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摘要： 🎯 Hough變換基礎 一、概述 Hough變換（霍夫變換）是一種經典的形狀檢測算法，廣泛應用于直線、圓、橢圓等幾何圖形的識別中。 其核心思想是： 將圖像空間中的點映射到參數空間中，通過“投票”機制尋找最符合幾何模型的參數。 換句話說： 圖像空間中：點代表像素。 參數空間中：點代表一條可能的幾何形 閱讀全文
posted @ 2025-10-29 17:34 Ytytyty 閱讀(du)(4) 評論(0) 推(tui)薦(0)
摘要： ![image](//img2024.xtjzw.net/blog/3676830/202510/3676830-20251029165112750-2021530976.png) ![image](//img2024.xtjzw.net/blog/3676830/202510/3676830-20251029165602248-512926407.png) ![i 閱讀全文
posted @ 2025-10-29 17:12 Ytytyty 閱讀(3) 評(ping)論(0) 推(tui)薦(0)
摘要： Halcon算法詳解：區域生長算法原理與實戰 區域生長算法是圖像分割領域中一種經典的“自底向上”方法，核心思想是從指定的“種子”出發，通過定義相似性準則逐步合并相鄰像素，最終形成具有統一特征的區域，從而實現圖像中目標與背景的分離。該算法在工業檢測（如零件缺陷識別）、醫學影像（如腫瘤區域分割）等場景中 閱讀全文
posted @ 2025-10-26 21:09 Ytytyty 閱讀(4) 評(ping)論(lun)(0) 推(tui)薦(0)
摘要： 后處理推薦使用多線程處理，大大提高數據處理速度。但要注意線程安全問題。此外還要對置信度進行過濾以及NMS過濾 閱讀全文
posted @ 2025-10-25 14:12 Ytytyty 閱讀(du)(3) 評論(0) 推薦(jian)(0)
摘要： 不論使用何種Yolo模型，都離不開圖像前處理。主要包括以下幾點。 裁剪圖像到模型要求的Size 對裁剪后的圖像進行填充 記錄縮放比等相關信息，用于還原圖像。 閱讀全文
posted @ 2025-10-25 14:10 Ytytyty 閱讀(4) 評論(0) 推薦(0)
摘要： YOLO11 分割模型 ONNX 輸出 一、模型輸出結構概覽 YOLO11 分割模型在導出為 ONNX 格式后，通常會包含 兩個輸出分支： Output0：檢測張量（Detection Tensor） Output1：掩膜原型張量（Mask Prototype Tensor） 二、Output0 — 閱讀全文
posted @ 2025-10-22 19:09 Ytytyty 閱讀(19) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 123 閱讀全文
posted @ 2025-10-21 22:15 Ytytyty 閱讀(2) 評論(0) 推(tui)薦(0)
摘要： Yolo11分類數據集 Yolo11分類數據集制作非常簡單。具體數據集目錄結構如下。 C#中部署 Yol11的分類模型，在C#中通過Onnx部署。其對應的輸出非常簡單。只有一個輸出分支，該分支輸出一個一維張量，表示每個類別的置信度。 該模型的輸入參數名稱為images。輸出參數名稱為output0。 閱讀全文
posted @ 2025-10-21 16:57 Ytytyty 閱讀(5) 評論(0) 推薦(0)
摘要： 🧩 在 C# 中使用 ONNX 調用深度學習模型的完整筆記 本文系統總結了在 C# 環境中調用 ONNX 深度學習模型 的全流程，包括模型導出、模型結構分析、Metadata 信息提取、推理實現與性能優化。 一、ONNX 模型基礎概念 1. 什么是 ONNX ONNX（Open Neural Ne 閱讀全文
posted @ 2025-10-21 16:43 Ytytyty 閱讀(79) 評論(lun)(0) 推(tui)薦(0)
摘要： Newtonsoft.Json（Json.NET）核心概念與高級用法筆記 一、JSON 解析的核心過程 當我們調用： JObject obj = JObject.Parse(jsonString); Json.NET 會執行以下過程： 解析 JSON 文本字符串（如 "{ "name": "Yty" 閱讀全文
posted @ 2025-10-20 14:48 Ytytyty 閱(yue)讀(30) 評論(lun)(0) 推薦(jian)(0)