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基于Opencv DNN与Intel D435实感摄像头的Yolov3目标检测-C/C++开发

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简介：
本项目采用C/C++语言结合OpenCV DNN和Intel D435实感摄像头实现YOLOv3算法的目标检测应用，提供高效准确的对象识别解决方案。 使用英特尔D435实感摄像头，在Opencv DNN框架下基于Yolov3实现目标检测，并根据深度信息进行异物的3D定位。实时显示摄像机坐标系中的坐标。 对于异议检测与位置，Realsense D435要求在Ubuntu18.04或16.04系统上使用C++版本，且需要安装Opencv 4.x、C++11_std及以上标准，并至少使用Eigen3库。同时，在绝对路径usr/local/eigen3中应配置了Eigen3：cmake>=3.17；PCL lib >= 1.7.1；Intel Realsense SDK >=2.0。 此外，Yolov3需要由Darknet Python版本的pyrealsense2.x和与C++相同版本的opencv-python及numpy支持。同时必须已安装Realsense D435的SDK。具体操作步骤可以通过GitHub上的相关项目获取详细信息。

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  • 基于Opencv DNN与Intel D435实感摄像头的Yolov3目标检测-C/C++开发
    优质
    本项目采用C/C++语言结合OpenCV DNN和Intel D435实感摄像头实现YOLOv3算法的目标检测应用，提供高效准确的对象识别解决方案。 使用英特尔D435实感摄像头，在Opencv DNN框架下基于Yolov3实现目标检测，并根据深度信息进行异物的3D定位。实时显示摄像机坐标系中的坐标。 对于异议检测与位置，Realsense D435要求在Ubuntu18.04或16.04系统上使用C++版本，且需要安装Opencv 4.x、C++11_std及以上标准，并至少使用Eigen3库。同时，在绝对路径usr/local/eigen3中应配置了Eigen3：cmake>=3.17；PCL lib >= 1.7.1；Intel Realsense SDK >=2.0。 此外，Yolov3需要由Darknet Python版本的pyrealsense2.x和与C++相同版本的opencv-python及numpy支持。同时必须已安装Realsense D435的SDK。具体操作步骤可以通过GitHub上的相关项目获取详细信息。
     
  • 基于OpenCV的YOLOv3摄像头与视频目标检测
    优质
    本项目采用OpenCV和YOLOv3技术实现在摄像头及视频流中的实时目标检测。通过深度学习模型识别图像中的人、物体等元素，提供高效准确的目标定位服务。 通过cv dnn模块读取yolo v3的cfg文件和预训练权重，实现对本地摄像头和视频文件的检测。
     
  • C++ OpenCV DNN 实时调用摄像头检测
    优质
    本项目利用C++结合OpenCV和DNN库，实现了一种实时摄像头人脸检测解决方案。通过深度学习技术优化了检测效率与准确性，在资源占用上实现了良好的平衡。此应用广泛适用于安全监控、人机交互等领域。 使用C++ 和 OpenCV的DNN模块调用darknet训练的检测模型进行物体检测，并通过摄像头对每一帧画面进行实时检测。
     
  • 利用OpenCV实现的YOLOV3图像目标检测
    优质
    本项目运用OpenCV库实现了YOLOv3算法进行图像中的物体识别与定位，结合了深度学习技术在计算机视觉领域的应用。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，在计算机视觉领域有着广泛应用。2018年，Joseph Redmon、Ali Farhadi等人提出了YOLOV3，它是YOLO系列的第三版，在速度与准确性上有了显著提升，尤其在小目标检测方面表现出色。 **YOLOV3的主要改进** 1. **多尺度预测**: YOLOV3引入了不同尺寸特征图上的预测机制，能够捕获各种大小的目标，提高了对小目标的检测精度。 2. **Darknet-53网络结构**: 使用了一个包含53个卷积层的复杂神经网络——Darknet-53，增强了特征提取能力，提升了整体性能。 3. **Anchor Boxes**: 采用Faster R-CNN中的预定义参考框概念（Anchor Boxes），以适应不同形状的目标，减少了定位误差。 4. **新损失函数**: YOLOV3使用了结合分类和边界坐标预测的联合损失函数，包括交叉熵损失及平方差损失。 5. **Spatial Pyramid Pooling (SPP)**: 采用了允许输入图像具有不同尺寸的技术（Spatial Pyramid Pooling），提高了模型灵活性。 **OpenCV与YOLOV3的集成** 作为跨平台计算机视觉库，OpenCV支持多种算法和操作。将YOLOV3整合到OpenCV中可以实现快速、高效的实时目标检测应用。 1. **加载预训练模型**: 需要下载并使用OpenCV dnn模块加载预训练的YOLOV3权重文件。 2. **图像预处理**: 对输入图像进行缩放和归一化等操作，以满足模型要求。 3. **前向传播**: 通过调用`dnn::Net::forward()`函数执行模型计算，并获取目标检测结果。 4. **解析输出数据**: YOLOV3的预测包含边界框坐标及置信度分数，需要对此信息进行分析来确定图像中的对象及其位置。 5. **绘制检测框**: 使用OpenCV绘图功能在原图片上标记出被识别的目标和标签。 实际应用时可以调整YOLOV3配置文件优化模型性能，并结合视频处理、图像增强等功能进一步开发。将OpenCV与YOLOV3结合起来，能够构建一个强大的实时目标检测系统适用于智能安防、自动驾驶等场景中使用。
     
  • 基于NCNN的Yolov5摄像头目标检测实现.zip
    优质
    本项目提供了使用NCNN框架在摄像头中实时运行YOLOv5模型进行物体识别和追踪的技术方案与代码。下载包内含详细文档和示例，适合深度学习开发者研究和应用。 基于ncnn的yolov5调用摄像头完成目标检测.zip
     
  • 基于 YOLOv3 的目标检测
    优质
    本研究采用YOLOv3算法进行实时目标检测，通过优化网络结构和调整超参数提升模型性能，适用于多种场景下的物体识别任务。 YOLOv3 预训练的神经网络用于目标检测，IoU 设置为 0.5，临界值设置为 0.7。预训练权重文件 yolov3.weights 可以从 pjreddie.com 下载。
     
  • 使用C++和OpenCV打开摄像头
    优质
    本教程详细介绍了如何利用C++结合OpenCV库实现电脑摄像头的开启与基础操作，适合编程爱好者和技术开发者学习实践。 使用C++结合OpenCV可以打开摄像头并实时显示视频画面，适合进行初步的摄像头开发学习。其中`capDlgVideoFormat(hWndCapChild)`函数用于设置视频格式。
     
  • 基于HI3516DV300的YOLOV3实时目标检测
    优质
    本项目采用HI3516DV300硬件平台与YOLOv3算法实现高效实时目标检测，适用于智能监控、安全防范等场景。 硬件使用HI3516DV300和MIX327芯片，并通过HDMI输出显示。将svp文件夹中的nnie重新编译后，再通过NFS映射到板子上，运行命令./sample_nnie_main 2。
     
  • C# OpenCvSharp DNN yolov4目标检测部署.rar
    优质
    本资源为C#环境下使用OpenCvSharp和DNN库实现YOLOv4的目标检测项目，包含完整代码和配置文件，方便快速部署。 关于使用C# OpenCvSharp DNN部署yolov4目标检测的源码可以参考相关博客文章的内容。该文章详细介绍了如何在C#环境下利用OpenCvSharp库实现YOLO v4的目标检测功能，并提供了具体的代码示例和步骤说明，适合需要进行图像识别与处理的研究人员或开发者阅读学习。