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在C++中利用OpenCV部署Yolov5(DNN)模型

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简介：
本文章介绍如何在C++环境中使用OpenCV库来加载和运行基于DNN框架的YOLOv5目标检测模型，涵盖环境搭建与代码实现细节。 yoyov5-6部署，在C++下使用OpenCV部署Yolov5模型（DNN）。可以参考相关资料下载或自行通过cmake配置OpenCV文件进行操作。

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  • 在C++中利用OpenCV部署Yolov5(DNN)模型
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    本文章介绍如何在C++环境中使用OpenCV库来加载和运行基于DNN框架的YOLOv5目标检测模型，涵盖环境搭建与代码实现细节。 yoyov5-6部署，在C++下使用OpenCV部署Yolov5模型（DNN）。可以参考相关资料下载或自行通过cmake配置OpenCV文件进行操作。
     
  • Opencv部署：YOLOv5目标检测与C++模型集成
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    本文介绍如何在OpenCV中部署YOLOv5进行目标检测，并将其成功整合到C++项目中的详细步骤和技巧。 由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下以提高算法速度和稳定性。本段落主要讲述如何在Windows 10操作系统下使用Visual Studio工程通过OpenCV部署Yolov5模型的具体步骤： 1. 在Python环境中利用export.py脚本导出.onnx格式的模型文件。 2. 在C++环境下，借助OpenCV库中的DNN模块进行模型导入和调用。 完成上述操作后，在CPU上运行时可以实现检测功能（注意：当前未使用任何加速手段）。本段落特别适合刚开始转向C++开发环境的算法初学者。
     
  • Yolov5Wpf：利用ML.NET部署YOLOV5 ONNX模型-源码
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    Yolov5Wpf项目展示了如何使用ML.NET将YOLOv5的ONNX模型集成到Windows应用程序中，提供了一个基于C#和WPF框架的源代码示例，便于机器学习模型在桌面应用中的部署与开发。 约洛夫5Wpf使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型。
     
  • 在OpenVINO 2022中部署Yolov5 v6.1模型示例
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    本教程详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具套件将YOLOv5版本6.1的深度学习模型高效转换并部署，适用于计算机视觉任务。 使用OpenVINO 2022.1.0、openvino-dev 2022.1.0 和 openvino-telemetry 2022.1.1 部署最新版的YOLOv5 v6.1 模型。同时，需要安装 torch 1.8.1 和 torchvision 0.9.1。
     
  • 利用Caffe模型在OpenCV-DNN中实现手写数字识别
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    本项目基于OpenCV-DNN框架，采用预训练的Caffe模型，实现了高效的手写数字图像识别功能。 利用OpenCV-DNN加载Caffe训练出来的模型进行手写数字识别，并使用Qt制作用户界面实现手写板功能，能够实时测试。资源包括源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行测试）。
     
  • Yolov8与OpenCV的C++模型部署
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    本项目探讨了如何将先进的YOLOv8目标检测模型与经典的OpenCV库结合，在C++环境中高效实现模型部署，旨在为计算机视觉应用提供强大的工具支持。 资源名称：YOLOv8 OpenCV模型部署（C++版） 资源简介： 本资源提供了YOLOv8（You Only Look Once Version 8）模型在C++环境下使用OpenCV库进行部署的详细指南和代码示例。YOLOv8是当前最先进的目标检测算法之一，以其快速和准确的检测能力而闻名。 适用人群： - 机器学习和计算机视觉领域的研究人员 - 需要在C++项目中集成实时目标检测功能的开发者 - 对深度学习模型优化和部署感兴趣的技术爱好者 资源内容： 1. YOLOv8模型概述：介绍YOLOv8的基本原理和特点。 2. 环境搭建：详细步骤说明如何在C++环境中配置OpenCV和其他依赖库。 3. 模型部署：逐步指导如何加载预训练的YOLOv8模型，并在图像或视频流上进行目标检测。 4. 代码示例：提供完整的C++代码示例，展示如何实现模型加载、图像处理、结果展示等关键步骤。 5. 性能优化：讨论可能的性能瓶颈和优化技巧，以实现更高效的模型运行。 注意事项： - 确保你已经安装了最新版本的OpenCV库。 - 资源中提供的代码需要在支持C++的开发环境中编译运行。
     
  • Yolov5模型的网页部署
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    本项目介绍如何将YOLOv5目标检测模型部署到网页应用中，实现图像上传与实时目标检测功能，适用于快速开发和集成视觉识别服务。 内容概要：本段落介绍了一个基于YOLOv5的火焰识别模型完整项目，采用C/S架构设计。该项目包括前端代码（使用Vue编写）以及后端代码（用Python开发，并提供API接口）。这种结构具有较高的灵活性，能够与模型解耦合，便于后续替换训练好的新模型而无需大量修改现有代码。 文档详细介绍了如何安装所需环境、运行项目及具体操作方法。本项目适合学生、具有一定编程基础的初级到中级研发人员以及对人工智能感兴趣的爱好者和科研工作者使用。参与者可以通过该项目快速实现火焰识别功能，并获得实用经验和技术知识。
     
  • Yolov5在TensorRT上的C++部署
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    本项目介绍如何将YOLOv5模型使用TensorRT进行优化，并通过C++实现高效部署，适用于需要高性能推理的应用场景。 1. 使用Yolov5转换为.engine文件以便在C++环境中进行预测；2. TensorRT相比ONNXRuntime等其他方式具有推理速度快的优势。
     
  • YoloV5在Onnx C++上的部署
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    本项目致力于将YOLOv5模型移植到ONNX格式，并实现在C++环境下的高效部署与应用，适用于各类图像识别场景。 YOLOv5是一种高效且准确的实时目标检测算法，在计算机视觉领域得到广泛应用。它以快速的检测速度和良好的性能著称。将YOLOv5模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，是为了便于跨平台部署，尤其是在使用C++进行后端推理时更为有用。在C++环境中部署YOLOv5 ONNX模型可以实现高性能本地化预测，并减少对Python环境的依赖。 了解ONNX：ONNX是一种开放式的模型交换格式，支持多种框架（如PyTorch、TensorFlow等）之间的转换。通过将训练好的YOLOv5模型导出为ONNX格式，我们可以在C++环境中直接运行该模型，这对于实时应用或嵌入式系统尤其重要。 在C++中部署ONNX模型通常包括以下步骤： 1. **模型转换**：使用PyTorch的`torch.onnx.export`函数将YOLOv5模型导出为ONNX格式。确保设置正确的输入输出节点名以及支持动态形状，以便处理不同大小的输入图像。 2. **验证ONNX模型**：通过运行`onnx.checker.check_model`工具检查导出后的模型完整性与正确性，以保证符合ONNX规范且无误。 3. **C++编译环境准备**：安装并配置ONNX Runtime库，这是一个支持跨平台推理的引擎。在项目中链接此库，并包含必要的头文件。 4. **实现C++代码**： - 使用`onnxruntime::InferenceSession`类加载模型。 - 根据YOLOv5模型要求准备输入数据，通常包括图像和可能的额外参数。 - 调用`Run`方法执行推理，并传入适当的输入输出张量名称。 - 解析并处理从输出张量中得到的结果。 5. **性能优化**：通过ONNX Runtime库提供的多线程、GPU加速等功能，根据硬件环境进行调整以提高运行效率。 实践中还需注意图像预处理和后处理步骤的实现，例如归一化、缩放以及非极大值抑制（NMS）等。同时，在部署时需关注内存管理问题，防止出现内存泄漏的情况。 对于C++配置包而言，它可能包含用于模型部署的所有必要组件：如ONNX Runtime库、预处理和后处理函数的源代码及示例输入输出数据甚至编译脚本或Makefile文件。借助这些资源，在C++环境中构建并运行YOLOv5模型将更加便捷。 综上所述，实现高效稳定的YOLOv5 ONNX C++部署需要理解模型转换、ONNX Runtime库使用以及编写相应的C++代码等环节，并通过不断优化提升整体性能。
     
  • 在Qt中部署yolov5并利用openvino和opencv-dnn-cuda加速推断，支持直接编译为可执行文件以实现打包部署（含源代码）
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    本项目展示了如何在Qt环境中集成YOLOv5模型，并通过OpenVINO与OpenCV-DNN-CUDA优化推理性能。提供完整源码和直接编译成独立可执行文件的方案，便于快速部署应用。 使用Qt5部署yolov5，并利用openvino和opencv_dnn_cuda加速推理过程，最终可以直接编译成可执行文件进行打包部署（提供源码）。 简单介绍： 本项目采用了openvino以及opencv_cuda来提升性能。 UI设计采用的是Qt5； 考虑到需要使用到openvino和opencv_cuda模块来进行优化处理，在编译时选择了MSVC作为编译器，这里我用的是VS2019版本的工具链。 只需通过Qt5打开该项目即可进行编译并运行。