当我试图在启用推理引擎的情况下编译OpenCv时，我得到了一个错误 - 腾讯云开发者社区

下面的 tree 命令使得我们可以在终端阅览目录结构： ? 我们的项目包含一个目录和两个重要文件： images/：该目录包含六个含有场景文本的测试图像。...但是，在终端输出中，我们看到了一个注册商标 Unicode 符号，这里 Tesseract 可能被欺骗，因为 OpenCV EAST 文本检测器报告的边界框与标志牌后面的植物发生重叠。...图 7：在这个烘培店场景图像中，我们的 OpenCV OCR 流程在处理 OpenCV EAST 文本检测器确定的文本区域时遇到了问题。记住，没有一个 OCR 系统完美适用于所有情况。...而当我们在自然场景图像上执行文本识别时，该假设不总是准确。总结本教程介绍了如何使用 OpenCV OCR 系统执行文本检测和文本识别。...该 OpenCV OCR 流程在一些情况下效果很好，另一些情况下并不那么准确。要想获得最好的 OpenCV 文本识别结果，我建议你确保：输入 ROI 尽量经过清理和预处理。

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OpenCV4.2 版本 DNN模块使用CUDA加速教程 VS2017 Window10

这边是一个坑，需要注意，如果没有检测到的话，需要确认是否CUDA和cuDNN版本正确，否则后面的编译将不会编译CUDA模块，白白浪费时间。确认之后，点击Generate。 ?...到这边就编译好了，Debug版本同理运行测试添加环境变量。 ? 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 ? ? ?...在我自己的项目上运行，首先是CPU版本（I9-9900K），推理时间在22.45ms。 ? CUDA版本（RTX 2080Ti），推理时间是2.16ms。提升了10倍左右。 ?...顺便贴一个OpenVINO推理引擎的运行效率，大概是8.17ms左右 ? 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。一定要查看cuDNN版本是否正确，否则几个小时的编译将是浪费时间。最好使用VS2017版本，VS2015测试出现异常，编译失败。

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NVIDIA杰出科学家讲述视觉语言模型如何革命性地推动边缘AI的发展

我们试图减少工作量，拒绝或避免那些无效的工作，比如避免零值和使用更少的位进行处理，以及高效推理引擎。我之前的工作包括深度压缩和EIE，通过剪枝和量化，我们可以压缩神经网络模型并去除冗余计算。...我们试图减少工作量，拒绝或避免那些无效的工作，比如避免零值和使用更少的位进行处理，以及高效推理引擎。...最后，我将介绍一个名为TinyChat的高效部署引擎，它能够在移动设备上部署视觉语言模型ViLA和其他大型语言模型。...当我们给出Nvidia标志时，它可以推断出它因GPU而闻名。这是模型在没有明确告知任务的情况下，从上下文中推断出的结果。...例如，根据菜单上的价格，我应该为桌上的所有啤酒支付多少钱？最初，模型给出的答案是错误的，但我们可以启用视觉思维链提示，让它逐步思考。

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Raspberry Pi上的OpenVINO，OpenCV和Movidius NCS

如果您在网络上看到了Pi，但无法使用它，则可能需要启用SSH。这可以通过Raspberry Pi桌面首选项菜单或使用raspi - config 命令轻松完成。...步骤1：回收Raspberry Pi上的空间在Raspberry Pi上获得更多空间的一个简单方法是删除LibreOffice和Wolfram引擎以释放Pi上的一些空间： $ sudo apt-get...其次，apt-get对虚拟环境不起作用，你无法控制你的编译和构建。问：mkvirtualenv 和workon 命令产生“命令未找到错误”。我不知道下一步该做什么。...问：当我打开新终端，注销或重新启动我的Raspberry Pi时，我无法执行 mkvirtualenv 或 workon 命令。答：如果你在Raspbian桌面上，可能会发生这种情况。...问：当我尝试导入OpenCV时，遇到以下消息：导入错误：没有名为cv2的模块。答：有几个原因可能会发生，不幸的是，很难诊断出来。

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OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测（附源代码）

起初我是想使用OpenCV部署的，但是opencv读取onnx文件总是出错，于是我换用ONNXRuntime部署。...YOLOR是一个anchor-free系列的YOLO目标检测，不需要anchor作为先验。...根据官方提供的.pth文件，生成onnx文件后，我本想使用OpenCV作为部署的推理引擎的，但是在加载onnx 文件这一步始终出错，于是我决定使用ONNXRuntime作为推理引擎。...在编写完Python版本的程序后，在本机win10-cpu环境里，在visual stdio里新建一个c++空项目，按照csdn博客里的文章讲解来配置onnxruntime，配置的步骤跟配置Opencv...在编写完c++程序后，编译运行，感觉onnxruntime的推理速度要比 opencv的推理速度快，看来以后要多多使用onnxruntime作为推理引擎了，毕竟onnxruntime是微软推出的专门针对

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OpenCV4.5.x+CUDA11.0.x源码编译与YOLOv5加速教程！

所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！...再install 点击生成第一步耗时比较久，大概1～2小时完成，不超过4小时！截图如下：谢天谢地，终于编译好啦！...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...所以值得编译OpenCV+CUDA支持，因为它不光加速深度学习模型推理，对传统图像处理均有加速！...完整视频教程本人特别录制了一个完整的视频教程，B站地址如下： https://www.bilibili.com/video/BV1ZT411J7zS?

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FFmpeg深度学习模块的历史、现状和计划

2018我主要通过邮件参与讨论深度学习模块如何应用，但在GsoC2018完成之后，发现没人进行接下来的维护。于是在2019年，我基于这一部分做了很多工作，包括贡献了绝大部分的代码。...到了2020年，发生了一个比较大的变化是我们将OpenVINO（英特尔的一个深度学习的推理引擎）加入到了FFmpeg的深度学习模块中，同时也开展了一个GsoC项目，希望将深度学习模块中的一些功能进行优化...下面举例说明应该如何应用：首先第一步，TensorFlow backend在默认编译FFmpeg时是非enable的，所以我们需要加入一个选项，告知FFmpeg的build system，需要enable...在configure的同时，其内部会写一个最简单的OpenVINO应用程序进行编译并且执行，只有一切都通过，才会启用OpenVINO的后端，因此前面需要加LD_LIBRARY_PATH指出OpenVINO...因此接下来我们会实现一个异步的执行，即在接收到一个视频帧后，直接将视频帧输入到深度学习模块中，在推理完成之前返回调用，希望能够加快处理的速度。

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A Theory of Learning to Infer ：有限资源下不合理的合理性

3 重要的是,这种优化是在没有关于真实后验的明确反馈的情况下进行的(Mnih & Gregor, 2014)....我们在一个新的实验中通过操纵先验的信息含量和学习阶段的可能性来实证检验这一预测,试图在随后的实验条件固定的测试阶段引发对数据的过度反应和反应不足。...在概率推理任务中也观察到了信念偏差(Cohen, Sidlowski, & Staub, 2017;Evans, Handley, Over, &Perham, 2002)....这些规则允许系统有效地使用其有限的资源,但是当在查询分布下回答低概率的查询时,它也会产生系统错误。我们证明了这些正是人们犯的错误。...通过使用神经网络来学习在概率生成模型中进行推理,认知代理可以结合这两种方法的优势。习得推理模型还提供了对一系列其他推理错误的洞察。

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世界上最好的语言PHP：我也可以用OpenCV搞计算机视觉

然后，我在 GitHub 上找到了 php-opencv 库，它是一个用于调用 OpenCV 方法的 PHP 7 模块。我花了几个晚上来编译、安装和运行示例。...然后你可以在测试图像（人脸）上调用 predict 方法并获得相匹配的数值标签。...当我开始调用 LBPHFaceRecognizer 类时，它无法保存/加载/更新训练好的模型。事实上，我的第一个 pull request 添加了这些方法：写入/读取/更新。...人脸标记/特征点当我开始熟悉 OpenCV 时，我经常看到一些人的照片，这些照片上的点标记着眼睛、鼻子、嘴唇等。我想自己重复这个实验，但在 OpenCV 的 Python 版本中并没有实现。...在我第一次拉拽请求之后，我受到了启发同时开始了解 opencv 可以做些什么，偶然发现了一篇文章《Deep Learning，now in OpenCV》（OpenCV 中的深度学习）。

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如何在OpenCV DNN模块中使用NVIDIA GPU加速--(基于Windows）

我们常常在人脸检测、姿态估计、物体检测等领域看到OpenCV DNN 模块的运用。但是，该模块有一个明显的缺点——它只能使用 CPU 内存进行推理。这导致应用程序缓慢。...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...但是，当您启用这些标志时，不能保证浮点计算的结果符合 IEEE。如果您想要快速计算并且精度不是问题，您可以继续使用这些选项。此链接详细解释了准确性问题。...和 Python 代码做一个简单的添加：在 Windows 上使用和不使用 GPU 的 CPP 和 Python 执行 OpenPose 代码该视频加快了速度，以帮助我们轻松可视化。...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。

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基于TensorRT完成NanoDet模型部署

主要是教你如何搭建tensorrt环境，对pytorch模型做onnx格式转换，onnx模型做tensorrt int8量化，及对量化后的模型做推理，实测在1070显卡做到了2ms一帧！...FCOS的检测头使用了4个256通道的卷积作为一个分支，也就是说在边框回归和分类两个分支上一共有8个c=256的卷积，计算量非常大。...在通道数上，将256维压缩至96维，之所以选择96，是因为需要将通道数保持为8或16的倍数，这样能够享受到大部分推理框架的并行加速。...：3.4.2 cuda，cudnn，tensorrt和OpenCV安装包（编译好了，也可以自己从官网下载编译）可以从链接: https://pan.baidu.com/s/1dpMRyzLivnBAca2c_DIgGw...('此处填充简化后的onnx模型路径', port=3344) python netron_nanodet.py 即可查看模型输出名 trt_model_path 量化的的tensorrt推理引擎（models_save

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YoloV5一系列实践详情，Github代码已开源

根据官方提供的.pth文件，生成onnx文件后，我本想使用OpenCV作为部署的推理引擎的，但是在加载onnx 文件这一步始终出错，于是我决定使用ONNXRuntime作为推理引擎。...在编写完c++程序后，编译运行，感觉onnxruntime的推理速度要比 opencv的推理速度快，看来以后要多多使用onnxruntime作为推理引擎了，毕竟onnxruntime是微软推出的专门针对...人脸检测示例程序在opencv-master/samples/dnn/face_detect.cpp里，起初我在win10系统里，在visual stdio 2019 里新建一个空项目，然后把opencv-master...于仕琪老师设计的libface人脸检测，有一个特点就是输入图像的尺寸是动态的，也就是说对输入图像不需要做resize到固定尺寸，就能输入到神经网络做推理的，此前我发布的一些人脸检测程序都没有做到这一点，...在下载完代码之后，在visual stdio 2019里新建一个空项目，配置opencv，然后把main.cpp和weights文件拷贝进去，接下来编译运行就可以了。

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2017年7月ROS学习资料小结

一个接一个地启动你的节点。每一个使启示录越来越近。你输入最后一个命令。和。而且什么也没有。什么地方出了错？你会怎么找到，永远挤压那个妨碍你胜利的时刻的错误？这个博客试图回答这些问题，更多*。...话虽如此，在关键的摄像机失败后，我们试图以编程方式对该设备进行电源循环 - 这个决定是指摄像机足够重要，可以尝试这样一个危险的举动。在非时间压力的情况下，您可以更灵活。...我经常发现，当我调试间歇性或难以检测到的问题，很容易就会失去跟踪我尝试过的结果，或者得到结果。我发现一个非常有用的技术是记录我在做什么，就像我所做的那样，特别是如果问题包括传感器数据。...当我开始调试ROS问题时，节点图是我看到的第一件事情之一。一目了然，我可以看到哪些节点正在运行，如果两个节点正确连接。令人惊讶的是，ROS问题的频率可以像没有运行的节点一样简单（或者当不应该运行时）。...要重新编译启用了调试符号的catkin工作区，您可以运行以下命令。

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NVIDIA DeepStream SDK 6.4发布：最新功能及注意事项

在为DLA构建TensorRT引擎时，有一个已知问题，即在TensorRT的详细模式下列出的整个DLA子图（通过TensorRT的详细模式查看）无法构建/最终会回退到GPU，并显示"{ForeignNode...从上述生成的引擎可以在DeepStream中使用。 UCX应用程序现已统一为一个示例应用程序。移除FasterRCNN应用程序。...此问题是由于glib 2.0-2.72版本中的一个错误引起的，该版本默认安装在ubuntu22.04中。...此问题是由于glib 2.0-2.72版本中的一个错误引起的，该版本默认安装在ubuntu22.04中。...在Jetson上，如果启用了边界框，deepstream-testsr-app有时可能会出现模糊的输出。在某些情况下，使用Python示例应用程序的性能可能低于C版本。

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基于OpenCV实现口罩识别

昨天在GitHub上看到了一个开源的项目，是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的，感觉还挺好玩的，于是就去下载了训练好的模型，打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。...然而，在经过前向传播后，得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵，和之前遇到过的推理结果都不太一样，在经过多种解码方式的尝试后，还是没能够对这个推理结果正确得解码。...然而，我还是想尝试一下做有无佩戴口罩的检测，因为被勾起了好奇心哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈，然后又因为使用开源项目的预训练模型解码失败，一气之下，我就想要不自己试一试搞一个。...那么要做的第一步，就是训练出我们需要的分类器，我选用OpenCV中ml模块的SVM分类器来训练口罩识别分类器。...，既有自己的心得体会也有网上查阅资料时摘抄下的知识内容，所以如有雷同，纯属我向前辈学习的致敬，如果有前辈觉得我的笔记内容侵犯了您的知识产权，请和我联系，我会将涉及到的博文内容删除，谢谢！

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OpenVINO 2020R01 SDK的改动与应用开发演示

开发环境配置要使用OpenVINO的推理引擎的相关SDK开发，首先就要完成相关配置，这里先说一下我的开发环境： VS2015 Windows 10 64位 OpenCV4.2 OpenVINO2020R01...sample代码（Sample代码中还有CPU_EXTENSION，这个深深误导了我）做参考写这个演示程序的，后来我发现我死活也找不到编译好的CPU_EXTENSION相关文件，搜索了整个sample代码...于是我在官方的Release Notes里面找到了这样一段话 https://software.intel.com/en-us/articles/OpenVINO-RelNote ?...但是我有个哥们跟我一样，还是继续翻车了，无法编译通过，他还是有C2240跟C2664两个编译错误，这个其实是因为项目字节编码导致的，检查一下，如果你还是unicode的话改成下面这样就好啦！ ?...这次是真的可以了，直接重新编译，生成，运行结果如下： ? 以上就是OpenVINO C++版本的SDK在Windows系统下我的调用经过！

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一文看懂OpenCV 4.0 所有新特性

官方计划在OpenCV 4.0正式版中添加QR码解码器(decoder)，以便有一个完整的解决方案。...pipeline 引擎已集成为opencv_gapi模块快速QR码解码器（decoder），该算是是基于免费的QUirc（https://github.com/dlbeer/quirc）库，所以现在我们有一个完整的...）已在C ++中重写，使得在读取FileStorage时占用的内存较少。...OpenCV 4.0 现在是基于C++ 11，所以编译OpenCV时需要支持C++ 11 的编译器。...在OpenCV 4.0 beta版本中，iGPU的代码已经加速，在高分辨率的情况下（512x512x512），性能提升了3倍 ?

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OpenCV中那些深度学习模块

一， OpenCV背景介绍首先，什么是OpenCV呢？我相信做过图形图像、计算机视觉应用开发的同学可能对OpenCV都不会陌生。...其实不是的，有下面几个理由：第一、轻量，由于DNN模块只实现了推理功能，它的代码量、编译运行开销与其他深度学习框架比起来会少很多；第二、方便使用，DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速且无须依赖第三方库...Intel推理引擎加速需要安装OpenVINO库，它可以实现在CPU、GPU和VPU上的加速，在GPU上内部会调用clDNN库来做GPU上的加速，在CPU上内部会调用MKL-DNN来做CPU加速，而Movidius...Backend分为三种类型：第一种是OpenCV Backend，这是OpenCV默认的Backend；第二种是Halide Backend，第三种是推理引擎Backend。...下面举几个具体的例子：如上图所示，在本例中黄色方框代表的是最终被融合掉的网络层，在这种情况下，卷积层后面的BatchNorm层、Scale层和RelU层都被合并到了卷积层当中。

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计算机视觉导览：如何快速上手，是否该读博？

我想，当你开始调整新库时，有一些步骤是必须的。你首先要加载和使用预先训练的网络，然后你可能会开始组装小的玩具网络，用于“Hello World”问题，如分类MNIST。...）；第三，它设计到了大数据集和弱标签之间的最佳点——这是DL一个优秀的特性。...希望我对未来做出的预测不会完全错误。话虽如此，我可以在作为研究员的非常短暂的时间内，通过会议上观察和收集到的内容进行一些初步的推论。历史上，如果你看到，CV 社区越来越关注视觉理解的问题。...，直到最近的研究（“什么品种的狗？”）。CV 的发展直指涉及视觉推理的抽象/主观形式。例如，预测图像中的幽默内容或试图通过理解图像中人们的社会地位来确定图片中的哪些人（在许多人中）是重要的。...赢得Kaggle比赛的模型是实际效用非常有限的深度网络。其中一个主要的挑战是要将这些模型融入到内存中，以便能够在智能手机上运行。在什么情况下，我应该去申读计算机视觉领域的硕士或者博士？

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yolov5部署之七步完成tensorRT模型推理加速

下载Cmake软件，利用Cmake软件编译生成yolov5的VS工程，测试并完成推理下面将从这个7个步骤，逐步进行解释，首先贴出我的环境：系统 : WIN 10- cuda_10.2.89_441.22...下载Cmake软件，利用Cmake软件编译生成yolov5的VS工程，测试并完成推理 1. 下载Cmake软件略 2....配置OpenCV环境变量 1-新建一个系统变量OpenCV_DIR- 2- 在系统变量Path中添加OpenCV343路径 3....- 5- 在\tensorrtx\yolov5\build\Debug目录下新建一个samples文件夹然后放入测试图片，最好通过cmd执行yolov5.exe -d .....= nullptr错误，请检查自己的TensorRT版本是否匹配。- 如果CMake生成的yolov5的VS工程编译不通过，请检查自己的cuda, cuDNN, 以及TensorRT的版本。

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教程 | Adrian小哥教程：如何使用Tesseract和OpenCV执行OCR和文本识别

OpenCV4.2 版本 DNN模块使用CUDA加速教程 VS2017 Window10

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OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测（附源代码）

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