Opencv学习笔记 DNN模块调用Tensorflow的mobilenet对象检测模型

最新推荐文章于 2025-03-20 17:14:10 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 OpenCV从入门到精通 文章标签： 深度学习 mobilene tensorflow dnn opencv
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这篇博客介绍了如何利用OpenCV的DNN模块调用TensorFlow训练的mobilenet_v1对象检测模型。首先，作者提到了数据准备，包括选用的模型版本为ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17，并提供了下载链接。接着，重点讲述了C++版本的代码实现过程。

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Opencv学习笔记 - DNN模块调用Caffe的人脸识别模型
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OpenCV4学习笔记（61）——dnn模块之调用googlenet模型实现动物图像分类
邱小兵的博客
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今天开始主要整理OpenCV中dnn模块的使用，包括各种神经网络模型的加载、调用，输入输出数据的组织等等内容。而今天要记录的是OpenCV中一个自带神经网络模型——googlenet模型的使用，这个模型是由caffe框架训练出来、主要针对多种野生动物的识别。下面开始通过代码逐步整理在OpenCV中对该模型进行调用，并对图像进行识别分类的流程。 首先我们需要加载googlenet模型的模型文件（.c...
OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型
leadai的博客
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七月 上海| 高性能计算之GPU CUDA培训7月27-29日三天密集式学习  快速带你入门阅读全文>正文共2073个字，2张图，预计阅读时间10分钟。一、初得模型...
OpenCV 的 DNN（Deep Neural Network）
最新发布
qq_40686435的博客
03-20 488
OpenCV 的 DNN（Deep Neural Network）模块是一个强大的工具，可以用来加载和运行预训练的深度学习模型，包括目标检测模型（如 YOLO、SSD 等）。它不需要额外的深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），只需 OpenCV 本身即可推理，非常适合轻量级应用或与 OpenCV 的图像处理功能结合使用。确保你安装了 OpenCV 的 Python 包。以下是关于 OpenCV DNN 模块的详细说明，以及如何使用它来实现目标检测（以 YOLOv3 为例）。
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qq_32809093的博客
08-23 468
4 SSD-MobileNet模型实时对象检测 4.1 MobileNet模型与数据介绍  SSD-MobileNet模型 - https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models  SSD模型的分类子集  支持20个分类标签  实时检测 4.2 模型文件  二进制模型 - MobileNetSSD_deploy.caffemodel  网络描述 - MobileNetSSD_deploy.prototxt  分类信息 - 20个分类 .
C#调用tensorflow模型EAST识别文字
wi162yyxq的博客
07-16 2224
主要利用了Emgucv这个opencv的C#库，但是由于Emgucv里的NMS只能计算Rect不能计算RotateRect所以识别水平文字还行，倾斜的就不行了，代码如下：（写的不规范什么的勿喷....如果有什么问题请告诉我，互相提高嘛） using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System...
OpenCV4学习笔记（63）——dnn模块之调用MobileNetSSD模型实现常见目标检测
邱小兵的博客
05-08 1552
本次要整理的内容是：在OpenCV中使用dnn模块来调用MobileNetSSD神经网络模型，并实现常见目标检测。MobileNetSSD，顾名思义是一个适用于移动端的ssd神经网络模型，其运行速度是比较可观的，可以用在实时检测当中。在本次笔记中，先使用一张图像作为演示，传入MobileNetSSD模型中并进行识别，然后再调用笔记本自带的摄像头实现一个实时的常见目标检测。 对于MobileNetS...
OpenCV4学习笔记（70）——dnn模块之调用预训练模型实现性别年龄检测
邱小兵的博客
05-17 1554
本次笔记要整理记录的内容是关于三个caffe模型的联合调用，分别是人脸检测模型、性别检测模型和年龄检测模型。基于这三个模型来实现实时的性别年龄检测效果。 这个效果实现的思路如下： （1）加载预先下载好的三个caffe网络模型； （2）打开摄像头加载视频流； （3）对从摄像头中获取每一帧图像进行人脸检测； （4）对检测到的人脸进行性别与年龄检测； （5）解析检测结果； （6）显示检测结果。 下面通过代码来逐步整理。 首先，我们需要加载这三个模型，并设置计算后台和目标设备，由于是对视频流进行实时处理，所以我们对
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调研过文本定位的大多看过caffe版的https://github.com/tianzhi0549/CTPN，一直觉得这个效果比较好，偶然发现TensorFlow版本的ctpn，欣喜同时打算跑一跑，可以在这个基础上做迁移学习了。项目地址https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn项目包含训练好的模型，很给力。环境requirements: te...
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干货 | tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用
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如何在嵌入式设备上跑通实时目标检测实在是太重要了，平常由于我们手上没有大显卡，只有一台笔记本或者一块小树莓派，毕竟大显卡非常昂贵，一块1080pi或者泰坦都得1w+ ,这些对于我们打工族来说实在是天价，前段时间微软开源了Moblenet，模型不到20M，精度也不低，刚好符合我们的要求，既然好用大家就应该拿来用，于是小编迫不及待用caffe实现了下，在此分享给大家，自己也有所记录。 首先我们看下效...
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文章目录一、引言二、步骤概述三、深入探讨主要步骤四、结论和参考   本文是翻墙阅读其他博客的翻译 一、引言   作为数据科学家，我们有机会对足球视频剪辑做一些分析，使用深度学习和opencv可以在视频剪辑中提取一些有趣的见解。我们可以检测所有球员+裁判员+足球，还可以根据球衣的颜色预测球员所在的球队，这些都可以实时完成   原作者项目代码：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/soccer_team_prediction/so
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