须手动编译opencv,但这不是针对Cpp的吗?但我只想在python上实现它
我有OpenCv版本cv2.__version__ = '4.0.1‘,我正在尝试通过OpenCv使用Yolov3和YoloV4。我使用了AlexyAB's DarkNet git repo中的权重和配置 Yolov4.config YoloV4.weights 与coco.names/ classes.txt的类相同 我使用了许多不同的模块,但无法打开模型。 class DLFeaturesExtractor():
'''
Classs to Extract features from Image and plot on a Deep
在conda env中使用jupyter notebook会导致在导入tensorflow_hub时出现该错误 ImportError: cannot import name 'dnn_logit_fn_builder' from partially initialized module
'tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn' (most likely due to a circular import)
(C:\Users\Anaconda3\envs\my_env\lib\site-packa
我正在尝试使用此存储库和自定义数据集来训练YOLOv3 https://github.com/ultralytics/yolov3 我使用了自述文件yolov3-spp-ultralytics.pt中推荐的权重 当我训练时,我得到以下错误: Traceback (most recent call last):
File "yolov3/train.py", line 431, in <module>
train(hyp) # train normally
File "yolov3/train.py", line 119, in t
正如标题所说,当我加载一个预先训练的模型(YOLOv3的.pb模型)并在TensorFlow2.1 c++中使用该模型进行推断时,我面临着一个问题。错误消息如下: 2020-10-30 21:36:20.245492: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
2020-10-30 21:36:20.269906: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329]
我正在使用opencv中的dnn模块。以前,它在python中运行得很好。但是当我转向C++ version.readNetFromDarknet函数时,报告错误时我不知道如何修复。错误如下:
Unhandled exception at 0x00007FFF37BE4F69 in untitled.exe: Microsoft C++ exception: std::out_of_range at memory location 0x000000BF2A53F090
我的完整代码是:
#include <QCoreApplication>
#include <opencv2
我正在尝试从Python2.7.11源代码编译自己的opencv 3.0.0。我找到这条留言了。这些消息出现在CMAKE中。
Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "2.7.11", but required is at least "3.4" (found C:/Python27/python.exe)
Could NOT find PythonInterp: Found unsuitable version "2.7.11", but required is at leas
我正在用open-cv python做图像的补充,在写图像的时候,open-cv没有在被补充的图像中写入标题信息。我的图像数据是TIFF格式的。
我是这样做的。
import cv2
img = cv2.imread("image.tiff", -1)
for i in xrange(0, len(img)):
for j in xrange(0, len(i)):
img[i][j] = 65535-img[i][j]
cv2.imwrite("complemented.tif", img)