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NCNN配置过程，先记个草稿，搞定后再来重新写文档：下载源码NCNN官方GitHub：https://github.com/Tencent/ncnn/NCNN官网：https://ncnn.docsforge.com/参考：《NCNN框架配置+win10+vs2017+跑通demo》《【ncnn】NCNN + WIN10 + VS2015 编译和测试》《【Pytorch-＞ONNX-＞NCNN-＞NCNNfp16-＞vs编译】》编译NCNN: 参考：《Build for Windows

【Yolo5V6学习】（4）ONNX 模型分析与使用一、ONNX 概述1.1 为什么使用通用 IR二、ONNX 规范代码中，我们首先是调用 net = readNet(netPath); 来加载model,问题来了，onnx model 里面的内容是什么呢？ 它又是怎么转换为识别图像的model 呢？因为我也在学习，在网上看到一个网友写的很好，转载下，虽说是转载，但并不是直接复制粘贴别人的文章。所有内容都是手敲的，复制粘贴根本学习不到任何东西，看一遍就过去了，不公有太深的印象。原文链接为：《

【Yolo5V6学习】（3）完整代码实现直接上全部代码吧，今天有点累，不想写其他的了，想学习的兄弟，自已照着手敲一遍，自然就懂了。下篇文章，我们重点来分析各个OpenCV 官方的函数// Author: ciellee// Date: 2022/03/01#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;using namespace

【Yolo5V6学习】（2）代码框架实现项目文件内容如下：代码框架如下：// Author: ciellee// Date: 2022/03/01#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;using namespace dnn;struct Output { int id; // 检测

一、配置安装 VS2022 + OpenCV下载安装 VS2022下载opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe，解压后直接将全目录拷贝到 C:\opencv添加环境变量： C:\opencv\build\x64\vc15\bin编写VS2022 Opencv测试程序#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;int main(){ Mat img =

import os # 导入系统环境变量import sys # 导入 python环境变量相关的函数import cv2import torch # 导入机器学习库 pytorchimport torch.backends.cudnn as cudnn # 导入nvdia cudnn 相关库import warningswarnings.filterwarnings("ignore")from pathlib import Path

【图像识别】YOLO v1深入理解