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opencv中的dnn 在python opencv上如何表现

时间: 2023-10-10 22:06:51 浏览: 189
在Python OpenCV中,Deep Neural Networks (DNN)模块提供了一种简单的方式来使用预先训练好的深度学习模型。该模块支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow等,并提供了一个方便的接口来加载和运行这些模型。使用DNN模块,可以很容易地在Python中实现各种深度学习任务,如图像分类、对象检测、语义分割等。 下面是一个简单的例子,演示如何使用DNN模块进行对象检测: ```python import cv2 # 加载模型和标签 model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'model.caffemodel') labels = open('labels.txt').read().strip().split('\n') # 加载图像并进行预处理 image = cv2.imread('image.jpg') blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5) # 运行模型并解析结果 model.setInput(blob) detections = model.forward() # 显示结果 for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.5: class_id = int(detections[0, 0, i, 1]) label = labels[class_id] box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2) cv2.putText(image, label, (startX, startY - 15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Output', image) cv2.waitKey(0) ``` 在这个例子中,我们加载了一个已经训练好的Caffe模型和对应的标签,然后加载一张图像并进行预处理。接下来,我们将输入图像传递给模型,并运行模型得到结果。最后,我们解析结果并将其可视化。这个例子中演示了如何进行对象检测,但是使用DNN模块,可以实现更多的深度学习任务。
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【项目说明】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源介绍】 分别基于C++和python语言用opencv的dnn模块实现yolov5目标检测源码+项目说明.zip yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的onnx文件在百度云盘下载, 链接:https://pan.baidu.com/s/1d67LUlOoPFQy0MV39gpJiw 提取码:bayj python版本的主程序是main_yolov5.py,C++版本的主程序是main_yolo.cpp 运行整套程序只需要安装opencv库(4.0以上版本的),彻底摆脱对深度学习框架的依赖 如果你想运行生成onnx文件的程序,那么就cd到convert-onnx文件夹,在百度云盘下载yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的.pth文件放在该目录里, 百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1oIdwpp6kuasANMInTpHnrw 密码: m3n1 这4个pth文件是从https://github.com/ultralytics/yolov5 的pth文件里抽取出参数,保存到顺序字典OrderedDict里,最后生成新的pth文件 在convert-onnx文件夹里,我把4种yolov5的网络结构全都定义在.py文件里,这样便于读者直观的了解网络结构以及层与层的连接关系。 下载完成pth文件后,运行convert_onnx.py就可以生成.onnx文件,这个程序需要依赖pytorch1.7.0框架,如果pytorch版本低了,程序运行会报错。 因为在yolov5里有新的激活函数,旧版本pytorch可能不支持的

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