当前位置: 首页 > news >正文

[C++]使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型

【算法介绍】

在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg进行实例分割是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。

部署过程大致如下:首先,需要确保开发环境已经安装了OpenCV 4.x(带有DNN模块)和必要的C++编译器。然后,将YOLOv11-seg模型从PyTorch转换为ONNX格式,这通常涉及使用PyTorch的torch.onnx.export函数。接下来,使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型,并准备好模型的配置文件和类别名称文件。

在模型推理阶段,需要预处理输入图像(如调整大小、归一化等)以符合模型的输入要求,将预处理后的图像输入到模型中,并获取分割结果。对结果进行后处理,包括解析输出、应用非极大值抑制(NMS)和绘制分割边界等。

需要注意的是,由于YOLOv11-seg是一个复杂的模型,其输出可能包含多个层的信息,因此需要仔细解析模型输出,并根据YOLOv11-seg的具体实现进行后处理。此外,由于OpenCV的DNN模块对ONNX的支持可能有限,某些YOLOv11-seg的特性可能无法在OpenCV中直接实现,这时可能需要寻找替代方案。

总之,使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg需要深入理解模型架构、OpenCV的DNN模块以及ONNX格式。

【效果展示】

【实现部分代码】

#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<math.h>
#include "yolov11_seg.h"
#include<time.h>
#define  VIDEO_OPENCV //if define, use opencv for video.using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;template<typename _Tp>
int yolov11(_Tp& task, cv::Mat& img, std::string& model_path)
{cv::dnn::Net net;if (task.ReadModel(net, model_path, false)) {std::cout << "read net ok!" << std::endl;}else {return -1;}//生成随机颜色std::vector<cv::Scalar> color;srand(time(0));for (int i = 0; i < 80; i++) {int b = rand() % 256;int g = rand() % 256;int r = rand() % 256;color.push_back(cv::Scalar(b, g, r));}std::vector<OutputParams> result;bool isPose = false;if (typeid(task) == typeid(Yolov8Pose)) {isPose = true;}PoseParams poseParams;if (task.Detect(img, net, result)) {if (isPose)DrawPredPose(img, result, poseParams);elseDrawPred(img, result, task._className, color);}else {std::cout << "Detect Failed!" << std::endl;}system("pause");return 0;
}template<typename _Tp>
int video_demo(_Tp& task, std::string& model_path)
{std::vector<cv::Scalar> color;srand(time(0));for (int i = 0; i < 80; i++) {int b = rand() % 256;int g = rand() % 256;int r = rand() % 256;color.push_back(cv::Scalar(b, g, r));}std::vector<OutputParams> result;cv::VideoCapture cap("car.mp4");if (!cap.isOpened()){std::cout << "open capture failured!" << std::endl;return -1;}cv::Mat frame;cv::dnn::Net net;if (task.ReadModel(net, model_path, true)) {std::cout << "read net ok!" << std::endl;}else {std::cout << "read net failured!" << std::endl;return -1;}while (true){cap.read(frame);if (frame.empty()){std::cout << "read to end" << std::endl;break;}result.clear();if (task.Detect(frame, net, result)) {DrawPred(frame, result, task._className, color,true);}int k = waitKey(10);if (k == 27) { //esc break;}}cap.release();system("pause");return 0;
}int main() {string detect_model_path = "./yolo11n-seg.onnx";Yolov11Seg detector;video_demo(detector, detect_model_path);
}

【视频演示】

C++使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】vs2019cmake==3.24.3opencv==4.8.0更多信息和源码下载参考博文:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142716713, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心,相关视频:使用易语言调用opencv进行视频和摄像头每一帧处理,C# winform部署yolov10的onnx模型,图像分割领域如何水一篇论文,怎样学能快速出结果?UNet/Deeplab/Mask2former/SAM图像分割算法全详解!,C#使用onnxruntime部署Detic检测2万1千种类别的物体,强烈推荐!国防科技大学OpenCV图像处理全套教程!终于有人将opencv讲透了!存下吧,比啃书好多了!机器视觉/人脸检测/计算机视觉/人工智能,易语言部署yolov8的onnx模型,yolov8最新版onnx部署Android安卓ncnn,C# winform使用纯opencvsharp部署yolox-onnx模型,使用python部署yolov10的onnx模型,C# winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测icon-default.png?t=O83Ahttps://www.bilibili.com/video/BV1oE1dYTEGh/
【源码下载】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89848150


【测试环境】

vs2019
cmake==3.24.3
opencv==4.8.0

【运行步骤】

下载模型:https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n-seg.pt

转换模型:yolo export model=yolo11n-seg.pt format=onnx dynamic=False opset=12 

编译项目源码,将模型,视频路径对应到源码即可运行

相关文章:

[C++]使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型

【算法介绍】 在C中使用纯OpenCV部署YOLOv11-seg进行实例分割是一项具有挑战性的任务&#xff0c;因为YOLOv11通常是用PyTorch等深度学习框架实现的&#xff0c;而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而&#xff0c;可以通过一些间接的方法来实现这一目标&#x…...

PAT甲级-1122 Hamiltonian Cycle

题目 题目大意 给定一个图和几组顶点&#xff0c;判断每组顶点是否能构成一个哈密顿回路。 知识点 哈密顿回路满足几点要求&#xff1a;构成一个封闭环&#xff0c;并且经过所有顶点&#xff0c;每个顶点经过一次。 即满足第一个顶点值和最后一个顶点值相等&#xff1b;只有…...

Java 插入排序

插入排序&#xff08;Insertion Sort&#xff09;是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列&#xff0c;对于未排序数据&#xff0c;在已排序序列中从后向前扫描&#xff0c;找到相应位置并插入。以下是插入排序的Java实现&#xff1a; public class Inserti…...

随机掉落的项目足迹:Vue3中vite.config.ts配置代理服务器解决跨域问题

跨域问题产生的原因&#xff1a;浏览器同源策略 后面的通俗解释小标题下的内容是便于大家理解同源策略和跨域问题。 而同源策略和跨域问题这两个小标题下的内容虽然比较专业不容易阅读&#xff0c;但是还是建议大家花时间理解并记忆&#xff0c;因为这是前端面试中的常考点。…...

C++笔记之标准库和boost库中bind占位符_1的写法差异

C++笔记之标准库和boost库中bind占位符_1的写法差异 code review! 参考博文: C++新特性探究(十五):bind 在C++中,_1 和 std::placeholders::_1 都用于表示占位符,但它们有不同的上下文:...

二分查找

文章目录 1.算法思想2.代码实现(1)循环实现(2)递归实现 3.题目练习 1.算法思想 二分查找(折半查找)&#xff1a;有序数组(升序或降序&#xff0c;可以不连续)&#xff0c;每次缩小一半的区间。 时间复杂度&#xff1a;O(log n) 空间复杂度&#xff1a;循环实现是 O(1)&#xf…...

关注、取关、Redis实现共同关注、 博客推送与分页查询

Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;Resourceprivate IUserService userService;Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {//1.获取登陆的用户Long userId UserHolder.getUser().getId();//1.判断是关注还是取关if(isFollo…...

专业高清录屏软件!Mirillis Action v4.40 解锁版下载,小白看了都会的安装方法

Mirillis Action!&#xff08;暗神屏幕录制软件&#xff09;专业高清屏幕录像软件&#xff0c;被誉为游戏视频三大神器之一。这款屏幕录制软件和游戏录制软件&#xff0c;拥有三大硬件加速技术&#xff0c;支持以超高清视频画质录制桌面和实况直播&#xff0c;超清视频画质&…...

胤娲科技:AI重塑会议——灵动未来,会议新纪元

你是否曾经历过这样的会议场景&#xff1a;会议纪要不准确&#xff0c;人名张冠李戴&#xff1b;错过会议&#xff0c;却无从回顾关键内容&#xff1b;会议效率低下&#xff0c;时间白白流逝&#xff1f; 这些问题仿佛成了现代会议的“顽疾”。然而&#xff0c;随着AI技术的飞速…...

Python画笔案例-080 绘制 颜色亮度测试

1、绘制 颜色亮度测试 通过 python 的turtle 库绘制 颜色亮度测试,如下图: 2、实现代码 绘制 颜色亮度测试,以下为实现代码: """颜色亮度测试.py本程序需要coloradd模块支持,请在cmd窗口,即命令提示符下输入pip install coloradd进行安装。本程序演示brig…...

MATLAB工具库:数据统计分析工具MvCAT、MhAST等

MATLAB工具库&#xff1a;数据统计分析工具MvCAT、MhAST等 工具1&#xff1a;Multivariate Copula Analysis Toolbox (MvCAT)MATLAB中运行 工具2&#xff1a;Multi-hazard Scenario Analysis Toolbox (MhAST) 参考 The University of California-软件库-Software 工具1&#xf…...

角色动画——RootMotion全解

1. Unity(2022)的应用 由Animtor组件控制 在Animation Clip下可进行详细设置 ​ 官方文档的介绍(Animation选项卡 - Unity 手册) 上述动画类型在Rag选项卡中设置: Rig 选项卡上的设置定义了 Unity 如何将变形体映射到导入模型中的网格&#xff0c;以便能够将其动画化。 对于人…...

加密软件的桌面管理系统有什么?

1、IT资源管控&#xff1a;协助企事业单位管理者对内部计算机、宽带、打印、外围设备等IT资源进行管控&#xff0c;提高IT资源利用率。 2、规范内网行为&#xff1a;规范员工的计算机使用行为、网络使用行为、IT资产使用行为、设备使用行为 等&#xff0c;令员工活动在合规范围…...

【stm32】寄存器(stm32技术手册下载链接)

1、资料下载 RM0008_STM32F101xx,STM32F102xx,STM32F103xx,STM32F105xx和STM32F107xx单片机参考手册 | STMCU中文官网 2、代码 设置PB7 //设置PB7 #define SDA_IN() {GPIOB->CRL&0X0FFFFFFF;GPIOB->CRL|(u32)8<<28;} #define SDA_OUT() {GPIOB->…...

django的路由分发

前言&#xff1a; 在前面我们已经学习了基础的Django了&#xff0c;今天我们将继续学习&#xff0c;我们今天学习的是路由分发&#xff1a; 路由分发是Web框架中的一个核心概念&#xff0c;它指的是将不同的URL请求映射到对应的处理函数&#xff08;视图&#xff09;的过程。…...

《贪吃蛇小游戏 1.0》源码

好久不见&#xff01; 终于搞好了简易版贪吃蛇小游戏&#xff08;C语言版&#xff09;&#xff0c;邀请你来玩一下~ 目录 Snake.h Snake.c test.c Snake.h #include<stdio.h> #include<windows.h> #include<stdbool.h> #include<stdlib.h> #inclu…...

初入网络学习第一篇

引言 不磨磨唧唧&#xff0c;跟着学就好了&#xff0c;这个是我个人整理的学习内容梳理&#xff0c;学完百分百有收获。 1、使用的网络平台:eNSP 下载方法以及内容参考这篇文章 华为 eNSP 模拟器安装教程&#xff08;内含下载地址&#xff09;_ensp下载-CSDN博客https://b…...

(项目管理系列课程)项目规划阶段:项目范围管理-收集需求

在项目管理中&#xff0c;“规划过程组”是指一系列旨在定义和细化项目目标、规划如何达到这些目标并管理项目工作的过程。在这个过程中&#xff0c;“收集需求”是一个至关重要的活动&#xff0c;它涉及到识别和记录项目干系人的需求&#xff0c;以确保项目最终能够满足干系人…...

SQl注入文件上传及sqli-labs第七关less-7

Sql注入文件上传 1、sql知识基础 secure_file_priv 参数 secure_file_priv 为 NULL 时&#xff0c;表示限制mysqld不允许导入或导出。 secure_file_priv 为 /tmp 时&#xff0c;表示限制mysqld只能在/tmp目录中执行导入导出&#xff0c;其他目录不能导出导入。 secure_fil…...

想成为月薪过万的软件测试工程师?快看过来!

软件测试人员的工作主要是检测软件系统中的存在的BUG&#xff0c;但并不是毫无逻辑的盲目抓瞎。学会运用测试思维去完成测试工作&#xff0c;会使你的工作事半功倍。 01 软件测试的前提假设 测试人员进行软件测试的基本假设是“有罪推断”。即&#xff1a;认为被测程序一定是…...

iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘

美国西海岸的夏天&#xff0c;再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至&#xff0c;这不仅是开发者的盛宴&#xff0c;更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年&#xff0c;苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新&#xff0c;包括 iOS 26、iPadOS 26…...

ubuntu搭建nfs服务centos挂载访问

在Ubuntu上设置NFS服务器 在Ubuntu上&#xff0c;你可以使用apt包管理器来安装NFS服务器。打开终端并运行&#xff1a; sudo apt update sudo apt install nfs-kernel-server创建共享目录 创建一个目录用于共享&#xff0c;例如/shared&#xff1a; sudo mkdir /shared sud…...

【Oracle APEX开发小技巧12】

有如下需求&#xff1a; 有一个问题反馈页面&#xff0c;要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据&#xff0c;方便管理员及时处理反馈。 我的方法&#xff1a;直接将逻辑写在SQL中&#xff0c;这样可以直接在页面展示 完整代码&#xff1a; SELECTSF.FE…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

华为云Flexus+DeepSeek征文|DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建

华为云FlexusDeepSeek征文&#xff5c;DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建 前言 如今大模型其性能出色&#xff0c;华为云 ModelArts Studio_MaaS大模型即服务平台华为云内置了大模型&#xff0c;能助力我们轻松驾驭 DeepSeek-V3/R1&#xff0c;本文中将分享如何…...

html-<abbr> 缩写或首字母缩略词

定义与作用 <abbr> 标签用于表示缩写或首字母缩略词&#xff0c;它可以帮助用户更好地理解缩写的含义&#xff0c;尤其是对于那些不熟悉该缩写的用户。 title 属性的内容提供了缩写的详细说明。当用户将鼠标悬停在缩写上时&#xff0c;会显示一个提示框。 示例&#x…...

【生成模型】视频生成论文调研

工作清单 上游应用方向&#xff1a;控制、速度、时长、高动态、多主体驱动 类型工作基础模型WAN / WAN-VACE / HunyuanVideo控制条件轨迹控制ATI~镜头控制ReCamMaster~多主体驱动Phantom~音频驱动Let Them Talk: Audio-Driven Multi-Person Conversational Video Generation速…...

Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能

fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...

Spring是如何解决Bean的循环依赖:三级缓存机制

1、什么是 Bean 的循环依赖 在 Spring框架中,Bean 的循环依赖是指多个 Bean 之间‌互相持有对方引用‌,形成闭环依赖关系的现象。 多个 Bean 的依赖关系构成环形链路,例如: 双向依赖:Bean A 依赖 Bean B,同时 Bean B 也依赖 Bean A(A↔B)。链条循环: Bean A → Bean…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程&#xff0c;代码下载&#xff1a;这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中&#xff0c;**知识蒸馏&#xff08;Knowledge Distillation&#xff09;**被广泛应用&#xff0c;作为提升模型…...