杭州网站建设公司平台,企业网站建设板块,跟我学做纸艺花网站,个人网站可以做营销吗这个博客系列#xff0c;简单来说#xff0c;今天我们就是要研究https://docs.opencv.org/master/examples.html下的6个文件#xff0c;看看在最新的OpenCV中#xff0c;它们是如何发挥作用的。在配置使用的过程中#xff0c;需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题简单来说今天我们就是要研究https://docs.opencv.org/master/examples.html下的6个文件看看在最新的OpenCV中它们是如何发挥作用的。在配置使用的过程中需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型因此需要预先下载准备此外如果出现各种报错需要对症下药。此外由于需要使用common.hpp文件所以需要引入dnn目录到include中用到的数据集都放在链接https://pan.baidu.com/s/1WPoXU3VodErPHZo6Yc21xA 提取码01no 如果你没找到那一定是我忘了。友善的分割线注意这个例子有官方教程https://docs.opencv.org/master/da/d9d/tutorial_dnn_yolo.html教程给出了调用方法Usage examples Execute in webcam:$ example_dnn_object_detection --config[PATH-TO-DARKNET]/cfg/yolo.cfg --model[PATH-TO-DARKNET]/yolo.weights --classesobject_detection_classes_pascal_voc.txt --width416 --height416 --scale0.00392 --rgbExecute with image or video file:$ example_dnn_object_detection --config[PATH-TO-DARKNET]/cfg/yolo.cfg --model[PATH-TO-DARKNET]/yolo.weights --classesobject_detection_classes_pascal_voc.txt --width416 --height416 --scale0.00392 --input[PATH-TO-IMAGE-OR-VIDEO-FILE] --rgb参考这个 方法修改我们的调用参数--confige:/template/yolov3.cfg --modele:/template/yolov3.weights --classese:/template/object_detection_classes_pascal_voc.txt --width416 --height416 --scale0.00392 --inpute:/template/bike.avi --rgb 所以我们需要先准备的是yolo.weights 和 yolo.cfg,wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weightswget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg?rawtrue -O ./yolov3.cfgwget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names?rawtrue -O ./coco.names对象识别是CV和DL的经典问题看看OpenCV自己提供了什么。本来我使用的是OpenCV4但是例子代码使用的是最新从网上下载的开头直接给报了个错根据我多年程序设计的经验其实是瞎猜我认为是不是我的OpenCV版本低了感觉更新到最新版本这里注意一下对于vs2015和2017opencv提供了prebuild版本比如叫opencv-4.1.0-vc14_vc15.exe这样的名字可以从官网直接下载注意prebuild是64位的需要注意选择。然后就可以了当然由于参数问题仍然是需要进行修改的。果然猜对了因为已经出现了能够正确运行的命令行所以这里直接修改即可。将汽车识别成bird肯定是错误的但是object detection和class的区别在于跟踪从显示的结果上来看就是画框。这个地方就体现出了OpenCV DNN的黑盒特性就是模型训练中的东西可能是效果非常好的也可能是效果不好的。对这块的调节不是OpenCV的工作而是深度学习系统的工作—不管它是用什么训练出来的我们都希望OpenCV能够提供一个接入现有系统的接口。在深度学习这里这才是OpenCV的价值。参考资料https://blog.csdn.net/haoqimao_hard/article/details/82081285 来自为知笔记(Wiz)附件列表 转载于:https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/10792731.html
