Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型实现AI视频识别，支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7，这包括了预处理和后处理步骤。在Java中实现目标检测和目标识别，可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）等功能，使得整个系统更加强大和灵活。首先，Java应用可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现视频中的目标检测和识别。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7是流行的目标检测模型，它们在不同场景下表现出色，Java可以通过调用这些模型来实现视频中目标的识别和跟踪。其次，Java应用可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）功能，这使得Java应用可以直接处理实时视频流数据，实现对实时视频的目标检测和识别。这样一来，Java应用可以直接从实时视频流中提取图像数据，送入YOLO ONNX模型进行处理，实现对视频中目标的识别和跟踪。在整个流程中，Java应用可以进行预处理和后处理步骤，例如对图像进行缩放、裁剪、灰度化等预处理操作，以及对YOLO模型输出进行解析、筛选、可视化等后处理操作，从而提高目标检测和识别

logging.h

解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348

标题 "C# Onnx模型信息查看工具 源码" 提供了我们正在讨论的是一个用C#编写的工具，其主要功能是查看ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的信息。ONNX是一种开放的格式，旨在促进AI模型的互操作性，它允许模型在不同的框架和平台上共享。这个工具对于理解和调试ONNX模型非常有用。 描述中提到的博客地址（https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134162731）提供了一个更深入的资源，可能包含了如何使用该工具以及源码实现的详细解释。通常，这样的博客文章会涵盖以下内容： 1. **工具介绍**：可能会详细解释该工具的目的，例如，它是如何帮助开发者查看模型结构、层信息、参数数量等的。 2. **ONNX模型基础**：作者可能会简要介绍ONNX的基本概念，包括模型的图结构、节点、张量和数据类型等。 3. **C#编程基础**：如果目标读者不熟悉C#，博主可能会提供一些关于C#编程和.NET框架的基础知识。 4. **源码解析**：对每个关键代码段进行解释，如读取ONNX模型文件，解析模型结构，遍历图节点，提取和显示模型信息等。 5. **使用示例**：展示如何运行该工具，以及如何解释和解读工具输出的信息。 6. **安装和构建**：可能包括获取项目源码，设置开发环境，以及如何使用Visual Studio（.sln文件通常与VS项目相关）来编译和运行代码的步骤。 7. **.vs文件夹**：这是Visual Studio的工作区文件，包含项目设置、调试配置等信息，通常不直接包含源代码，而是用于IDE内部的组织和配置。 8. **Onnx Demo**：这可能是项目的源代码文件夹，可能包含类库、资源文件和配置文件等。 从标签 "C# Onnx模型信息查看工具" 我们可以推断，这个工具是专为C#程序员设计的，他们可能在工作中需要处理ONNX模型，并且想要一个本地化的解决方案来检查这些模型的详细信息。 这个工具的源码提供了学习C#和ONNX交互的一个实例，可以帮助开发者理解如何在C#环境中操作和解析ONNX模型，从而增强他们在AI模型部署和调试方面的能力。通过阅读博客文章和分析源码，不仅可以掌握工具的使用，还能深入理解ONNX模型的内部工作原理，以及C#编程在AI领域的应用。

PaddleSeg工程下HumanSeg的V2版本onnx模型，已做onnxsim，可转tnn、ncnn、亲测。

arcfaceresnet100-8及scrfd_2.5g_kps_S模型（openvino的xml及bin及普通的onnx模型） 两者均为开源预训练模型，注意arcfaceresnet100-8模型输入已由RGB调整为BGR，即可由opencv读取后直接输入。其内findface.xml为opencv的开源人脸检测库。调用方式为： cv::CascadeClassifier cascade_face = cv::CascadeClassifier("findFace.xml"); cascade_face.detectMultiScale(frame,faces,1.09,1,0,Size(90,90),Size(400,400)); if(faces.size()!=0) { }

Yolov7.onnx 模型文件，ONNX 对象检测 。 YOLO 是一种最先进的实时目标检测系统。 格式 ONNX v7 框架 pytorch 1.13.0 导入ai.onnx v12 输入 images type: float32[1,3,640,640] 输出 output type: float32[1,25200,85]

下载解压模型文件，将这些 onnx 模型文件复制到用户目录下的 `.u2net` 文件夹即可。 u2net.onnx u2net_cloth_seg.onnx u2net_human_seg.onnx u2netp.onnx

ONNX模型相关学习笔记

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