该项目是基于Python和C++的OpenCV模型动物园与基准测试设计源码，共计212个文件，其中包括66个Python脚本、41个ONNX模型文件、23个YAML配置文件、22个Markdown文档、16个JPG图片文件、8个GIF动画文件、3个TXT文本文件、3个WebP图像文件、2个Gitignore配置文件以及2个PNG图像文件。该源码库旨在为OpenCV DNN模块提供丰富的预训练模型集合，并包含性能基准测试，以促进计算机视觉领域的研究与应用。

关键词

OpenCV 模型动物园 Python 编程 C++

目录结构

├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
  ├── benchmark
  ├── benchmark.py
  ├── color_table.svg
    ├── config
    ├── face_detection_yunet.yaml
    ├── face_recognition_sface.yaml
    ├── facial_expression_recognition.yaml
    ├── handpose_estimation_mediapipe.yaml
    ├── human_segmentation_pphumanseg.yaml
    ├── image_classification_mobilenet.yaml
    ├── image_classification_ppresnet.yaml
    ├── license_plate_detection_yunet.yaml
    ├── object_detection_nanodet.yaml
    ├── object_detection_yolox.yaml
    ├── object_tracking_vittrack.yaml
    ├── palm_detection_mediapipe.yaml
    ├── person_detection_mediapipe.yaml
    ├── person_reid_youtureid.yaml
    ├── pose_estimation_mediapipe.yaml
    ├── qrcode_wechatqrcode.yaml
    ├── text_detection_ppocr.yaml
    ├── text_recognition_crnn.yaml
    ├── data
    ├── .gitignore
  ├── download_data.py
  ├── generate_table.py
  ├── requirements.txt
  ├── table_config.yaml
    ├── utils
    ├── __init__.py
      ├── dataloaders
      ├── __init__.py
      ├── base.py
      ├── base_dataloader.py
      ├── classification.py
      ├── recognition.py
      ├── tracking.py
    ├── factory.py
      ├── metrics
      ├── __init__.py
      ├── base.py
      ├── base_metric.py
      ├── detection.py
      ├── recognition.py
      ├── tracking.py
    ├── timer.py
  ├── models
  ├── __init__.py
    ├── edge_detection_dexined
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
    ├── dexined.py
    ├── edge_detection_dexined_2024sep.onnx
      ├── example_outputs
      ├── chicky.jpg
      ├── chicky_output.jpg
    ├── face_detection_yunet
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── largest_selfie.jpg
      ├── yunet_demo.gif
    ├── face_detection_yunet_2023mar.onnx
    ├── face_detection_yunet_2023mar_int8.onnx
    ├── yunet.py
    ├── face_image_quality_assessment_ediffiqa
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
    ├── ediffiqa.py
    ├── ediffiqa_tiny_jun2024.onnx
      ├── example_outputs
      ├── demo.jpg
    ├── quality_distribution.png
    ├── face_recognition_sface
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── demo.jpg
    ├── face_recognition_sface_2021dec.onnx
    ├── face_recognition_sface_2021dec_int8.onnx
    ├── sface.py
    ├── facial_expression_recognition
    ├── CMakeLists.txt
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── selfie.jpg
    ├── facial_expression_recognition_mobilefacenet_2022july.onnx
    ├── facial_expression_recognition_mobilefacenet_2022july_int8.onnx
    ├── facial_fer_model.py
    ├── handpose_estimation_mediapipe
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── gesture_classification.png
      ├── hand_keypoints.png
      ├── mphandpose_demo.webp
    ├── handpose_estimation_mediapipe_2023feb.onnx
    ├── handpose_estimation_mediapipe_2023feb_int8.onnx
    ├── mp_handpose.py
    ├── human_segmentation_pphumanseg
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── messi.jpg
      ├── pphumanseg_demo.gif
    ├── human_segmentation_pphumanseg_2023mar.onnx
    ├── human_segmentation_pphumanseg_2023mar_int8.onnx
    ├── pphumanseg.py
    ├── image_classification_mobilenet
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
    ├── image_classification_mobilenetv1_2022apr.onnx
    ├── image_classification_mobilenetv1_2022apr_int8.onnx
    ├── image_classification_mobilenetv2_2022apr.onnx
    ├── image_classification_mobilenetv2_2022apr_int8.onnx
    ├── labelsimagenet1k.h
    ├── mobilenet.py
    ├── image_classification_ppresnet
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
    ├── image_classification_ppresnet50_2022jan.onnx
    ├── image_classification_ppresnet50_2022jan_int8.onnx
    ├── ppresnet.py
    ├── image_segmentation_efficientsam
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
    ├── efficientSAM.py
      ├── example_outputs
      ├── example1.png
      ├── example2.png
      ├── sam_present.gif
    ├── image_segmentation_efficientsam_ti_2024may.onnx
    ├── license_plate_detection_yunet
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── lpd_yunet_demo.gif
      ├── result-1.jpg
      ├── result-2.jpg
      ├── result-3.jpg
      ├── result-4.jpg
    ├── license_plate_detection_lpd_yunet_2023mar.onnx
    ├── license_plate_detection_lpd_yunet_2023mar_int8.onnx
    ├── lpd_yunet.py
    ├── object_detection_nanodet
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── 1_res.jpg
      ├── 2_res.jpg
      ├── 3_res.jpg
      ├── WebCamR.gif
    ├── nanodet.py
    ├── object_detection_nanodet_2022nov.onnx
    ├── object_detection_nanodet_2022nov_int8.onnx
    ├── object_detection_yolox
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── 1_res.jpg
      ├── 2_res.jpg
      ├── 3_res.jpg
    ├── object_detection_yolox_2022nov.onnx
    ├── object_detection_yolox_2022nov_int8.onnx
    ├── yolox.py
    ├── object_tracking_vittrack
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── vittrack_demo.gif
    ├── object_tracking_vittrack_2023sep.onnx
    ├── vittrack.py
    ├── optical_flow_estimation_raft
    ├── BSD-3-LICENSE.txt
    ├── MITLICENSE.txt
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── result.jpg
      ├── vis.png
    ├── optical_flow_estimation_raft_2023aug.onnx
    ├── raft.py
    ├── palm_detection_mediapipe
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── mppalmdet_demo.gif
    ├── mp_palmdet.py
    ├── palm_detection_mediapipe_2023feb.onnx
    ├── palm_detection_mediapipe_2023feb_int8.onnx
    ├── person_detection_mediapipe
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── mppersondet_demo.webp
    ├── mp_persondet.py
    ├── person_detection_mediapipe_2023mar.onnx
    ├── person_reid_youtureid
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
    ├── person_reid_youtu_2021nov.onnx
    ├── person_reid_youtu_2021nov_int8.onnx
    ├── youtureid.py
    ├── pose_estimation_mediapipe
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── mpposeest_demo.webp
      ├── pose_landmarks.png
    ├── mp_pose.py
    ├── pose_estimation_mediapipe_2023mar.onnx
    ├── qrcode_wechatqrcode
    ├── LICENSE
    ├── demo.py
    ├── detect_2021nov.caffemodel
    ├── detect_2021nov.prototxt
      ├── example_outputs
      ├── wechat_qrcode_demo.gif
    ├── sr_2021nov.caffemodel
    ├── sr_2021nov.prototxt
    ├── wechatqrcode.py
    ├── text_detection_ppocr
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── gsoc.jpg
      ├── mask.jpg
    ├── ppocr_det.py
    ├── text_detection_cn_ppocrv3_2023may.onnx
    ├── text_detection_cn_ppocrv3_2023may_int8.onnx
    ├── text_detection_en_ppocrv3_2023may.onnx
    ├── text_detection_en_ppocrv3_2023may_int8.onnx
    ├── text_recognition_crnn
    ├── CMakeLists.txt
    ├── LICENSE
    ├── charset_32_94_3944.h
    ├── crnn.py
    ├── demo.cpp
    ├── demo.py
      ├── example_outputs
      ├── CRNNCTC.gif
      ├── demo.jpg
    ├── text_recognition_CRNN_CH_2021sep.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_CH_2022oct_int8.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_CH_2023feb_fp16.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_CN_2021nov.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_CN_2021nov_int8.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_EN_2021sep.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_EN_2022oct_int8.onnx
    ├── text_recognition_CRNN_EN_2023feb_fp16.onnx
├── readme.txt
  ├── reports
    ├── 2023-4.9.0
      ├── assets
      ├── benchmark_table_4.9.0.png
    ├── opencv_zoo_report-cn-2023-4.9.0.md
    ├── opencv_zoo_report-en-2023-4.9.0.md
  ├── tools
    ├── eval
      ├── datasets
      ├── __init__.py
      ├── icdar.py
      ├── iiit5k.py
      ├── imagenet.py
      ├── lfw.py
      ├── lfw_face_bboxes.npy
      ├── minisupervisely.py
      ├── widerface.py
    ├── eval.py
    ├── quantize
    ├── block_quantize.py
      ├── inc_configs
      ├── fer.yaml
      ├── lpd_yunet.yaml
      ├── mobilenet.yaml
      ├── mp_handpose.yaml
    ├── quantize-inc.py
    ├── quantize-ort.py
    ├── requirements.txt
    ├── transform.py