yolov 与 opencv 的优劣

YOLOv 和 OpenCV 是两个不同的东西，不能直接进行比较。YOLOv 是一种深度学习目标检测算法，其主要优点是速度快、精度高，可以在实时视频流中进行目标检测。而 OpenCV 是一个计算机视觉库，提供了很多图像处理和计算机视觉相关的函数和工具，包括对深度学习模型的支持。

在使用上，YOLOv 可以结合 OpenCV 的 dnn 模块使用，使用起来比较方便。但是，由于 YOLOv 是一种深度学习算法，需要进行训练和参数调整，所以在使用上需要有一定的深度学习相关的知识。而 OpenCV 则更加偏重于计算机视觉的基础算法和处理技术，相对来说更加容易上手。

总的来说，YOLOv 和 OpenCV 都有自己的优点和适用场景，具体使用哪种技术取决于具体的需求和应用场景。

相关问题

yolov5 opencv

引用是关于yolov5 opencv的多模型推理的代码实现，引用是关于yolov5 opencv的旋转框检测的代码实现，引用是关于yolov5 opencv的多边形检测的代码实现。

Yolov5 opencv是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用了一种名为YOLO（You Only Look Once）的实时目标检测框架。与传统的目标检测算法相比，Yolov5具有更高的检测速度和准确性。

Yolov5 opencv的实现主要包括以下几个步骤：
1. 数据准备：将目标检测的数据集进行标注和划分。
2. 模型训练：使用标注好的数据集对yolov5模型进行训练，以得到检测网络的参数。
3. 模型推理：使用训练好的模型对测试图像进行目标检测，得到目标的类别和位置信息。
4. 后处理：对检测结果进行后处理，例如去除重复检测的框和低置信度的框，以及框的修正和分类。

yolov5 opencv onnx

yolov5是一个目标检测算法，可以用于检测图像中的目标物体。OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。ONNXRuntime是一个深度学习推理引擎，用于在不同硬件平台上运行训练好的模型。

基于你提供的引用内容，我了解到你在GitHub上发布了一套旋转目标检测的demo程序，使用了yolov5、OpenCV和ONNXRuntime。这套程序提供了C和Python两个版本的实现，输出矩形框的中心点坐标、高宽和倾斜角。你可以在该程序的GitHub地址中找到更多详细信息和源码。

你还提到参考了网络上的一些大佬的文章，避免了一些坑。这些文章可能提供了一些关于yolov5、OpenCV和ONNX的实践经验和技巧。

除此之外，还有一篇手把手教你使用OpenCV和ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测的文章，其中介绍了学习旋转角度和不规则四边形目标检测的方法。

总结起来，yolov5、OpenCV和ONNXRuntime是三个在目标检测领域常用的工具和技术，你在GitHub上发布了一套使用这些工具实现旋转目标检测的demo程序。你可以通过参考网络上的文章和教程来获取更多关于yolov5、OpenCV和ONNX的知识和经验。