qq_21603315的博客

原创 QNN环境搭建和模型部署

参考链接：https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-63442-50/linux_setup.html?参考链接：https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-63442-50/sample_app.html?新建目录：/home/dunmao/cv/qairt/2.38.0.250901/test_resnet50，将上述文件拷贝到这个目录下。

原创 YOLO学习笔记

要解决的问题：object detection.

原创 YOLOv5车牌及人脸检测

对于CCPD数据集，图像的文件名即为标签，包括矩形检测框左上角、右下角的坐标和车牌4个顶点的坐标等。人脸数据集使用WIDER FACE数据集，train2yolo.py和val2yolo.py用于将数据集转换成YOLO需要的格式。将best.pt转换为ONNX格式的模型，转换后的模型为：runs/train/exp14/weights/best.onnx。重新训练模型，然后进行推理，结果如下图。针对第二个问题，可以在训练时对图像进行增广，需要修改hyp.scratch-low.yaml和train.py。

原创 YOLOv4损失函数代码和注释

【代码】YOLOv4损失函数代码和注释。

原创 CMakeLists.txt 学习笔记

PROJECT_SOURCE_DIR - 工程路径，和 hello_SOURCE_DIR 等价，hello 是 project name。PROJECT_BINARY_DIR - 编译路径，和 hello_BINARY_DIR 等价，hello 是 project name。新建名为 t2 的文件夹，将 t1 中的 main.c 和 CMakeLists.txt 拷贝到 t2 中，目录结构如下。将 t2 的 main.c 拷贝到 t3 的 src 中，目录结构如下。编写第1个CMakeLists.txt。

原创 YOLOv5非极大值抑制函数non_max_suppression详解

YOLOv5非极大值抑制函数non_max_suppression详解

原创 YOLOv5前处理函数 letterbox 详解

输出图像宽 640 高 640，非纯色填充区域宽 640 高 480，顶部灰色填充区域的高度为80，底端灰色填充区域的高度为80。

原创 MNN编译和demo运行

MNN编译和demo运行

原创 立体视觉基本原理

原创 OpenCV圆形标定板检测算法findGrid原理详解

OpenCV圆形标定板检测算法findGrid原理详解。

转载 机器人手眼标定

(机械手臂如何拾取物体)

原创 常用图像变换方法

【代码】常用图像变换方法。

原创 OpenCV圆形标定板检测算法findCirclesGrid原理详解

若最长路径是一行，则每次沿上下方向扩充1行（要么在最上面增加1行，要么在最下面增加1行），上下方向由前述“向下的基向量”定义。以扩充行为例，当前网格的首行向上扩充一行得到above，当前网格的尾行向下扩充一行得到below，需要分别计算above、below的置信度，将置信度较大的那一行插入当前网格中（前提是置信度比minGraphConfidence大）。某点正上方的最近点、正下方的最近点、正左方的最近点、正右方的最近点都是该点的邻居，computeRNG函数保存了所有邻居到该点的方向向量。

原创 YUV 简介及使用

NV12、NV21 的存储格式为 Y 平面，UV 打包一个平面，共两个平面，即：先连续存储 Y，然后连续交叉存储 UV# 不同点在于 UV 的排列顺序，SP 为 Semi-Planar 的缩写# NV12：先是 w。

原创 图像、色彩波和抗混叠

如果图像的高频信息丰富，对图像进行缩小时，缩小后的图像可能会出现混叠现象。所谓的“抗混叠”，就是在缩小图像之前，先对原图进行低通滤波，把高频信息滤掉。如下图所示（图片来源于维基百科。关于混叠现象和抗混叠，详细解释可以参考。

原创 OpenGL-状态机

  A finite state machine is any device or program that remembers its current state and performs ‎actions based on that state.  Here is a visual depiction of a simple state machine. It is a model of a simple on/off switch with two states.  Some observat

原创 OpenGL学习笔记-Depth testing深度测试

【代码】OpenGL学习笔记-Depth testing深度测试。

原创 yolov5-6.0调测记录

  直接运行yolov5-6.0/detect.py，输出如下：image 1/2 C:\Users\dun\Downloads\yolov5-6.0\data\images\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, Done. (0.216s)image 2/2 C:\Users\dun\Downloads\yolov5-6.0\data\images\zidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, Done. (0.166s)Speed:

原创 pytorch环境配置踩坑记录

step b:打开C:\Users\用户名这个文件夹，找到名为.condarc的文件，将其内容改成以下内容。step a:如果C:\Users\用户名这个文件夹没有名为.condarc的文件，执行以下命令创建一个。step c:重新执行以下命令。

原创 线程池学习记录

学习线程池的过程中，收集到了一些不错的资料，记录一下，以备后面查阅。3.学习C-Thread-Pool时，为代码添加了注释。

原创 PyTorch深度学习快速入门教程——代码实践

PyTorch深度学习快速入门教程——代码实践

原创 pytorch Neural Networks学习笔记

（5）卷积层2，滤波器的shape为16×6×5×5，滤波器个数16，通道数6，高5，宽5。卷积层2的输出为16×10×10。（7）池化层，滤波器的大小为2×2，stride为2×2，输出为16×5×5。（2）卷积层1，滤波器的shape为6×1×5×5，滤波器个数6，通道数1，高5，宽5。（4）池化层，滤波器的大小为2×2，stride为2×2，输出为6×14×14。（8）全连接层1，权重的shape为400×120，输出为1×120。（10）全连接层2，权重的shape为120×84，输出为1×84。

原创 C++判断点是否在三角形内部

计算向量AB和AP的叉积、向量BC和BP的叉积、向量CA和CP的叉积，如果所有的叉积符号相同，则点在三角形内部。判断点是否在三角形内部。

原创 OpenGL学习笔记-Framebuffers

第2步：When attaching a texture to a framebuffer, all rendering commands will write to the texture as if it was a normal color/depth or stencil buffer. Now, attach a texture to the framebuffer.第5步：unbind the framebuffer.第4步：do some operations.

原创 C++ resize和reserve详解

目录1.resize2.reserve1.resize2.reserve

原创 C++强制类型转换之static_cast

【代码】C++强制类型转换之static_cast。

原创 C++虚函数和多态

目录1.虚函数和多态2.多态的实现原理3.虚析构函数4.纯虚函数和抽象类1.虚函数和多态2.多态的实现原理3.虚析构函数4.纯虚函数和抽象类

原创 C++ 继承和派生

原创 C++友元函数/友元类

(1)在类中用friend关键字去声明函数/类，则这个函数/类就会变成友元函数/友元类；(2)友元函数/友元类的声明位置没有要求，可以在private、protected、public权限区，效果都是一样的；(3)友元函数/友元类是单向的，A在B类中被声明为友元函数/友元类，表示A是B的友元函数/友元类，但B不是A的友元函数/友元类；(4)友元函数/友元类具有和类成员一样的权限，可以访问protected和private权限的成员，但不是类的成员；

原创 C++构造函数/析构函数/复制构造函数（深拷贝/浅拷贝）

比如上面B在拷贝A时，将A.name的值原封不动拷贝过来，导致B.name指向同一块内存，但是那块内存是A申请的，A在使用时不会考虑B，就可能存在A将内存释放掉但是B不知道，B仍然在使用那块内存，此时就会出错；(2)如何定义拷贝的深和浅：浅拷贝就是把类/结构体的变量原封不动的赋值，不考虑指针变量；(1)当我们对复杂类型(结构体或者类)的对象进行初始化时，如果将对象A赋值给同类型的对象B，此时就涉及深拷贝和浅拷贝的问题；总结：对象拷贝时，对指针变量做处理的是深拷贝，不对指针变量做处理的是浅拷贝；

原创 C++ this指针/常量成员函数/const/mutable

(1)const关键字在C语言中就有，C++兼容C，所以C中const的用法C++中全都支持；(2)const修饰引用，主要用于函数传参，限制函数内部对实参进行修改；(3)const修饰成员函数(常函数)，限制成员函数在内部修改成员变量；

原创 C++强制类型转换之const_cast

一个简单的例子如下，"const int *p"中的 const 是底层 const ，使用 const_cast 去掉这个底层 const 以后，尽管我们可以通过 q 改变指针指向的变量，但是从运行结果来看，这种通过 q 写值的行为并不合适。（2）只有 const_cast 能改变运算对象的常量属性，使用其它形式的命名强制类型转换、改变运算对象的常量属性、都将引发编译器的错误。（1）const_cast 只能改变运算对象的底层 const，底层 const 和顶层 const 的区别如下图。

原创 数字图像处理常用算法的原理和代码实现详解

本专栏详细地分析了常用图像处理算法的数学原理、实现步骤。配有matlab或C++实现代码，并对代码进行了详细的注释。最后，对算法的效果进行了测试。相信通过这个专栏，你可以对这些算法的原理及实现有深入的理解！如有疑问，欢迎在评论区留言讨论！

原创 OpenGL学习笔记-Blending混合

当OpenGL渲染一个片段时，会根据混合方程对上述两个颜色向量进行加权组合（whenever OpenGL renders a fragment, it combines the current fragment’s color with the fragment color currently in the color buffer），Cresult是加权组合后的结果，将保存到color buffer中，并且会将Cdestination覆盖掉。

原创 OpenGL学习笔记-Hello Window

glViewport函数设置rendering window（又称viewport）的位置和大小（单位为pixel），前2个参数是rendering window的左下角在GLFW’s window（即glfwCreateWindow函数创建的那个window）中的坐标，后2个参数是rendering window的宽高。手动创建宽为256、高为256、通道数为4的纹理图像：每个像素的R分量等于该像素的行index，每个像素的G分量等于该像素的列index，B分量恒等于0，A分量恒等于255。

原创 OpenGL学习资料汇总

出于节省CPU算力的考虑，项目要求在GPU上实现一些原本运行在CPU上的算法，所以开始学习OpenGL。学习过程中，找到了一些很棒的资料。在这里记录一下，分享给有需要的朋友们。强烈推荐两个学习网站：第一个是learnopengl的英文网站（虽然有中文版网站，但个人觉得英文版的描述更准确）；第二个是GAMES101课程网站，可以补充一些必要的计算机图形学的知识。配合上代码实践，大家应该都可以快速入门OpenGL！这篇博客会持续更新，我会把后续找到的一些优质资料分享给大家，欢迎关注！

原创 opencv读取视频文件并逐帧保存图像

【代码】opencv读取视频文件并逐帧保存图像。

原创 使用sobel算子计算梯度方向和梯度幅值

【代码】使用sobel算子计算梯度方向和梯度幅值。

原创 opencv填充连通域内部的黑洞

opencv填充连通域内部的黑洞

原创 win64+vs2017+cmake编译opencv3.4.7

win64+vs2017+cmake编译opencv3.4.7