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使用C++开发opencv、yolo、tensorflow和deepsort。

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简介：
通过C++语言实现了OpenCV、YOLO、TensorFlow以及DeepSORT的目标检测功能。由于现有资源大多以Python版本呈现，因此我们对该程序进行了重写，并完成了所有相关库的配置。为了保证最佳性能，本项目需要CUDA 9.0和cuDNN 7.0，同时TensorFlow版本为1.12.0 GPU版本，并在工程环境中已妥善配置。现在可以直接下载使用，但由于文件体积较大，详细的百度云下载链接已记录在文本中。如果在使用过程中遇到资源问题，请通过文本中的QQ进行联系。

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  • C++结合OpenCV、YOLO、TensorFlow和DeepSort的实现.txt
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    本文件探讨了利用C++语言整合OpenCV、YOLO、TensorFlow及DeepSort等技术进行目标检测与追踪的方法，提供了一个全面的技术实现实例。 C++实现opencv+yolo+tensorflow+deepsort检测的代码已编写完成，网上大多数相关项目都是用Python编写的。本项目使用了全部配置好的库，并要求环境为cuda9.0、cudnn7以及tensorflow 1.12.0 gpu版本。所有设置已在工程中完成，可以直接下载并使用。
     
  • 使用 TensorFlow 实现 Yolo
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    本项目利用TensorFlow框架实现YOLO（You Only Look Once）算法，以实现实时物体检测。通过调整网络结构和训练参数优化模型性能。 使用TensorFlow实现了Yolo_v1的功能，编程语言是Python3，在Win10/Ubuntu 16.04 + TensorFlow1.4 + OpenCV 3.3的环境下进行开发。最终实现了对照片和视频的实时检测功能。具体原理参考了Yolo_v1的论文以及我的博客内容。
     
  • 使用Anaconda安装TensorFlow、Keras和OpenCV库
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    本教程详细介绍如何利用Anaconda轻松安装并配置TensorFlow、Keras及OpenCV等深度学习与计算机视觉领域必备库。 在安装这些库的过程中遇到了不少问题，并且浪费了许多时间，在这里总结一下安装过程并提供一些解决问题的方法，希望能帮助大家少走弯路。 首先需要安装Anaconda3 5.2.0版本，它对应的Python版本是3.6.5。确保Windows系统已更新至最新状态以避免出现任何安装错误。 接着需要注意的是TensorFlow的某些版本不支持Python 3.7或更高版本，因此如果使用了这些高版本的Python，则需要创建虚拟环境来解决兼容性问题。 在开始安装之前，请先确认要使用的镜像源。官方镜像源和清华镜像源都是不错的选择，在IT领域尤其是深度学习与计算机视觉的应用中非常重要。 接下来是Anaconda环境下TensorFlow、Keras以及OpenCV三个关键库的安装过程概述： 1. 安装TensorFlow：确保你的Python版本为3.6以下，因为某些TensorFlow版本不支持更高版本。对于GPU用户来说，在激活相应环境后使用`conda install tensorflow-gpu=1.8.0`命令来安装，并且需要匹配合适的CUDA和cuDNN库。 2. 安装Keras：在已经创建的TensorFlow环境中通过pip直接安装，注意选择与当前TensorFlow版本兼容的Keras版本。 3. 安装OpenCV：推荐先使用conda创建环境，在该环境下再用pip命令`pip install opencv-python`来安装。 在整个过程中，请确保理解这些库之间的依赖关系以及它们各自需要满足的特定条件。通过以上步骤，结合解决常见问题的方法，可以有效地避免许多潜在的问题，并顺利搭建深度学习和计算机视觉的工作环境。 使用镜像源能够提高下载速度并减少安装失败的概率，推荐修改conda配置以添加合适的镜像源。 遵循上述指南将有助于更顺畅地完成库的安装过程。
     
  • 使用C++和OpenCV打开摄像头
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    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。
     
  • Yolov5-Deepsort-Inference: 使用YOLOv5和Deepsort的推断
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    简介：该项目提供了一个使用YOLOv5目标检测模型与DeepSort跟踪算法进行物体实时追踪的解决方案。代码仓库包括了从视频流中提取、识别并持续追踪移动对象的功能，适用于需要高效且准确的目标追踪的应用场景。 本段落介绍一个使用YOLOv5 3.0版本的项目（注意：4.0版本需要替换掉models和utils文件夹）。该项目结合了YOLOv5与Deepsort，实现了车辆和行人的追踪及计数功能，并将代码封装成检测器类，便于集成到其他项目中。最终效果通过一个名为Detector的类实现： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): ``` 这个初始化方法负责模型的加载和配置构建，方便用户直接使用。
     
  • 在Windows上使用QT、OpenCV和Tensorflow的部署
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    本简介探讨了在Windows操作系统环境下，如何有效地配置与运用Qt、OpenCV及TensorFlow这三个重要的技术框架来开发视觉处理和机器学习应用程序。通过详细步骤指导用户完成环境搭建，并提供实例帮助理解这些工具的实际应用，旨在为开发者提供一个强大的软件工程解决方案。 在Windows系统上部署QT+OpenCV+Tensorflow的步骤包括安装必要的开发环境、配置相关库文件以及确保各组件之间的兼容性。此过程涉及下载并设置Tensorflow到Python环境中，同时集成OpenCV用于图像处理任务，并通过Qt提供用户界面支持。整个流程需要仔细按照官方文档和社区资源进行操作以保证顺利部署。
     
  • 使用OpenCV调用TensorFlow PB模型
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    本教程介绍如何利用Python中的OpenCV库加载并运行预先训练好的TensorFlow .pb模型文件，实现图像处理和分析任务。 这段文字描述了一个使用C++的OpenCV调用TensorFlow训练好的二分类模型的过程。代码包括一个C++文件和一个用于训练的Python文件。训练环境为Python3.5、TensorFlow-GPU1.4.0以及Ubuntu16.04系统，而C++文件则是在Ubuntu下编写完成的。不过，在Windows环境下只需稍作修改就可以直接运行该程序。
     
  • 使用TensorFlow和OpenCV进行简单图像识别
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    本项目利用TensorFlow与OpenCV库实现基本的图像识别功能，涵盖模型训练、优化及应用过程，适合初学者入门深度学习与计算机视觉领域。 使用TensorFlow搭建一个简单的BP神经网络模型，包括一层输入层、一层隐藏层以及一层输出层，以实现基本的图像识别功能。
     
  • 使用TensorFlow和OpenCV进行简单图像识别
    优质
    本项目利用TensorFlow与OpenCV库实现简单的图像识别功能，结合深度学习技术，旨在探索如何高效地处理和分析图片数据。 使用TensorFlow和OpenCV实现简单的图像识别。通过TensorFlow搭建一个基本的BP神经网络模型，包括一层输入层、一层隐藏层以及一层输出层，最终完成对简单图像的识别任务。
     
  • 基于Spring Boot、OpenCV和YOLO的舌诊小程序开发
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    本项目基于Spring Boot框架，结合OpenCV与YOLO技术，旨在开发一款用于舌诊的小程序，实现图像识别及分析功能，以支持中医诊断。 本项目分享使用SpringBoot、OpenCV及YOLO进行人工智能小程序开发的经验。尽管网上有许多教程采用C++或Python语言，但这里选择Java的原因是：它更适合在Web中集成OpenCV，并且相较于C++较高的学习门槛以及Python的性能不足而言，Java是一种折中的选择。 该项目的一个应用实例为“AI看舌”，一个利用上述技术实现的应用程序。此外，“AI看舌”公众号已上线，将分享我十年来的全栈架构经验，欢迎对中医舌诊领域感兴趣的机器视觉工程师关注与交流。