opencv dnn 예제

안녕하세요, 내 노트북에 openCV 3.3을 설치하고 구축했습니다. 나는 Opencv_contrib을 구축하지 않았습니다. 딥 러닝-opencv.zip에 주어진 예제를 실행하면이 프로그램 예제의 작업 디에이치자이 파일을 넣는 오류가 발생합니다. 사용 변환 모델 pytorch -> 카페, 부하 opencv 후! 이 블로그 게시물의 “다운로드” 섹션을 사용하여 소스 코드 + 사전 학습된 GoogLeNet 아키텍처 + 예제 이미지를 다운로드해야 합니다. 사용법: deep_learning_with_opencv.py [-h] -i IMAGE-p PROTOTXT-m MODEL -l LABELS deep_learning_with_opencv.py: 오류: 인수 -i/-이미지가 필요합니다 제공된 API(C++및 파이썬용)는 매우 사용하기 쉽고, 네트워크를 로드하고 실행하기만 하면 됩니다. 여러 입력/출력이 지원됩니다. 다음은 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn 예입니다. 방금 소스 코드와 다른 모든 파일을 다운로드 한 다음 IDLE으로 deep_learning_with_opencv.py 파일을 열고 실행했지만 이 오류를 제공합니다. “cd” 명령을 사용하여 코드를 다운로드한 곳으로 디렉토리를 변경하는 것이 좋습니다. “$”는 쉘을 나타냅니다. 복사하여 붙여넣기할 필요가 없습니다. 블로그 게시물에서 스크립트를 실행하는 방법의 예를 볼 수 있습니다. 안녕하세요 애드리안.

이미이 게시물을 통과했지만 문제는 이 예제에서 주어진 모델이 객체를 훨씬 더 많이 감지 할 수있는 20 개의 개체를 감지 할 수있는 모델입니다. 그래서 여기에 내 관심사는, 내가 실시간으로 펀칭 가방을 감지하고 경계 상자와 이미지에서 찾을 수 있지만 불행하게도 나는이 모델로 그렇게 할 수 없다는 것입니다. 저는 이 장래에서 도움을 구하고 있습니다. 분명하지 않기 때문에 각 플랫폼에 대한 python opencv 라이브러리를 얻을 위치를 언급하는 것이 유용 할 수 있습니다. 당신은 또한 설치 지침에 따라 언급하지만 그들에 대한 링크가 없는, 다시 그들은 OpenCV 사이트에서 찾을 수 그렇게 쉬운 되지 않습니다. OpenCV 3.3에 대한 opencv 및 opencv_contrib 릴리스를 사용하는 동안 MacOS 또는 우분투에 대한 이 지침을 따르십시오. MacOS + 사제 설치 지침을 선택하는 경우 –HEAD 스위치 (언급 한 다른 사람들 중)를 사용하여 OpenCV의 출혈 에지 버전을 얻으십시오. 당신의 우수한 작품을 주셔서 감사합니다.

나는 당신의 단계별 튜토리얼을 따라 성공적으로 opencv에 깊은 학습을 실현했다. 어떻게 내가뿐만 아니라이 상황에 실행한 내 리눅스 노트북에 opencv 파이썬DN을 설치합니까. 10/13/17. 나는 윈도우 10 x64에서 텐서 플로우 1.* 및 파이썬 3.5를 사용하고 있습니다. Docker 컨테이너 및 가상 환경을 다루고 싶지 않아서 추적할 수 없습니다. 난 그냥 모델을 다시 훈련하고 OpenCV를 통해 다시 재생할 수 있습니다. 배포된 모델에 TF를 사용하는 것은 과잉 입니다. 나는 꽃 예제를 사용하고 있습니다. 나는 꽃 이미지를 사용하여 개시 (모델?)를 재교육하기 위해 TF를 얻었다. 그런 다음 출력 그래프를 가져 와서 OpenCV 3.3 (cv2.dnn.readFromTensorflow)으로로드하고 다른 알 수없는 레이어 오류를 얻습니다. 나는 다시 훈련 된 TF 모델에 존재하는 “아직”을 처리 할 수없는 레이어 OpenCV를 제거하기 위해 실행해야하는 몇 가지 다른 파이썬 스크립트를 살펴보았습니다.

누군가가 ALL IN ONE 파이썬 스크립트가 있는 곳을 알고 있다면 이전에 다시 학습된 TF 모델을 가져와서 OpenCV 3.3 dnn으로 로드할 수 있습니다. 파이썬 2.7과 OpenCV 3.3을 사용하여 모델 예측을 수행합니다. 이 아드리안의 카페 예제와 잘 작동, 하지만 다시 학습 된 TF 모델. 나는 TF와 배포와 모든 너트와 볼트에 배울 많이 가지고 실현. 이 자료를 다루는이 사이트에 어딘가에 다른 링크가있는 경우 죄송합니다. 이것은 지금까지 내가이 주제에 본 최고의 사이트입니다. 딥 러닝은 요즘 컴퓨터 비전에서 가장 인기 있고 빠르게 성장하는 분야입니다. OpenCV 3.1 이후 깊은 네트워크와 전달 전달 (추론)를 구현 하는 라이브러리에 DNN 모듈, Caffe 와 같은 몇 가지 인기 있는 딥 러닝 프레임 워크를 사용 하 여 미리 훈련.