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Java 调用 Python YOLO ONNX 模型进行视频识别（支持Yolov5、Yolov8和Yolov7）及源代码

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简介：
本项目提供Java调用Python实现YOLO系列ONNX模型对视频内容进行高效准确的物体检测，涵盖Yolov5、Yolov7与Yolov8版本，并附完整源代码。 Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现AI视频识别，并支持包括YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7在内的多种流行目标检测模型。这些模型涵盖了预处理与后处理步骤，使Java应用能够进行复杂的图像分析任务。 在实际应用场景中，Java可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP），从而支持对视频直播中的目标识别和跟踪。具体来说，通过调用YOLO ONNX模型，Java应用可以从视频流中提取关键帧并执行目标检测与分类任务。 整个流程包括图像的预处理步骤如缩放、裁剪及灰度化等操作，以及后处理阶段用于解析输出结果、筛选有效信息和视觉展示。这些功能共同提升了系统的灵活性和效率，在不同场景下均能实现高效的目标识别性能。

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  • Java 调用 Python YOLO ONNX 模型进行视频识别（支持Yolov5、Yolov8和Yolov7）及源代码
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    本项目提供Java调用Python实现YOLO系列ONNX模型对视频内容进行高效准确的物体检测，涵盖Yolov5、Yolov7与Yolov8版本，并附完整源代码。 Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现AI视频识别，并支持包括YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7在内的多种流行目标检测模型。这些模型涵盖了预处理与后处理步骤，使Java应用能够进行复杂的图像分析任务。 在实际应用场景中，Java可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP），从而支持对视频直播中的目标识别和跟踪。具体来说，通过调用YOLO ONNX模型，Java应用可以从视频流中提取关键帧并执行目标检测与分类任务。 整个流程包括图像的预处理步骤如缩放、裁剪及灰度化等操作，以及后处理阶段用于解析输出结果、筛选有效信息和视觉展示。这些功能共同提升了系统的灵活性和效率，在不同场景下均能实现高效的目标识别性能。
     
  • 利用 Java 调用 Python 的 YOLO ONNX 模型实现视频目标检测与识别（支持 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）
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    本项目运用Java语言调用Python中的YOLO ONNX模型，实现在视频流中高效地进行目标检测和识别功能，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8版本。 Java 调用 Python YOLO ONNX 模型进行视频目标检测与识别的方案支持包括YOLOv5、YOLOv7 和 YOLOv8 等主流模型，并包含了预处理、后处理步骤，同时能够集成 RTSPRTMP 协议来处理视频流。系统架构由 Java 应用程序和 Python 脚本两部分组成：Java应用程序负责获取视频流、进行数据的预处理以及传递给Python脚本执行目标检测任务；而Python脚本则加载ONNX模型，执行目标识别并返回结果。 整个流程包括以下几个步骤： 1. 视频流获取：使用 Java 库解析 RTSPRTMP 协议下的视频流，并将每一帧转换为适合模型输入的格式。 2. 预处理：对获取到的视频帧进行调整大小、归一化和填充等操作，使其满足模型输入的要求。然后将预处理后的数据转化为 Numpy 数组形式以传递给 Python 脚本。 3. 模型调用：通过 Java 的 JNI 或其他机制来触发 Python 脚本运行，并向其提供经过预处理的数据。Python脚本加载ONNX模型执行目标检测任务，随后将识别结果返回至Java应用程序中。 4. 后处理：对从Python获取的输出进行解析和进一步处理，如过滤掉置信度较低的目标、绘制识别框等操作。 通过以上步骤实现视频中的对象精准定位与分类。
     
  • 基于Java的全能视觉智能识别项目：纯Java调用Yolo ONNX模型，支持YOLOv5、YOLOv8等版本
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    这是一个使用纯Java语言开发的视觉智能识别项目，能够高效地调用Yolo ONNX模型，兼容YOLOv5和YOLOv8等多个版本，提供强大的图像识别能力。 基于Java开发的全能视觉智能识别项目使用纯Java调用YOLO ONNX模型进行AI视频识别，支持Yolov5、Yolov8、Yolov7、Yolov9及Yolov10版本，并包含预处理和后处理功能。该项目适用于目标检测与识别场景，可集成RTSP/RTMP流媒体协议，实现包括车牌识别、人脸识别、跌倒识别以及打架行为识别等在内的多种视觉智能应用。
     
  • Yolov5、Yolov7和Yolov8的源代码
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    这段内容探讨了YOLO系列（包括Yolov5、Yolov7和Yolov8）的源代码，深入分析各版本间的改进与优化。适合对计算机视觉及深度学习感兴趣的开发者研究参考。 YOLOv5, YOLOv7 和 YOLOv8 的源代码可以获取到。这些版本的源代码提供了不同的功能和性能优化，适合于不同场景下的目标检测任务需求。用户可以根据具体的应用场景选择合适的版本进行研究或开发工作。
     
  • yolov5.zip: 使用C++进行Yolov5 ONNX模型推理
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    简介：本文提供了一个使用C++实现的YOLOv5 ONNX模型推理项目，代码位于yolov5.zip文件中，适用于需要高性能推理的应用场景。 如何将yolov5的pytorch模型转换为onnx，并使用python, c++ 和 java进行推理。
     
  • 基于OpenCV DNN和ONNX Runtime的YOLOv7部署（含源码、训练模型及文档，支持C++与Python）
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    本项目提供基于OpenCV DNN和ONNX Runtime的YOLOv7深度学习目标检测模型部署方案，包含详尽的源代码、预训练模型以及使用指南，兼容C++和Python环境。 YOLOv7是一种高效且准确的目标检测模型，在计算机视觉领域得到广泛应用。该模型的部署使用了OpenCV的DNN模块以及ONNXRuntime。 OpenCV是一个开源库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其DNN模块支持深度学习模型的应用，并能加载预训练模型进行推理工作。 ONNX是一种开放格式，用于表示各种机器学习模型，并促进不同框架之间的模型交换。而微软开发的ONNXRuntime则是一款高性能的推理引擎，能够在多种平台上运行ONNX模型并优化资源利用效率和预测速度。 本项目提供了基于YOLOv7的C++及Python两种版本部署代码。C++语言因其高效的性能特点常用于开发系统级应用；同时Python由于其简洁语法与丰富库支持，在数据科学和机器学习领域广受欢迎，两者结合满足了高性能需求的同时也保证了易用性。 在C++版中实现了参数化编程，允许用户灵活调整模型参数（如输入尺寸、阈值等），无需修改核心代码。该版本的代码结构清晰且注释详尽，方便理解和维护；对于计算机科学、电子信息工程或数学专业的学生来说，此项目不仅适合作为课程设计或毕业设计实践内容，也能帮助他们深入理解目标检测模型实现过程及深度学习模型部署。 Python版则注重配置灵活性与可读性。其简洁的语法和丰富的库支持使得调整参数和测试变得更加简单快捷，适合快速原型验证实验；同时可能还利用了NumPy、PIL等处理图像数据以及TensorFlow、PyTorch进行模型转换。 项目中的训练模型可能是基于原始YOLOv7模型针对特定数据集重新训练获得。这些数据集中通常包含标注好的图片及目标类别和边界框信息，整个训练过程包括初始化模型参数、迭代优化损失函数计算等多个步骤。 总而言之，该项目为学习与应用YOLOv7提供了一个完整的生态系统，涵盖了源代码、预训练模型、说明文档以及相关数据集等资源。无论是理论理解还是实际部署经验的积累，都能从中受益；通过此项目可以掌握如何利用OpenCV DNN模块和ONNXRuntime将预先训练好的YOLOv7模型集成进C++或Python程序中实现高效目标检测功能。
     
  • 使用Python和Dlib进行面部识别及换脸，支持图片与视频替换
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    本项目利用Python结合Dlib库实现高效精准的面部识别与图像处理技术，能够实现在静态图片和动态视频中对特定人脸进行检测、识别乃至替换操作。 使用Python的dlib库可以识别面部并进行换脸操作，支持图片和视频中的面部替换。
     
  • 使用 Python 和 OpenCV 加载 ONNX 人脸检测模型进行人脸识别及模型测试
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    本项目采用Python结合OpenCV库，加载ONNX格式的人脸检测模型，实现高效准确的人脸识别，并进行详尽的功能与性能测试。 使用 Python 和 OpenCV 加载 ONNX 人脸检测模型进行识别人脸测试。使用的 ONNX 模型用于人脸识别任务。
     
  • 使用Java与OpenCV进行Yolov5和Yolov8模型推理及结果输出（含源代码、文档和数据）.rar
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    本资源提供基于Java与OpenCV实现YOLOv5和YOLOv8模型的推理功能，包含完整源代码、详细文档以及训练所需的数据集。 资源内容包括基于Java spring-boot框架结合opencv实现yolov5和yolov8模型推理并返回结果的完整源码、详细说明文档以及相关数据集。 代码特点： - 参数化编程，便于调整参数； - 代码结构清晰，注释详尽易懂； 适用对象：此资源适用于计算机科学与技术、电子信息工程及数学等专业的大学生作为课程设计或毕业项目使用。此外，对于希望深入了解YOLO算法及其应用的研究者和开发者来说也是一个很好的学习材料。 作者简介： 本作品由某知名科技公司资深的算法工程师编写，拥有超过十年在MATLAB、Python、C/C++以及Java等多种编程语言及YOLO系列目标检测模型仿真方面的丰富经验。他在计算机视觉领域有着广泛的涉猎，包括但不限于智能优化算法开发、神经网络预测技术研究、信号处理方法创新等，并且对元胞自动机理论的应用也有深入探讨；同时也擅长于图像处理任务的设计与实现，在无人机控制策略制定以及路径规划等领域亦有卓越贡献。有兴趣的读者可以就相关话题与其进行交流学习以增进知识技能水平。
     
  • 基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别Python源码及模型.zip
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    本资源提供基于YOLOv8目标检测框架与LPRNet字符识别算法的完整车牌识别系统Python代码及预训练模型，适用于车辆监控、智能交通等场景。 该资源包含一个基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统的完整源码及模型文件。下载后可以直接使用。 此项目适合用作计算机、数学或电子信息等相关专业的课程设计、期末作业以及毕业设计等，可供学习参考之用。 请注意，本资源仅作为参考资料提供。如需添加其他功能，则需要自行阅读并理解代码，并具备一定的钻研精神和调试能力才能实现所需效果。