YL950305的博客

文章目录前言1 vs登陆2 解决总结前言今天想看看c代码，打开vs2017，哦豁，登不进去，打开vs2019，哦豁，还是不行。1 vs登陆到这里就登不进去了。2 解决vs2019找到账户选项将嵌入式Web浏览器改为系统Web浏览器，再重新登陆（此时在电脑浏览器中登陆），就可以了。总结vs2017（登陆界面如下）没找到这个账户选项，知道的大佬们告诉我一下，谢谢！...

文章目录前言1 查看CUDA Capability2 重新编译opencv3 代码修改总结前言使用cpu处理一张图需要8s左右，比较慢，本节中调用gpu加快速度1 查看CUDA Capability在cuda安装路径中C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0搜索deviceQuery在cmd中运行deviceQuery.exe2 重新编译opencv在CUDA_ARCH_BIN中加入6.1，其他的不改变，可以在之前

文章目录前言1 代码2 结果总结前言每次做测试都需要拍图片，需要的图片样本太多，拍照就很麻烦，直接拍视频，由视频产生图片更加方便。1 代码#include<opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/videoio.hpp>#include <iostream>#include <stdio.h>#include<fstream> using namespace std;using namespa

文章目录1. ckpt转pb文件2. 生成pbtxt文件3. mscoco_labels.names4. colors.txt5.Opencv调用mask rcnn总结1. ckpt转pb文件cd C:\Users\Administrator\Desktop\Tensorflow\ObjectDetection\models\research\object_detectionpython export_inference_graph.py --input_type=image_tensor --pip

文章目录前言1. json转record文件1.1二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言1. json转record文件1.1二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')import sslssl._cre

文章目录前言1. 文件下载和配置1.1 Protoc1.2 Tensorflow.models1.3 配置总结前言最近想用opencv中dnn模块实现mask rcnn，主要步骤：step1：vs cuda anaconda opencv及其扩展库等安装配置，不会的参考安装配置step2：TensorFlow Object Detection API安装，这篇文章就记录这个step3：TensorFlow Object Detection API实现mask rcnn分割自己的数据集step4

文章目录前言1 win102 vs20173 cuda10.0总结前言重点注意：vs一定要在cuda之前安装，否则后面无法编译成功，我开始的电脑就是先装的cuda，然后发现错误->解决错误->发现错误->解决错误…进入死循环，在坑里爬不起来了，我直接重装了系统。1 win10注意一点：版本需要1703 or higher（LTSC and S are not support）win7也是可以用的，只是我上面问题太多了，反正要重装系统就想试试其他的，想重装系统可以参考重装系统2

文章目录前言1. Opencv4.2下载2. 在VS2017中配置3. 代码测试总结前言opencv的安装与配置之前没说，刚好要使用4以上版本，现在补上1. Opencv4.2下载官网下载的比较慢，我之后整理好后把文件放网盘。解压运行后：2. 在VS2017中配置没有配置前，报红。3. 代码测试#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){

文章目录前言1. net4.6.2安装2. vs2017安装3. 测试总结前言需要下载的文件net和vs2017提取码10ym1. net4.6.2安装点击运行应用程序安装。2. vs2017安装点击Installer开始安装。选择使用C++的桌面开发即可，其余按步骤操作。后续需要其他开发，可从Installer中修改。3. 测试新建项目选择空项目，路径按自己习惯改。编写“hello world！”（how old are you？）#include <iostr

Opencv特征点检测及目标提取前言1. 特征点检测方法简介2. 单张图片特征点检测3. opencv批量处理图片模板4. 多张图片特征点检测及目标提取总结前言在图像预处理时，会出现背景复杂，而我们需要提取出需要的部分，处理的方法很多，在这里介绍通过特征点检测的方法来提取目标。1. 特征点检测方法简介特征点检测方法可以总结为DDM，即Detector、Descriptor、Matcher三个步骤。各算法原理此处不做讲解。Detector包括：SURF、SIFT、GFTT、ORB、STAR等Des