torch与opencv版本配置
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
基于计算机视觉的交通场景智能应用:Python实现车牌识别
本项目为2020年中国软件杯A组第一批赛题"基于计算机视觉的交通场景智能应用".项目用python实现,主要使用YOLO模型实现道路目标如人、车、交通灯等物体的识别,使用开源的"中文车牌识别HyperLPR"项目实现车牌识别功能. 一、环境依赖 ununtu16.04LTS python3.5 二、部署步骤 进入目录内 cd Intelligent-Traffic-Based-On-CV 创建python虚拟环境 python3 -m venv . 安装python依赖包 pip install -r requirements.txt 下载YOLOv3权重 官方下载地址 百度网盘下载链接 下载完成后将weights文件放在 yolov3/weights 目录下 进入scripts目录,运行命令python3 main.py即可运行总程序.
基于 YOLO11m-Pose 的动物姿态估计系统:从 Animal-Pose 标注到 Python 桌面部署
本资源是一套基于 YOLO11m-Pose、PySide6 和 ONNX Runtime 开发的 Python 动物姿态估计桌面系统,支持狗、猫、羊、马、牛五类动物的目标检测与 20 个关键点定位,模型输入尺寸为 640×640。 系统支持图片、本地视频和摄像头输入,提供检测框与骨架绘制、关键点坐标查看、置信度调节、类别筛选、原图对照、参考标注叠加,以及视频暂停、定位和录制功能。检测结果可导出为标注图片、视频和关键点 JSON,方便展示与后续分析。 资源包含 Python 源码、训练后的 ONNX 模型、标注文件、示例图片、依赖清单、启动脚本及使用说明。采用后台线程推理,并配有异常处理、日志记录和自动化测试,适合计算机视觉学习、课程设计、毕业设计及动物姿态项目的二次开发。 默认使用 CPU 本地推理,无需联网调用服务;GPU 加速需另行配置运行环境。实际速度与识别效果取决于硬件和输入场景,工业现场应用仍需进一步测试与适配。
PyTorchTOP:TouchDesigner中的GPU PyTorch TOP与启用CUDA的OpenCV
PyTorchTOP 该项目演示了如何在TouchDesigner自定义运算符中将OpenCV与CUDA模块以及PyTorch / LibTorch一起使用。 构建此项目相当复杂且耗时,因此在开始之前请阅读所有说明以获取一般概述。 背景遮罩项目 PyTorchTOP使用作为基础,因为他们的项目是MIT许可的(谢谢!)。 他们的研究论文侧重于消光操作的速度和质量。 为了获得定量结果,他们使用OpenCV对图像进行了预处理,并且不将计算成本添加到其数量中。 它是确定没有预处理的图像,但只有当不需要冻结的背景图像进行改造,以配合实时前景图像。 这种可选转换在OpenCV中称为。 要查看研究人员的工作方式,请查看他们的类。 PyTorchTOP具有一个触发器,可使用OpenCV中的CUDA contrib模块在GPU上有效地执行相同的单应性。 PyTorchTOP使用可以从TorchScrip
opencv-3.1.0版本
opencv-3.1.0版本,对于一些比较老的包,如torch7可以应用
YOLOv5-LibTorch:通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测
YOLOv5 LibTorch 通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测 环境 Ubuntu 18.04 OpenCV 3.2.0 LibTorch 1.6.0 CMake 3.10.2 入门 安装OpenCV。 sudo apt-get install libopencv-dev 安装LibTorch。 wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip unzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip 编辑“ CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。 编译并运行。 cd build cmake .. make ./../bin/YOLOv5
opencv安装教程
开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。 最初由英特尔开发,后来由柳树车库支持,后来由伊塞兹支持(后来被英特尔收购)。该库是跨平台的,根据开源BSD许可证免费使用。 OpenCV支持深度学习框架TensorFlow、Torch/PyTorch和Caffe。
基于神经网络的车辆违章检测采集系统算法端功能实现.zip
该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
Hello-Torch:LibTorch学习〜
你好火炬 LibTorch安装 // if only cpu wget https: // download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-shared-with-deps-1.7.1+cpu.zip // if gpu with nvidia driver and cuda wget https: // download.pytorch.org/libtorch/cu110/libtorch-shared-with-deps-1.7.1+cu110.zip unzip libtorch-shared-with-deps- 1.7.1 +cu110.zip export TORCH_DIR=/path/to/libtorch export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libtorch/lib:$LD_LIBRARY_PAT
yolov5_torch1.5_torchvision0.6_scipy.zip
收集了树莓派非常难装的torch1.5 torchvision0.6 scipy 的arm7l的.whl文件,经测试,可以运行yolov5代码。(opencv-python可以配置一些依赖环境,直接pip装,很多博客都有介绍)
yolov5 的 LibTorch 推理实现.zip
介绍yolov5对象检测算法的 LibTorch 推理实现。支持 GPU 和 CPU。依赖项Ubuntu 16.04CUDA 10.2OpenCV 3.4.12LibTorch 1.6.0TorchScript 模型导出请参考这里的官方文档ultralytics/yolov5#251强制更新开发人员需要修改yolov5 中原始 export.py 中的以下代码# line 29model.model[-1].export = False添加GPU支持注意,目前yolov5中的导出脚本 默认使用CPU,需要对“export.py”进行如下修改以支持GPU# line 28img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, *opt.img_size)).to(device='cuda') # line 31model = attempt_load(opt.weights, map_location=torch.device('cuda'))导出训练好的yolov5模型cd yolov5export PYTH
YOLOv3-in-FFmpeg:将YOLOv3放入ffplay中以检测视频中的对象
FFmpeg-4.3.1中的YOLOv3 介绍 我试图将YOLOv3放入FFmpeg的示例播放器ffplay中,并将其编译为myplay。 这样它就可以检测视频中的对象。 Darknet.cpp和Darknet.h是Darknet.h的文件,它们来自 。 另外三个源文件来自FFmpeg-4.3.1 / fftools,我对其进行了一些修改。 我在做什么 我已经在具有nvidia-driver-460和cuda-11.0的GPU机器上实现了这个项目,它的速度可以达到30〜35 fps。 分行 主-使用的OpenCV正常化数据(从0到255至0-1),绘制recangle为每个检测到的对象。 过滤器-使用火炬标准化数据,同时提请recangle由ffplay本身完全实现了。 OpenCV被删除。 要求 CMake> = 3.0 GNU> = 5.4.0 LibTorch> = 1.5.0
pytorch部署torchscript篇1
引言本文旨在介绍如何在Windows平台使用pytorch的c++ api部署pytorch的CNN模型,本文的部署的模型只有推理功能,这是由于torch::j
opencv+yolov8+deepsort行人检测与跟踪
使用说明在zip压缩包 README 文件中,请仔细阅读 opencv+yolov8+deepsort的行人检测与跟踪。当然,也可以识别车辆等其他类别
tx2_torch1.2.zip
tx2版本4.3,ubuntu18.04、python3.6.9,torch1.2,torchvision0.4.0
5_classes_PyTorch_test
PyTorch C ++ API在Kaggle Flowers数据集上测试了小型卷积神经网络。 使用PyTorch C ++ API Libtorch对从Kaggle Flowers数据集中获得的5种花朵进行训练和测试深度神经网络。 Ubuntu机器上的安装指南: 直接安装: 或使用Anaconda环境: 下载并构建此存储库: 获取此回购 $ mkdir class_test $ cd class_test $ git clone https://github.com/ollewelin/5_classes_PyTorch_test $ cd 5_classes_PyTorch_test 用可视代码打开 $ code . 更改CMakeLists.txt以适合您的路径 list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH "/home/olle/class_test/5_c
基于Windows7及以上操作系统使用CMake36以上版本配置OpenCV目录并生成VisualStudio解决方案工程文件通过复制OpenCV动态链接库到解决方案目录后生成.zip
基于Windows7及以上操作系统使用CMake36以上版本配置OpenCV目录并生成VisualStudio解决方案工程文件通过复制OpenCV动态链接库到解决方案目录后生成.zip
OpenCV学习笔记(C++版OpenCV学习笔记,主要包括基础模块和DNN模块)带详细注释源码!!!
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通过 LibTorch C++ API 部署 YOLOv5 进行实时对象检测.zip
YOLOv5-LibTorch通过 LibTorch C++ API 部署 YOLOv5 进行实时对象检测环境Ubuntu 18.04OpenCV 3.2.0LibTorch 1.6.0CMake 3.10.2入门安装 OpenCV。sudo apt-get install libopencv-dev安装 LibTorch。wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zipunzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip编辑“CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。编译并运行。cd buildcmake ..make./../bin/YOLOv5LibTorch注意已提供 COCO 预训练的 YOLOv5s 模型。更多预训练模型请参见yolov5。
你動、蒙娜麗莎跟著一起動,OpenCV這麼用,表情口型造假更難防了1
1、安裝依賴模塊 2、下載配置文件(如果不能下載,文件鏈接在文末) 3、運程序
opencv-3.3.0.tar.gz
opencv-3.3.0.tar源码包,可以自主编译平台,需要的下载
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