推广网站的软文,网站无icp备案,静安广州网站建设,建设银行网站转账必须u盾吗yolov11官方框架#xff1a;https://github.com/ultralytics/ultralytics
【算法介绍】
在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11进行目标检测是一项具有挑战性的任务#xff0c;因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的#xff0c;而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTor…yolov11官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics
【算法介绍】
在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11进行目标检测是一项具有挑战性的任务因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而你可以通过一些间接的方法来实现这一目标比如将PyTorch模型转换为ONNX格式然后使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。
以下是一个大致的步骤指南用于在C中使用OpenCV部署YOLOv11假设你已经有了YOLOv11的ONNX模型
安装依赖 确保你的开发环境已经安装了OpenCV 4.x带有DNN模块和必要的C编译器。准备模型 将YOLOv11模型从PyTorch转换为ONNX格式。这通常涉及使用PyTorch的torch.onnx.export函数。确保你有YOLOv11的ONNX模型文件、配置文件描述模型架构和类别名称文件。编写C代码 使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。预处理输入图像如调整大小、归一化等以符合模型的输入要求。将预处理后的图像输入到模型中并获取检测结果。对检测结果进行后处理包括解析输出、应用非极大值抑制NMS和绘制边界框。编译和运行 使用C编译器如g编译你的代码。运行编译后的程序输入图像或视频并观察目标检测结果。
需要注意的是由于YOLOv11是一个复杂的模型其输出可能包含多个层的信息如特征图、置信度、边界框坐标等因此你需要仔细解析模型输出并根据YOLOv11的具体实现进行后处理。
此外由于OpenCV的DNN模块对ONNX的支持可能有限某些YOLOv11的特性如自定义层、特定的激活函数等可能无法在OpenCV中直接实现。在这种情况下你可能需要寻找替代方案如使用其他深度学习库如TensorRT、ONNX Runtime等来加载和运行模型并通过C接口与这些库进行交互。
总之在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11是一项具有挑战性的任务需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCV的DNN模块以及ONNX格式。如果你不熟悉这些领域可能需要花费更多的时间和精力来学习和解决问题。
【效果展示】 【测试环境】
vs2019 cmake3.24.3 opencv4.8.0
【部分实现代码】
#include iostream
#includeopencv2/opencv.hpp#includemath.h
#include yolov11.h
#includetime.h
#define VIDEO_OPENCV //if define, use opencv for video.using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;templatetypename _Tp
int yolov11(_Tp cls,Mat img,string model_path)
{Net net;if (cls.ReadModel(net, model_path, false)) {cout read net ok! endl;}else {return -1;}//生成随机颜色vectorScalar color;srand(time(0));for (int i 0; i 80; i) {int b rand() % 256;int g rand() % 256;int r rand() % 256;color.push_back(Scalar(b, g, r));}vectorOutputSeg result;if (cls.Detect(img, net, result)) {DrawPred(img, result, cls._className, color);}else {cout Detect Failed! endl;}system(pause);return 0;
}templatetypename _Tp
int video_demo(_Tp cls, string model_path)
{vectorScalar color;srand(time(0));for (int i 0; i 80; i) {int b rand() % 256;int g rand() % 256;int r rand() % 256;color.push_back(Scalar(b, g, r));}vectorOutputSeg result;cv::VideoCapture cap(D:\\car.mp4);if (!cap.isOpened()){std::cout open capture failured! std::endl;return -1;}Mat frame;
#ifdef VIDEO_OPENCVNet net;if (cls.ReadModel(net, model_path, true)) {cout read net ok! endl;}else {cout read net failured! endl;return -1;}#elseif (cls.ReadModel(model_path, true)) {cout read net ok! endl;}else {cout read net failured! endl;return -1;}#endifwhile (true){cap.read(frame);if (frame.empty()){std::cout read to end std::endl;break;}result.clear();
#ifdef VIDEO_OPENCVif (cls.Detect(frame, net, result)) {DrawPred(frame, result, cls._className, color, true);}
#elseif (cls.OnnxDetect(frame, result)) {DrawPred(frame, result, cls._className, color, true);}
#endifint k waitKey(10);if (k 27) { //esc break;}}cap.release();system(pause);return 0;
}int main() {string detect_model_path ./yolo11n.onnx;Yolov11 detector;video_demo(detector, detect_model_path);
}
【视频演示】
C使用纯opencv部署yolov11目标检测onnx模型演示源码模型_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019cmake3.24.3opencv4.8.0更多实现细节和源码下载参考博文https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142688868, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心相关视频用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务C使用纯opencv去部署yolov8官方obb旋转框检测使用C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型超变态的AI换脸工具解除限制解锁高级功能YOLOv8检测界面-PyQt5实现基于onnx模型加密与解密深度学习模型保护方法介绍基于opencv封装易语言读写视频操作模块支持视频读取和写出使用易语言调用opencv进行视频和摄像头每一帧处理使用纯opencv部署yolov5目标检测模型onnxhttps://www.bilibili.com/video/BV1Nc4LekE1d/ 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89837170
