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YoloV4-OpenCV-DNN-MFC-VS2015

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简介:
本项目基于VS2015环境,采用MFC界面开发,利用OpenCV和DNN模块实现YOLOv4目标检测算法,在Windows平台上提供高效、稳定的实时物体识别功能。 使用Yolov4、OpenCV4和MFC图像控件来显示图像及其处理结果。

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客服
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  • YoloV4-OpenCV-DNN-MFC-VS2015
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    本项目基于VS2015环境,采用MFC界面开发,利用OpenCV和DNN模块实现YOLOv4目标检测算法,在Windows平台上提供高效、稳定的实时物体识别功能。 使用Yolov4、OpenCV4和MFC图像控件来显示图像及其处理结果。
  • 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。
  • OpenCV中的DNN模块
    优质
    简介:OpenCV中的DNN模块提供了一系列功能强大的接口用于深度神经网络推理,支持多种框架模型,在计算机视觉任务中广泛应用。 OpenCV的dnn模块包含检测案例,并且有将.pb文件转换为.pbtxt格式的代码。
  • MFC仿CAD支持VS2015
    优质
    本项目为基于Visual Studio 2015的MFC框架开发的一款软件,模仿了CAD软件界面和部分功能,适用于需要进行图形设计或编辑的应用场景。 这款软件的层次设计得很好,非常适合学习使用。虽然界面略显简陋,但它的二次开发功能非常强大。不过它不支持dxf格式,并且进行二次开发需要投入大量工作。目前来看,在同类产品中它是功能最全面的一款CAD模仿软件。
  • OpenCV DNN各类网络模型
    优质
    本资源详细介绍和探讨了在OpenCV中使用DNN模块实现的各种流行的深度学习网络模型,适用于计算机视觉领域的开发者与研究者。 本段落介绍了各种网络模型,并讨论了如何使用DNN模块进行部署(包括C++和Python)。
  • MFC Hook钩子示例 VS2015
    优质
    本项目提供了一个在VS2015环境下使用MFC框架实现的Hook钩子技术示例,帮助开发者理解和应用Windows消息拦截与处理机制。 VS2015下的钩子例子可以用来抓取PostMessage信息,仅供参考。
  • OpenCVMFC
    优质
    本项目结合了OpenCV和Microsoft Foundation Classes (MFC),旨在开发高效、用户友好的图像处理应用。通过OpenCV强大的计算机视觉功能和MFC便捷的应用程序框架,我们能够创建跨平台的图形界面应用程序,适用于教育、科研及工业领域。 OpenCV(开源计算机视觉库)与MFC(Microsoft Foundation Classes)是两个在Windows平台上进行图形用户界面和图像处理开发的重要工具。本项目结合了这两者,提供了一个图像处理的源代码框架,对于初学者及有经验的开发者来说都是宝贵的资源。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库,包含了大量的算法和函数用于图像与视频获取、处理、分析以及识别等任务。它支持多种语言如C++、Python,并具备诸如图像滤波、边缘检测、特征提取等功能。利用OpenCV可以高效地实现复杂的图像处理任务。 MFC是微软提供的一个C++类库,用于构建Windows应用程序。通过封装Windows API,开发者能够以面向对象的方式编写程序,从而降低开发难度。它包括窗口、对话框等组件,方便创建具有专业外观的用户界面。 在“opencv+mfc”项目中,将OpenCV的功能集成到了MFC框架内,创造了一个可扩展的图像处理模块。这样通过MFC图形用户界面操作可以调用底层的OpenCV算法对图像进行各种处理任务如打开图片、调整亮度和对比度等。文件名CVMFC可能代表“OpenCV与MFC结合”,可能是该项目的主要源代码或库。 实际使用中,开发者可以通过参考此项目中的结构设计及实现方式来学习如何在MFC应用程序内有效调用OpenCV函数。这不仅有助于理解图像处理原理和算法,还能掌握GUI的设计方法。 对于初学者而言,“opencv+mfc”项目提供了良好的实践机会;而对于专业开发人员来说,则可以将其作为基础模板快速搭建自己的应用,并通过阅读及修改源代码深入了解相关技术和机制。“opencv+mfc”是一个实用的教学资源,将理论知识与实际操作相结合,有助于提升图像处理和Windows应用程序的开发能力。无论是个人学习还是团队项目都能从中受益。
  • 九点标定(使用OpenCVVS2015
    优质
    九点标定项目利用OpenCV库与Visual Studio 2015平台实现图像处理中的相机校准功能,通过设置九个控制点完成高精度标定。 estimateRigidTransform():计算多个二维点对或图像之间的最优仿射变换矩阵(2行x3列),H可以是部分自由度,例如各向一致的切变。
  • 在C++中利用OpenCV部署Yolov5(DNN)模型
    优质
    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基础教程:人脸识别DNN模型
    优质
    本教程详细介绍如何使用OpenCV库实现基于DNN的人脸识别功能,适合初学者掌握人脸识别的基础知识和实践技巧。 第三十课 实时人脸检测 本课程将介绍如何进行实时的人脸检测技术,并探讨其在不同应用场景中的使用方法和技术细节。通过学习这一课程,学员可以掌握基本的图像处理技术和机器视觉原理,为后续深入研究打下坚实的基础。 需要注意的是,在实际项目开发中,选择合适的算法和工具库对于提高效率至关重要。此外,了解最新的研究成果和发展趋势也将帮助开发者更好地应对挑战并实现创新应用。