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摘要: 基础概念 亮度 图像亮度其实就是图像的明暗程度,数字图像f(x,y) = i(x,y) r(x, y),如果灰度值在[0,255]之间,则f值越接近0亮度越低f值越接近255亮度越高。 对比度 对比度是图像暗和亮的落差值,即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值。图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不 阅读全文
posted @ 2022-11-21 09:25 eastgeneral 阅读(1223) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【目录】 一、 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二、 YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文 阅读全文
posted @ 2022-11-18 11:07 eastgeneral 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一. 准备工作 1)实验环境: darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow、caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单。a56爆大奖在线娱乐使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.02)下载 git 阅读全文
posted @ 2022-11-18 10:41 eastgeneral 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言a56爆大奖在线娱乐主要讲述如何运行在nnie设备SOC上面来运行YOLOv3模型,在开始知道,a56爆大奖在线娱乐们默认读者已经把YOLOv3模型转换完成并取得还是wk指令模型,如果不明白如何获取wk指令模型,可以参考a56爆大奖在线娱乐的上一篇博文。Pytorch版本YOLOv3模型转Darknet weights模型然后转caffemode 阅读全文
posted @ 2022-11-18 10:30 eastgeneral 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: a56爆大奖在线娱乐正在尝试仅使用OpenGL glVertex2f().和OpenGL在中实现图像缩放 让a56爆大奖在线娱乐解释一下:加载QImage并使用glTexImage2D()将其发送到图形处理器后,a56爆大奖在线娱乐必须根据Qt的规范执行图像缩放操作。Qt定义了这3个操作(见下图): ? ; ? a56爆大奖在线娱乐认为这是唯一的方法,因为a56爆大奖在线娱乐的应用程序是 阅读全文
posted @ 2022-11-10 15:48 eastgeneral 阅读(820) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 超详细的QSS样式表入门Demo_mahuifa的博客-CSDN博客_qss样式 超详细的QSS样式表入门Demo mahuifa 已于 2022-08-02 22:52:28 修改 2717 收藏 165 分类专栏: QT QSS 文章标签: Qt QSS QT样式 Qt控件 自定义控件 于 20 阅读全文
posted @ 2022-11-09 13:54 eastgeneral 阅读(2545) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Qt在视频画面上绘制动态矩形 玖零儛关注 0.0942019.08.23 14:59:18字数 438阅读 3,438 说明 Qt可以通过QOpenGLWidget使用OpenGL渲染显示视频,在渲染的视频画面上,有可能需要绘制一些几何图案。目前试了3种不同的方式在画面上绘制矩形,记录下过程。 通过 阅读全文
posted @ 2022-11-08 16:35 eastgeneral 阅读(359) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言yolo系列用c写的,在工程中的部署特别方便。4月份yolov4横空出世,之前试了试效果,精度确实有了很大的提升,AB大神nb。最近需要在C++项目中使用yolov4,尝试了opencv的调用(见a56爆大奖在线娱乐的上一篇博客这里),yolov4官方也提供了C++接口,并不需要opencv4.4的版本,调用起来 阅读全文
posted @ 2022-11-03 10:01 eastgeneral 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、从github上面下载了一份代码https://github.com/Sparkling-Water/yolo_darknet 2、编译出现了类似这样的错误undefined reference to `std::__cxx11::basic_string<char, std::char_tra 阅读全文
posted @ 2022-11-03 09:14 eastgeneral 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、环境Ubuntu 16.04CUDA 10.2OpenCV 3.4.12LibTorch 1.7.0 (gpu)Pytorch 1.7.0二、得到yolov5 的权重模型https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/export 阅读全文
posted @ 2022-11-02 11:09 eastgeneral 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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