opencv模块（opencv模块识别）

本篇文章给大家谈谈opencv模块，以及opencv模块识别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、使用opencv时,导入模块语句是什么
• 2、opencv指定模块编译精简dll大小
• 3、如何使用opencv的gpu模块
• 4、用opencv的dnn模块调onnx模型文件

使用opencv时,导入模块语句是什么

importxxxopenmv。帆如

导入类等：importxxxfromxxx不同的导入方首世式会导致后面led类的态芹启调用不同。

在使用OpenCV时，要先导入CV2模块（即importcv2），大多数常用的OpenCV函数都在CV2模块内。

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opencv指定模块编译精简dll大小

         opencv 官方提供有编译好的dll，但太大肢扒枝了，本来就用图片加载功能竟然历敏要携带一个很大的dll很不值得，这时就需要到自己编译了。

我们使用工具cmake gui打开要编译的opencv源码，然后勾选掉不要的模块，进行编译就搞定。

如图，我只用到几个模块opencv_core,opencv_imgproc,opencv_highgui。

name 为BUILD_开头的就是编译模块了此灶，使用那个模块就勾选那个模块。

如何使用opencv的gpu模块

在介绍OpenCV中GPU模块使用之前，先回顾下CUDA的一般使用方法，其基本步骤如下：

1.主机代码执行；2.传输岁瞎数据到GPU；3.确定grid，block大小；

4.调用内核函数，GPU运行程序；5.传输结果到CPU；6.继续主机代码执行。

下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。

注意的问题：cu，cpp文件的组织

内核函乎迟空数和其wrapper函数置于cu文件中。

在cpp文件声明wrapper函数，并调用wrapper函数。

wrapper函数的声明定义需加extern "C"。

OpenCV中GPU模块的使用

使用的步骤与CUDA的基本使用方法类似，只是OpenCV中GPU模块，已经封装的内核旦毁函数的调用，其使用步骤如下：

1.验证OpenCV是否已启用GPU模块。

2.上传待处理数据到GPU (Mat -- GpuMat)。

3.调用OpenCV支持的GPU的处理函数。

4.下载处理结果到CPU (GpuMat --- Mat)。

其示例程序如下，完成颜色转换，BGR2GRAY。

用opencv的dnn模块调onnx模型文件

1.onnx（Open Neural Network Exchange）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。

用于在各种深度学习训练和推理框架转换的一个中间表示格式。

它衡誉定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性，开放性较强。

2.在对推理速度要求不高的情况下，使用opencv自带的dnn模块可快速部署应用和解决方案，

且能做到轻量化部署，减少对第三方平台的依赖。

它包含两个预处理函数（blobFromImage、blobFromImages），为通过预训练深度学习模型进行分类，做好准备。

这两个函数执行减均值、缩放和通道交换（可选），但是并不是所历拦瞎有的深度学习架构执行减均值和缩放，

在预处理你的图像之前，一定要读你所使用网络的相关文献。

cv2.dnn.blobFromImage函数返回的blob是我们输入图像进行随意从中心裁剪，减均值、缩放和通道交换的结果。

cv2.dnn.blobFromImages和cv2.dnn.blobFromImage不同在于，前者接受多张图像，后者接受一张图像。

多张图像使用cv2.dnn.blobFromImages有更少的函数调用开肢空销，能够更快批处理图像或帧。

关于opencv模块和opencv模块识别的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。