opencv-dnn

yolo3+ocr

Real-time portrait segmentation for mobile devices

用opencv的dnn模块做yolov5目标检测，包含C++和Python两个版本的程序

使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，三项视觉感知任务，包含C++和Python两种版本的程序实现。本套程序只依赖opencv库就可以运行， 从而彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

使用深度学习算法实现虚拟试衣镜，结合了人体姿态估计、人体分割、几何匹配和GAN，四种模型。仅仅只依赖opencv库就能运行

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。支持yolov5s，yolov5m，yolov5l，yolov5n，yolov5x，yolov5s6，yolov5m6，yolov5l6，yolov5n6，yolov5x6的十种结构的yolov5-v6.1

使用OpenCV部署yolov8检测人脸和关键点以及人脸质量评价，包含C++和Python两个版本的程序，只依赖opencv库就可以运行，彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

基于opencv的4种YOLO目标检测，C++和Python两个版本的实现，仅仅只依赖opencv库就可以运行

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOX+ByteTrack目标跟踪，包含C++和Python两个版本的程序

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测，一共包含14个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序

使用OpenCV部署YOLOX，支持YOLOX-S、YOLOX-M、YOLOX-L、YOLOX-X、YOLOX-Darknet53五种结构，包含C++和Python两种版本的程序

用opencv的dnn模块做yolov5目标检测，包含C++和Python两个版本的程序，优化后的

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署NanoDet-Plus，包含C++和Python两个版本的程序

用opencv部署nanodet目标检测，包含C++和Python两种版本程序的实现

Use the Intel D435 real-sensing camera to realize target detection based on the Yolov3 framework under the Opencv DNN framework, and realize the 3D positioning of the Objection according to the depth information. Real-time display of the coordinates in the camera coordinate system.ADD--Using Yolov5 By TensorRT model,AGX-Xavier,RealTime Object Detection

使用opencv部署yolact实例分割，包含C++和Python两种版本的程序

使用OpenCV部署yolov5-pose目标检测+人体姿态估计，包含C++和Python两个版本的程序。支持yolov5s，yolov5m，yolov5l

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOPV2目标检测+可驾驶区域分割+车道线分割，一共包含54个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。仅仅只依赖OpenCV就能运行，彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

使用OpenCV+onnxruntime部署中文clip做以文搜图，给出一句话来描述想要的图片，就能从图库中搜出来符合要求的图片。包含C++和Python两个版本的程序

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署yolov5检测车牌和4个角点，包含C++和Python两个版本的程序