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z13228604287

图.列数-》  换成自己的图像宽图.行数-》  换成自己的图像高
图.数据指-》  换成自己的图像数据位置不含头部
最后指定像素格式
YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR, 0.25, 0.45, “images”, “output”, “376”, “401”)

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2024-6-27 09:48 上传

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4

  

窗口程序集名	保 留	保 留	备 注
程序集1

子程序名	返回值类型	公开	备 注
_启动子程序	整数型		本子程序在程序启动后最先执行

变量名	类 型	静态	数组	备 注
图	数据矩阵类

图.从字节集加载 ( #图片1, 1)
YOLO10 (图)
返回 (0)  ' 可以根据您的需要返回任意数值

子程序名	返回值类型	公开	备 注
YOLO5
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
图	数据矩阵类

变量名	类 型	静态	数组	备 注
YOLO	YOLOV5
检测目标	对象结构体
i	整数型
滴答	长整数型

YOLO.最大步长 ＝ 64
YOLO.模型尺寸 ＝ 640
YOLO.初始化 (真, 0, 假, 1)
YOLO.初始化锚点 ()
' 测试模型
' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov5s_6.0.param
' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov5s_6.0.bin
' 读取模型成功返回0
YOLO.读_参数文件 (“D:\Project_Backup\C++\ncnnyolo56\model_param\yolov5s_6.0.param”)
YOLO.读_模型文件 (“D:\Project_Backup\C++\ncnnyolo56\model_param\yolov5s_6.0.bin”)
计次循环首 (100, )
滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()
检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR, 0.25, 0.45, “images”, “output”, “376”, “401”)
. ' 计次循环首 (检测目标.对象数, i)
' 调试输出 (检测目标.左 [i], 检测目标.顶 [i], 检测目标.宽 [i], 检测目标.高 [i], 检测目标.标签 [i], 检测目标.概率 [i])
. ' 计次循环尾 ()
调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))
计次循环尾 ()

子程序名	返回值类型	公开	备 注
YOLO8
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
图	数据矩阵类

变量名	类 型	静态	数组	备 注
YOLO	YOLOV8
检测目标	对象结构体
i	整数型
滴答	长整数型

YOLO.最大步长 ＝ 32
YOLO.模型尺寸 ＝ 640
YOLO.初始化 (真, 0, 假, 1)
' 测试模型
' https://raw.gitmirror.com/triple-Mu/ncnn-examples/main/cpp/yolov8/yolov8s.ncnn.bin
' https://raw.gitmirror.com/triple-Mu/ncnn-examples/main/cpp/yolov8/yolov8s.ncnn.param
' 读取模型成功返回0
YOLO.读_参数文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\ncnn-examples-main\cpp\yolov8\yolov8s.ncnn.param”)
YOLO.读_模型文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\ncnn-examples-main\cpp\yolov8\yolov8s.ncnn.bin”)
计次循环首 (100, )
滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()
检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR2RGB, 0.25, 0.45, “in0”, “out0”, “out1”, “out2”)
. ' 计次循环首 (检测目标.对象数, i)
' 调试输出 (检测目标.左 [i], 检测目标.顶 [i], 检测目标.宽 [i], 检测目标.高 [i], 检测目标.标签 [i], 检测目标.概率 [i])
. ' 计次循环尾 ()
调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))
计次循环尾 ()

子程序名	返回值类型	公开	备 注
YOLO4
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
图	数据矩阵类

变量名	类 型	静态	数组	备 注
YOLO	YOLOV4
检测目标	对象结构体
i	整数型
滴答	长整数型

YOLO.模型尺寸 ＝ 416
YOLO.初始化 (真, 0, 假, 4)
' 测试模型
' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-tiny-opt.bin
' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-tiny-opt.param
' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-opt.param
' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-opt.bin
' 读取模型成功返回0
YOLO.读_参数文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\yolov4-tiny-opt.param”)
YOLO.读_模型文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\yolov4-tiny-opt.bin”)
计次循环首 (100, )
滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()
检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR2RGB, “data”, “output”)
计次循环首 (检测目标.对象数, i)
调试输出 (检测目标.左 [i], 检测目标.顶 [i], 检测目标.宽 [i], 检测目标.高 [i], 检测目标.标签 [i], 检测目标.概率 [i])
计次循环尾 ()
调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))
计次循环尾 ()

子程序名	返回值类型	公开	备 注
FastestDet
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
图	数据矩阵类

变量名	类 型	静态	数组	备 注
YOLO	FastestDet
检测目标	对象结构体
i	整数型
滴答	长整数型

' 模型输入宽高
YOLO.模型尺寸 ＝ 352
YOLO.初始化 (真, 0, 假, 4)
' 测试图
' [img]https://raw.gitmirror.com/dog-qiuqiu/FastestDet/main/example/ncnn/3.jpg[/img]
' 测试模型
' https://raw.gitmirror.com/dog-qiuqiu/FastestDet/main/example/ncnn/FastestDet.param
' https://raw.gitmirror.com/dog-qiuqiu/FastestDet/main/example/ncnn/FastestDet.bin
' 读取模型成功返回0
YOLO.读_参数文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\FastestDet.param”)
YOLO.读_模型文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\FastestDet.bin”)
计次循环首 (100, )
滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()
检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR, 80, 0.65, 0.45, “input.1”, “758”)
计次循环首 (检测目标.对象数, i)
调试输出 (检测目标.左 [i], 检测目标.顶 [i], 检测目标.宽 [i], 检测目标.高 [i], 检测目标.标签 [i], 检测目标.概率 [i])
计次循环尾 ()
调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))
计次循环尾 ()

子程序名	返回值类型	公开	备 注
YOLO10
参数名	类 型	参考	可空	数组	备 注
图	数据矩阵类

变量名	类 型	静态	数组	备 注
YOLO	YOLOV10
检测目标	对象结构体
i	整数型
滴答	长整数型

YOLO.最大步长 ＝ 32
YOLO.模型尺寸 ＝ 640
YOLO.初始化 (真, 0, 假, 1)
' 测试模型
' https://raw.gitmirror.com/zhouweigogogo/yolov10-ncnn/main/models/yolov10n.ncnn.bin
' https://raw.gitmirror.com/zhouweigogogo/yolov10-ncnn/main/models/yolov10n.ncnn.param
' 读取模型成功返回0
调试输出 (YOLO.读_参数文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\yolov10-ncnn-main\models\yolov10n.ncnn.param”))
调试输出 (YOLO.读_模型文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\yolov10-ncnn-main\models\yolov10n.ncnn.bin”))
计次循环首 (100, )
滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()
检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR2RGB, 0.25, “in0”, “out0”, “out1”, “out2”)
. ' 计次循环首 (检测目标.对象数, i)
' 调试输出 (检测目标.左 [i], 检测目标.顶 [i], 检测目标.宽 [i], 检测目标.高 [i], 检测目标.标签 [i], 检测目标.概率 [i])
. ' 计次循环尾 ()
调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))
计次循环尾 ()

i支持库列表	支持库注释
OpenCV	(未知支持库)
ncnn	(未知支持库)
spec	特殊功能支持库

.版本 2<br /> .支持库 OpenCV<br /> .支持库 ncnn<br /> .支持库 spec<br /> <br /> .程序集 程序集1<br /> <br /> .子程序 _启动子程序, 整数型, , 本子程序在程序启动后最先执行<br /> .局部变量 图, 数据矩阵类<br /> <br /> 图.从字节集加载 (#图片1, 1)<br /> YOLO10 (图)<br /> 返回 (0)  ' 可以根据您的需要返回任意数值<br /> <br /> .子程序 YOLO5<br /> .参数 图, 数据矩阵类<br /> .局部变量 YOLO, YOLOV5<br /> .局部变量 检测目标, 对象结构体<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 滴答, 长整数型<br /> <br /> YOLO.最大步长 ＝ 64<br /> YOLO.模型尺寸 ＝ 640<br /> YOLO.初始化 (真, 0, 假, 1)<br /> YOLO.初始化锚点 ()<br /> <br /> ' 测试模型<br /> ' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov5s_6.0.param<br /> ' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov5s_6.0.bin<br /> ' 读取模型成功返回0<br /> YOLO.读_参数文件 (“D:\Project_Backup\C++\ncnnyolo56\model_param\yolov5s_6.0.param”)<br /> YOLO.读_模型文件 (“D:\Project_Backup\C++\ncnnyolo56\model_param\yolov5s_6.0.bin”)<br /> <br /> .计次循环首 (100, )<br /> <br />     滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()<br />     检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR, 0.25, 0.45, “images”, “output”, “376”, “401”)<br /> <br />     .' 计次循环首 (检测目标.对象数, i)<br />         ' 调试输出 (检测目标.左 <i>, 检测目标.顶 <i>, 检测目标.宽 <i>, 检测目标.高 <i>, 检测目标.标签 <i>, 检测目标.概率 <i>)<br />     .' 计次循环尾 ()<br />     调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))<br /> <br /> .计次循环尾 ()<br /> <br /> <br /> .子程序 YOLO8<br /> .参数 图, 数据矩阵类<br /> .局部变量 YOLO, YOLOV8<br /> .局部变量 检测目标, 对象结构体<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 滴答, 长整数型<br /> <br /> YOLO.最大步长 ＝ 32<br /> YOLO.模型尺寸 ＝ 640<br /> YOLO.初始化 (真, 0, 假, 1)<br /> <br /> ' 测试模型<br /> ' https://raw.gitmirror.com/triple-Mu/ncnn-examples/main/cpp/yolov8/yolov8s.ncnn.bin<br /> ' https://raw.gitmirror.com/triple-Mu/ncnn-examples/main/cpp/yolov8/yolov8s.ncnn.param<br /> <br /> ' 读取模型成功返回0<br /> YOLO.读_参数文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\ncnn-examples-main\cpp\yolov8\yolov8s.ncnn.param”)<br /> YOLO.读_模型文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\ncnn-examples-main\cpp\yolov8\yolov8s.ncnn.bin”)<br /> <br /> <br /> .计次循环首 (100, )<br /> <br />     滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()<br />     检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR2RGB, 0.25, 0.45, “in0”, “out0”, “out1”, “out2”)<br /> <br />     .' 计次循环首 (检测目标.对象数, i)<br />         ' 调试输出 (检测目标.左 <i>, 检测目标.顶 <i>, 检测目标.宽 <i>, 检测目标.高 <i>, 检测目标.标签 <i>, 检测目标.概率 <i>)<br />     .' 计次循环尾 ()<br />     调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))<br /> .计次循环尾 ()<br /> <br /> <br /> .子程序 YOLO4<br /> .参数 图, 数据矩阵类<br /> .局部变量 YOLO, YOLOV4<br /> .局部变量 检测目标, 对象结构体<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 滴答, 长整数型<br /> <br /> YOLO.模型尺寸 ＝ 416<br /> YOLO.初始化 (真, 0, 假, 4)<br /> <br /> ' 测试模型<br /> ' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-tiny-opt.bin<br /> ' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-tiny-opt.param<br /> ' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-opt.param<br /> ' https://raw.gitmirror.com/nihui/ncnn-assets/master/models/yolov4-opt.bin<br /> <br /> ' 读取模型成功返回0<br /> YOLO.读_参数文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\yolov4-tiny-opt.param”)<br /> YOLO.读_模型文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\yolov4-tiny-opt.bin”)<br /> <br /> <br /> .计次循环首 (100, )<br /> <br />     滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()<br />     检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR2RGB, “data”, “output”)<br /> <br />     .计次循环首 (检测目标.对象数, i)<br />         调试输出 (检测目标.左 <i>, 检测目标.顶 <i>, 检测目标.宽 <i>, 检测目标.高 <i>, 检测目标.标签 <i>, 检测目标.概率 <i>)<br />     .计次循环尾 ()<br /> <br />     调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))<br /> .计次循环尾 ()<br /> <br /> <br /> .子程序 FastestDet<br /> .参数 图, 数据矩阵类<br /> .局部变量 YOLO, FastestDet<br /> .局部变量 检测目标, 对象结构体<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 滴答, 长整数型<br /> <br /> ' 模型输入宽高<br /> YOLO.模型尺寸 ＝ 352<br /> YOLO.初始化 (真, 0, 假, 4)<br /> ' 测试图<br /> ' <img id="aimg_uZ98A" onclick="zoom(this, this.src, 0, 0, 0)" class="zoom" src="https://raw.gitmirror.com/dog-qiuqiu/FastestDet/main/example/ncnn/3.jpg" onmouseover="img_onmouseoverfunc(this)" lazyloadthumb="1" border="0" alt="" /><br /> ' 测试模型<br /> ' https://raw.gitmirror.com/dog-qiuqiu/FastestDet/main/example/ncnn/FastestDet.param<br /> ' https://raw.gitmirror.com/dog-qiuqiu/FastestDet/main/example/ncnn/FastestDet.bin<br /> <br /> ' 读取模型成功返回0<br /> YOLO.读_参数文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\FastestDet.param”)<br /> YOLO.读_模型文件 (“C:\Users\Administrator\Desktop\FastestDet.bin”)<br /> <br /> .计次循环首 (100, )<br /> <br />     滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()<br />     检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR, 80, 0.65, 0.45, “input.1”, “758”)<br />     .计次循环首 (检测目标.对象数, i)<br />         调试输出 (检测目标.左 <i>, 检测目标.顶 <i>, 检测目标.宽 <i>, 检测目标.高 <i>, 检测目标.标签 <i>, 检测目标.概率 <i>)<br />     .计次循环尾 ()<br /> <br />     调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))<br /> .计次循环尾 ()<br /> <br /> <br /> .子程序 YOLO10<br /> .参数 图, 数据矩阵类<br /> .局部变量 YOLO, YOLOV10<br /> .局部变量 检测目标, 对象结构体<br /> .局部变量 i, 整数型<br /> .局部变量 滴答, 长整数型<br /> <br /> YOLO.最大步长 ＝ 32<br /> YOLO.模型尺寸 ＝ 640<br /> YOLO.初始化 (真, 0, 假, 1)<br /> ' 测试模型<br /> ' https://raw.gitmirror.com/zhouweigogogo/yolov10-ncnn/main/models/yolov10n.ncnn.bin<br /> ' https://raw.gitmirror.com/zhouweigogogo/yolov10-ncnn/main/models/yolov10n.ncnn.param<br /> <br /> ' 读取模型成功返回0<br /> 调试输出 (YOLO.读_参数文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\yolov10-ncnn-main\models\yolov10n.ncnn.param”))<br /> 调试输出 (YOLO.读_模型文件 (“G:\项目备份\YOLO\NCNN\yolov10-ncnn-main\models\yolov10n.ncnn.bin”))<br /> .计次循环首 (100, )<br /> <br />     滴答 ＝ 视觉_取启动时间 ()<br />     检测目标 ＝ YOLO.检测 (图.列数, 图.行数, 图.数据指针, #像素类型_BGR2RGB, 0.25, “in0”, “out0”, “out1”, “out2”)<br /> <br />     .' 计次循环首 (检测目标.对象数, i)<br />         ' 调试输出 (检测目标.左 <i>, 检测目标.顶 <i>, 检测目标.宽 <i>, 检测目标.高 <i>, 检测目标.标签 <i>, 检测目标.概率 <i>)<br />     .' 计次循环尾 ()<br /> <br />     调试输出 (视觉_取启动时间差异 (滴答, 0))<br /> .计次循环尾 ()

qzone2030

使用位图传，测试一下看能不能免费。

恋尘

都是骗钱的玩意 目前还没见到真正免费没暗装的

恋尘

多少钱老板

beifeng008

谢谢分享

lin0658

xyh3526

你分享的什么源码，买支持库    论坛还一直让他发

inh荒岛

这东西是干什么的？

gusong125

感谢大佬分享

yeshuang1

yeshuang1 发表于 2024-7-4 01:13
数据矩阵类->这个类型不存,自己取图像指针(移除头部)都会闪退程序,无法使用.楼主把需要的支持库都补一下呗  ...

yolo对象.检测(宽,高,图片数据指针,***)还是不行呀,不管是读入图片后字节集到指针,还是创建位图()加载图片,取位图数据指针.都无法通过你的NCNN支持库的[yolo对像.检测(**,图片数据指针)]函数,直接闪退程序