OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了,那我们还有必要去学习这些算法不? 第1页

ka-ka-83-70 网友的相关建议:

2021年1月17日，我在github发布了一套使用OpenCV部署yolov5的程序，包含C++和Python两种版本的程序实现。地址是

https:// github.com/hpc203/yolov 5-dnn-cpp-python

https:// github.com/hpc203/yolov 5-dnn-cpp-python-v2

5月1日，我在github上发布了一套使用OpenCV部署yolov5检测人脸+关键点，地址是

https:// github.com/hpc203/yolov 5-face-landmarks-opencv

https:// github.com/hpc203/yolov 5-face-landmarks-opencv-v2

这套程序只依赖opencv库就可以运行yolov5检测人脸+关键点，程序依然是包含C++和Python两个版本的，这套程序里还有一个转换生成onnx文件的python程序文件。只需运行这一个.py文件就可以生成onnx文件，而不需要之前讲的那样执行两个步骤，这样大大简化了生成onnx文件的流程，使用方法可以阅读程序里的README文档。

8月8日，看到最近旷视发布的anchor-free系列的YOLOX，而在github开源的代码里，并没有使用opencv部署的程序。因此，我就编写了一套使用OpenCV部署YOLOX的程序，支持YOLOX-S、YOLOX-M、YOLOX-L、YOLOX-X、YOLOX-Darknet53五种结构，包含C++和Python两种版本的程序实现。在今天我在github发布了这套程序，地址是

https:// github.com/hpc203/yolox -opencv-dnn

在旷视发布的YOLOX代码里，提供了在COCO数据集上训练出来的.pth模型文件，并且也提供了导出onnx模型的export_onnx.py文件，起初我运行export_onnx.py生成onnx文件之后Opencv读取onnx文件失败了，报错原因跟文章最开始的第(2)节里的一样，这说明在YOLOX的网络结构里有切片操作，经过搜索后，在 yoloxmodels etwork_blocks.py 里有个Focus类，它跟YOLOv5里的Focus是一样的，都是把输入张量切分成4份，然后concat+conv。这时按照第(2)节里讲述的解决办法，修改Focus类，重新运行export_onnx.py生成onnx文件，Opencv读取onnx文件就不会再出错了。

8月22日，我在github发布了一套使用OpenCV部署Yolo-FastestV2的程序，依然是包含C++和Python两种版本的程序实现。地址是

https:// github.com/hpc203/yolo- fastestv2-opencv

经过运行，体验到这个Yolo-FastestV2的速度确实很快，而且onnx文件只有957kb大小，不超过1M。

8月29日，我在github发布了一套使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，三项视觉感知任务，依然是包含C++和Python两种版本的程序实现。地址是：

https:// github.com/hpc203/YOLOP -opencv-dnn

9月18日，我在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然是包含C++和Python两种版本的程序。起初我是想使用OpenCV部署的，但是opencv读取onnx文件总是出错，于是我换用ONNXRuntime部署。地址是：

https:// github.com/hpc203/yolor -onnxruntime

9月19日，我在github上发布了一套使用深度学习算法实现虚拟试衣镜，结合了人体姿态估计、人体分割、几何匹配和GAN，四种模型。仅仅只依赖opencv库就能运行，除此之外不再依赖任何库。源码地址是：

https:// github.com/hpc203/virtu al_try_on_use_deep_learning

10月6日，我在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署鲁棒性视频抠图的程序，依然是包含C++和Python两种版本的程序。起初，我想使用opencv的dnn模块作为推理引擎，但是程序运行到cv2.dnn.readNet(modelpath) 这里时报错，因此使用onnxruntime 作为推理引擎，源码地址是：

https:// github.com/hpc203/robus tvideomatting-onnxruntime

10月17日，我在github上发布了使用OpenCV部署SCRFD人脸检测，依然是包含C++和Python两种版本的程序实现。SCRFD是一个FCOS式的人脸检测器，2021年5月在insightface仓库里发布的，它也是检测人脸矩形框和5个关键点。我发布在github上的源码地址是：

https:// github.com/hpc203/scrfd -opencv

11月6日，我在github发布了使用OpenCV部署libface人脸检测和SFace人脸识别，包含C++和Python两种版本的程序，仅仅只依赖OpenCV库就能运行。源码地址是：

https:// github.com/hpc203/libfa ce-sface_detect-recognition-opencv

人脸检测和人脸识别模块是由人脸识别领域的两位大牛设计的，其中人脸检测是南科大的于仕琪老师设计的，人脸识别模块是北邮的邓伟洪教授设计，其研究成果SFace发表在图像处理顶级期刊IEEE Transactions on Image Processing。人脸检测示例程序在opencv-master/samples/dnn/face_detect.cpp里，起初我在win10系统里，在visual stdio 2019 里新建一个空项目，然后把opencv-master/samples/dnn/face_detect.cpp拷贝进来作为主程序，尝试编译，发现编译不通过。仔细看代码可以发现face_detect.cpp里使用了类的继承和虚函数重写，这说明依赖包含了其他的.cpp和.hpp头文件的。因此我就编写一套程序，人脸检测和人脸识别程序从opencv源码里剥离出来，只需编写一个main.cpp文件，就能运行人脸检测和人脸识别程序。于仕琪老师设计的libface人脸检测，有一个特点就是输入图像的尺寸是动态的，也就是说对输入图像不需要做resize到固定尺寸，就能输入到神经网络做推理的，此前我发布的一些人脸检测程序都没有做到这一点，而且模型文件.onnx只有336KB。因此，这套人脸检测模型是非常有应用价值的。在下载完代码之后，在visual stdio 2019里新建一个空项目，配置opencv，然后把main.cpp和weights文件拷贝进去，接下来编译运行就可以了。

12月4日，我在github发布了使用OpenCV部署P2PNet人群检测和计数，包含C++和Python两种版本的实现，仅仅只依赖OpenCV库就能运行。源码地址是：

https:// github.com/hpc203/crowd counting-p2pnet-opencv

12月12日，我在github发布了使用OpenCV部署faster-rcnn检测证件照，包含C++和Python两种版本的程序，仅仅只依赖opencv库就能运行。源码地址是：

https:// github.com/hpc203/faste r-rcnn-card-opencv

还发布了使用OpenCV部署YOLOV3检测二维码，包含C++和Python两种版本的程序，仅仅只依赖opencv库就能运行。源码地址是：

https:// github.com/hpc203/yolo- qrcode-opencv

12月18日，我在github发布了使用ONNXRuntime部署PicoDet目标检测，包含C++和Python两个版本的程序，源码地址是：

https:// github.com/hpc203/picod et-onnxruntime

起初，我是想使用opencv部署PicoDet目标检测的，但是opencv的dnn模块读取.onnx文件失败了。于是只能使用onnxruntime部署了。

12月28日，我在github发布了

使用OpenCV部署NanoDet-Plus，包含C++和Python两个版本的程序

使用ONNXRuntime部署NanoDet-Plus，包含C++和Python两个版本的程序