OpenCV支持库1.1

xulin6696

在支持库1.0首次发布后，看到还是有挺多人需要的，这几天把整个支持库基本重构了
去除了一些函数，添加了一些函数，具体的大家下载看看把




重要提醒：不可直接覆盖旧版本支持库！！！
重要提醒：不可直接覆盖旧版本支持库！！！
重要提醒：不可直接覆盖旧版本支持库！！！


重要的事情说三遍
因为在重构的时候很多函数的顺序有变化，所以无法直接覆盖旧版实现无缝更新


修复了8处内部的BUG
新增了11个方法，1个对象


百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1Ywpqf1eNXf8t9HKzK7udEg?pwd=atiz
123网盘：https://www.123684.com/s/NNkMjv-thd3d?提取码:HkIP

xulin6696

  

变量名	类 型	静态	数组	备 注
blob	cv::Mat
out	cv::Mat
i	整数型
x	整数型
y	整数型
w	小数型
h	小数型
conf	小数型
id	整数型

blob ＝ Blob转换 (m_mat, 1 ÷ 255, cvSize (416, 416), cvScalar (0, 0, 0, 0), 真, 假, 5)
m_Net.设置输入 (blob)
m_Net.前向传播 (out)
' 不同的模型输出结构可能并不相同，一下仅供参考
' 以我测试的模型为例，维度为：1 x N x 6，如下方矩阵，例：
' [[中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],
' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],
' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],
' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],
' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],
' ......]
计次循环首 (out.尺寸 [2], i)
conf ＝ out.读浮点 (1, i, 5)
如果真 (conf ＜ 0.9)  ' 只提取大于0.9的置信度
到循环尾 ()

' 输出的是模型的输入尺寸，所以这里需要计算一下
' 不同模型可能各个属性不同，这里仅供参考
w ＝ out.读浮点 (1, i, 3)  ' out.读浮点 (i, 3)
h ＝ out.读浮点 (1, i, 4)
x ＝ (out.读浮点 (1, i, 1) － w ÷ 2) ÷ 416 × m_mat.宽度
y ＝ (out.读浮点 (1, i, 2) － h ÷ 2) ÷ 416 × m_mat.高度
w ＝ w ÷ 416 × m_mat.宽度
h ＝ h ÷ 416 × m_mat.高度
id ＝ 到整数 (out.读浮点 (1, i, 6))
输出调试文本格式_ (“%.2f, %.2f, %.2f, %.2f, %.2f, %d”, x, y, w, h, conf, id)
绘制矩形 (m_mat, x, y, x ＋ w, y ＋ h, #红色, 1)
计次循环尾 ()
' 以下为打印的结果
' * 197.00, 48.00, 49.04, 55.83, 0.95, 0
' * 197.00, 49.00, 48.69, 55.54, 0.95, 0
' * 197.00, 48.00, 49.13, 55.57, 0.95, 0
' * 197.00, 49.00, 48.85, 55.48, 0.96, 0
' * 197.00, 48.00, 49.13, 56.00, 0.95, 0
' * 197.00, 49.00, 48.80, 55.54, 0.95, 0
' * 197.00, 49.00, 48.93, 55.84, 0.95, 0
' * 197.00, 49.00, 49.14, 55.56, 0.96, 0
' * 197.00, 49.00, 49.10, 55.86, 0.95, 0
' * 196.00, 49.00, 49.28, 55.76, 0.97, 0
显示图像 (“name”, m_mat)

i支持库列表	支持库注释
OpenCV481	(未知支持库)

.版本 2<br /> .支持库 OpenCV481<br /> <br /> .局部变量 blob, cv::Mat<br /> .局部变量 out, cv::Mat<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 x, 整数型<br /> .局部变量 y, 整数型<br /> .局部变量 w, 小数型<br /> .局部变量 h, 小数型<br /> .局部变量 conf, 小数型<br /> .局部变量 id, 整数型<br /> <br /> blob ＝ Blob转换 (m_mat, 1 ÷ 255, cvSize (416, 416), cvScalar (0, 0, 0, 0), 真, 假, 5)<br /> <br /> m_Net.设置输入 (blob)<br /> m_Net.前向传播 (out)<br /> <br /> ' 不同的模型输出结构可能并不相同，一下仅供参考<br /> ' 以我测试的模型为例，维度为：1 x N x 6，如下方矩阵，例：<br /> ' [[中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],<br /> ' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],<br /> ' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],<br /> ' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],<br /> ' [中心X，中心Y，宽度，高度，置信度，类ID],<br /> ' ......]<br /> <br /> .计次循环首 (out.尺寸 [2], i)<br />     conf ＝ out.读浮点 (1, i, 5)<br />     .如果真 (conf ＜ 0.9)  ' 只提取大于0.9的置信度<br />         到循环尾 ()<br />     .如果真结束<br /> <br />     ' 输出的是模型的输入尺寸，所以这里需要计算一下<br />     ' 不同模型可能各个属性不同，这里仅供参考<br />     w ＝ out.读浮点 (1, i, 3)  ' out.读浮点 (i, 3)<br />     h ＝ out.读浮点 (1, i, 4)<br /> <br />     x ＝ (out.读浮点 (1, i, 1) － w ÷ 2) ÷ 416 × m_mat.宽度<br />     y ＝ (out.读浮点 (1, i, 2) － h ÷ 2) ÷ 416 × m_mat.高度<br /> <br />     w ＝ w ÷ 416 × m_mat.宽度<br />     h ＝ h ÷ 416 × m_mat.高度<br /> <br />     id ＝ 到整数 (out.读浮点 (1, i, 6))<br />     输出调试文本格式_ (“%.2f, %.2f, %.2f, %.2f, %.2f, %d”, x, y, w, h, conf, id)<br />     绘制矩形 (m_mat, x, y, x ＋ w, y ＋ h, #红色, 1)<br /> .计次循环尾 ()<br /> ' 以下为打印的结果<br /> ' * 197.00, 48.00, 49.04, 55.83, 0.95, 0<br /> ' * 197.00, 49.00, 48.69, 55.54, 0.95, 0<br /> ' * 197.00, 48.00, 49.13, 55.57, 0.95, 0<br /> ' * 197.00, 49.00, 48.85, 55.48, 0.96, 0<br /> ' * 197.00, 48.00, 49.13, 56.00, 0.95, 0<br /> ' * 197.00, 49.00, 48.80, 55.54, 0.95, 0<br /> ' * 197.00, 49.00, 48.93, 55.84, 0.95, 0<br /> ' * 197.00, 49.00, 49.14, 55.56, 0.96, 0<br /> ' * 197.00, 49.00, 49.10, 55.86, 0.95, 0<br /> ' * 196.00, 49.00, 49.28, 55.76, 0.97, 0<br /> <br /> 显示图像 (“name”, m_mat)

zhujinkui

谢谢楼主，正需要呢我研究研究

ノ朽默℡

sadasd22 发表于 2025-1-12 14:09
有无123盘呢

https://www.123865.com/s/20XRVv-yif6d?提取码：mqMr

sadasd22

有无123盘呢

fangguisheng

牛皮啊大佬