绍兴微网站建设,免费网站建设基础步骤,高端品牌网站建设专人一对一服务,有口碑的网站建设【算法介绍】
在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg进行实例分割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PyTorch模型。然而#xff0c;可以通过一些间接的方法来实现这一目标#x…【算法介绍】
在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg进行实例分割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。
部署过程大致如下首先需要确保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。然后将YOLOv11-seg模型从PyTorch转换为ONNX格式这通常涉及使用PyTorch的torch.onnx.export函数。接下来使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型并准备好模型的配置文件和类别名称文件。
在模型推理阶段需要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分割结果。对结果进行后处理包括解析输出、应用非极大值抑制NMS和绘制分割边界等。
需要注意的是由于YOLOv11-seg是一个复杂的模型其输出可能包含多个层的信息因此需要仔细解析模型输出并根据YOLOv11-seg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-seg的特性可能无法在OpenCV中直接实现这时可能需要寻找替代方案。
总之使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg需要深入理解模型架构、OpenCV的DNN模块以及ONNX格式。
【效果展示】 【实现部分代码】
#include iostream
#includeopencv2/opencv.hpp#includemath.h
#include yolov11_seg.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 task, cv::Mat img, std::string model_path)
{cv::dnn::Net net;if (task.ReadModel(net, model_path, false)) {std::cout read net ok! std::endl;}else {return -1;}//生成随机颜色std::vectorcv::Scalar 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(cv::Scalar(b, g, r));}std::vectorOutputParams result;bool isPose false;if (typeid(task) typeid(Yolov8Pose)) {isPose true;}PoseParams poseParams;if (task.Detect(img, net, result)) {if (isPose)DrawPredPose(img, result, poseParams);elseDrawPred(img, result, task._className, color);}else {std::cout Detect Failed! std::endl;}system(pause);return 0;
}templatetypename _Tp
int video_demo(_Tp task, std::string model_path)
{std::vectorcv::Scalar 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(cv::Scalar(b, g, r));}std::vectorOutputParams result;cv::VideoCapture cap(car.mp4);if (!cap.isOpened()){std::cout open capture failured! std::endl;return -1;}cv::Mat frame;cv::dnn::Net net;if (task.ReadModel(net, model_path, true)) {std::cout read net ok! std::endl;}else {std::cout read net failured! std::endl;return -1;}while (true){cap.read(frame);if (frame.empty()){std::cout read to end std::endl;break;}result.clear();if (task.Detect(frame, net, result)) {DrawPred(frame, result, task._className, color,true);}int k waitKey(10);if (k 27) { //esc break;}}cap.release();system(pause);return 0;
}int main() {string detect_model_path ./yolo11n-seg.onnx;Yolov11Seg detector;video_demo(detector, detect_model_path);
} 【视频演示】
C使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019cmake3.24.3opencv4.8.0更多信息和源码下载参考博文https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142716713, 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使用易语言调用opencv进行视频和摄像头每一帧处理C# winform部署yolov10的onnx模型图像分割领域如何水一篇论文怎样学能快速出结果UNet/Deeplab/Mask2former/SAM图像分割算法全详解C#使用onnxruntime部署Detic检测2万1千种类别的物体强烈推荐国防科技大学OpenCV图像处理全套教程终于有人将opencv讲透了存下吧比啃书好多了机器视觉/人脸检测/计算机视觉/人工智能易语言部署yolov8的onnx模型yolov8最新版onnx部署Android安卓ncnnC# winform使用纯opencvsharp部署yolox-onnx模型使用python部署yolov10的onnx模型C# winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测https://www.bilibili.com/video/BV1oE1dYTEGh/ 【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89848150 【测试环境】
vs2019 cmake3.24.3 opencv4.8.0
【运行步骤】
下载模型https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n-seg.pt
转换模型yolo export modelyolo11n-seg.pt formatonnx dynamicFalse opset12
编译项目源码将模型视频路径对应到源码即可运行
