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资源介绍:
基于Delphi与Pascal的YOLOv5深度目标检测与跟踪系统：支持多种推理引擎封装成DLL实现高效调用,基于Delphi与Pascal的YOLOv5和DeepSort目标检测跟踪系统，支持多种推理引擎并封装为DLL调用,delphi Pascal yolov5 deepsort 目标检测 目标跟踪，支持onnxruntime、dnn、openvino和tensorrt推理yolov5，使用c++封装成dll，delphi调用封装好的dll，实现目标检测和跟踪 ,核心关键词：yolov5; deepsort; 目标检测; 目标跟踪; onnxruntime; dnn; openvino; tensorrt推理; c++封装dll; delphi调用dll。,Delphi Pascal实现Yolov5与Deepsort目标检测与跟踪：DLL封装与调用教程
Delphi 的跨越式编程：Pascal 编织下的深度追踪实践
**摘要**
这篇文章旨在分享如何将先进的 Yolov5 算法、Deepsort 目标跟踪技术，通过多种推理引擎
(onnxruntime、dnn、openvino 和 tensorrt)和 C++封装的 DLL 技术，实现与 Delphi 编程环
境的深度整合。以不同的实例角度探索编程思路的灵活性，如何构建一种高效率且多变的解
决方案。
**一、从 Yolov5 到目标检测**
在计算机视觉的领域中，目标检测是图像处理的重要一环。Yolov5 的出现为这个领域带来
了革命性的进步。利用 Yolov5 进行目标检测，首先需要将 Pascal 代码嵌入到我们的项目中
去。以下是简单使用 Yolov5 进行目标检测的代码片段（这里我们省略具体参数和详细代码
配置）：
```delphi
// Delphi 代码示例（仅作为示例展示，具体需依据 Yolov5 的 Delphi 接口实现）
var Yolov5Detector: TObject; // 假设这是我们封装好的 Yolov5 检测器对象
// 调用检测器进行图像检测
var DetectionResults: TArray<DetectionInfo>; // 假设这是检测结果类型
DetectionResults := Yolov5Detector.Detect(InputImage); // 输入图像为 InputImage
```
**二、Deepsort：让目标跟踪更流畅**
Deepsort 算法是目标跟踪领域的一颗明珠，它能够有效地将目标检测与跟踪算法结合在一
起。通过 Deepsort 算法，我们可以实现更精确、更流畅的目标跟踪。这里我们将 Deepsort
算法与 Yolov5 的检测结果相结合，形成完整的跟踪系统。
```c++
// C++代码示例（用于 DLL 封装）
// 假设我们有一个 DeepsortTracker 类，用于处理跟踪逻辑
class DeepsortTracker {
// ... 实现代码 ...
std::vector<TrackedObject> TrackObjects(const std::vector<Detection>& detections);
};
```
**三、跨平台推理引擎与 DLL 封装**
在封装 DLL 时，我们利用多种推理引擎（如 onnxruntime、dnn、openvino 和 tensorrt）作
为后端支持，以提高兼容性和性能。这样可以在不同硬件上运行并选择最佳的推理引擎来满
足项目需求。以下是 C++封装成 DLL 的示例：
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