QT图像与目标检测系统源码实现及ONNXRuntime加速

资源摘要信息:"基于QT实现的缺陷检测系统c++源码含图像检测+目标检测支持ONNXRuntime加速.zip" 知识点： 1. QT框架：QT是一个跨平台的C++应用程序开发框架，主要用于开发图形用户界面（GUI）应用程序，同时也支持非GUI的程序开发。QT提供了丰富的模块，如网络、图形、数据库等，使得开发者可以快速开发出功能丰富的应用程序。 2. 缺陷检测系统：缺陷检测系统主要用于自动检测产品的缺陷，提高产品的质量。在工业生产中，缺陷检测系统被广泛应用，如奥比中光工业相机检测、视频检测以及图片检测等。 3. 图像处理：图像处理是指通过计算机对图像进行分析、处理的过程。图像处理的主要步骤包括图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别等。在本缺陷检测系统中，图像处理包括二值化、边缘检测和图像矩运算。 4. 二值化：二值化是图像处理中的一种常用技术，它将图像中的像素值转换为0或255（即黑色或白色），从而简化图像信息。在缺陷检测系统中，二值化可以帮助突出图像中的缺陷部分。 5. 边缘检测：边缘检测是图像处理中的重要技术，它用于识别图像中的边缘信息。边缘通常对应于图像中目标物体的边界，因此，边缘检测对于目标检测和图像分割具有重要意义。 6. 图像矩运算：图像矩是图像分析中的一种基本特征，它可以描述图像的形状和结构。在缺陷检测系统中，图像矩运算可以用于描述和识别图像中的缺陷特征。 7. 目标检测：目标检测是在图像中识别和定位特定目标的过程。在本缺陷检测系统中，目标检测用于识别图像中的缺陷位置。 8. ONNXRuntime：ONNXRuntime是一个开源的机器学习推理引擎，它支持多种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。ONNXRuntime可以优化模型的性能，支持GPU加速，使得模型推理更加高效。 9. yolov5s模型：yolov5s是基于YOLO（You Only Look Once）算法的一种目标检测模型。YOLO算法是一种实时的目标检测算法，它可以将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。 10. GPU加速：GPU加速是一种利用图形处理单元（GPU）进行并行计算，提高计算速度的技术。在深度学习和机器学习中，GPU加速可以显著提高模型的训练和推理速度。 11. 奥比中光工业相机：奥比中光是一家专注于机器视觉技术的公司，其产品包括多种工业相机。在本缺陷检测系统中，奥比中光工业相机被用于图像采集和缺陷检测。 12. 视频检测和图片检测：视频检测是指通过分析视频帧来识别和定位目标的过程。图片检测则是通过分析单个图片来识别和定位目标的过程。在缺陷检测系统中，视频检测和图片检测可以帮助识别产品的动态和静态缺陷。 在以上知识点中，我们可以看到，本缺陷检测系统是一个集成了多种技术的综合系统，涵盖了从图像采集到图像处理，再到目标检测的全过程。同时，该系统利用了深度学习模型和GPU加速技术，提高了缺陷检测的效率和准确性。