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深度学习模型部署:OpenCV的DNN模块学习
opencv
OpenCV: 开源计算机视觉库
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/opencv31/opencv
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1.是什么?
OpenCV的DNN模块可以用来加载和使用由各种深度学习框架训练的模型,例如TensorFlow, Caffe, Darknet, Torch/PyTorch等。
2.为什么用它?
使用OpenCV DNN模块,可以在不需要安装这些框架的情况下运行深度学习模型,对于部署在较低功耗或限制性环境中的应用程序特别有用。
3.怎么用?
基本步骤:
-
加载模型:使用
cv2.dnn.readNetFromXXX()
,其中XXX
可以是Caffe, TensorFlow, Torch, Darknet或者是onnx等,具体取决于模型格式。 -
设置输入:准备好输入数据,通常需要进行一些预处理,比如缩放、中心化、归一化等。
-
前向传播:执行模型的前向传播过程,获取输出。
-
处理输出:根据需求对输出进行处理,执行后续的处理步骤
示例:
import cv2
import numpy as np
# 加载ONNX模型
net = cv2.dnn.readNetFromONNX('model_path.onnx')
# 设置模型输入,假设输入是224x224的RGB图像
# 这里需要注意OpenCV通常使用BGR格式,根据需要进行转换
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1/255.0, size=(224, 224), mean=(0.485, 0.456, 0.406), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
# 执行前向传播
output = net.forward()
# 处理输出
# 这里的处理取决于模型的具体输出,可能需要进一步的解码或转换
print(output)
4.和其他方案相比的优缺点?
- 只要支持安装opencv就可以用
- 有一定的cpu性能优化但不多
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OpenCV: 开源计算机视觉库
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Removed Android test as it's broken for now 1 天前
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