c++调用opencv yolov7
时间: 2023-09-04 11:16:03 浏览: 52
要在C++中调用OpenCV的Yolov7,需要以下步骤:
1. 下载和安装OpenCV和Yolov7。可以从官方网站下载OpenCV,也可以从GitHub上下载Yolov7。
2. 加载Yolov7模型。在C++中,可以使用dnn::readNetFromDarknet函数来加载Yolov7模型。
3. 加载图像并进行预处理。在C++中,可以使用cv::imread函数来加载图像,并使用cv::dnn::blobFromImage函数来进行预处理。
4. 执行前向传递。在C++中,可以使用cv::dnn::Net::forward函数来执行前向传递。
5. 解析输出并绘制边界框。在C++中,可以使用cv::dnn::NMSBoxes函数来解析输出,并使用cv::rectangle函数来绘制边界框。
以下是一个简单的示例代码,展示了如何在C++中调用OpenCV的Yolov7:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
int main()
{
// 加载Yolov7模型
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov7.cfg", "yolov7.weights");
// 加载图像并进行预处理
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255.0, cv::Size(416, 416), cv::Scalar(), true, false);
// 执行前向传递
net.setInput(blob);
cv::Mat output = net.forward();
// 解析输出并绘制边界框
std::vector<cv::Mat> detections(output.size[0]);
for (int i = 0; i < output.size[0]; ++i) {
cv::Mat detection(output.size[1], output.size[2], CV_32F, output.ptr<float>(i));
detections[i] = detection;
}
std::vector<int> indices;
cv::dnn::NMSBoxes(bboxes, confidences, 0.5, 0.4, indices);
for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i)
{
int idx = indices[i];
cv::Rect bbox = bboxes[idx];
float confidence = confidences[idx];
cv::rectangle(image, bbox, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}
cv::imshow("Yolov7", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```