linux环境：Ubuntu 12.04QT版本：4.7opencv版本：2.4.3ARM：友善板6410一 安装交叉编译器 从光盘上拷贝mini6410上的交叉编译器到 /opt 下，目前最新的mini6410交叉编译器是arm-linux-gcc-v6-vfp-20101103.tgz， 如果你的mini6410A光盘中的版本比较旧，建议先从友善之臂官方网站http://www.arm9.ne
OpenCV库包括了对OpenCL和CUDA GPU架构的支持。
OpenCL（Open Computing Language）：开放计算语言，可以附加在主机处理器的CPU或GPU上执行。
OpenCV有一个新的统一数据结构UMat，用于在必要和可能的时候，负责将数据传输到GPU。
目前，有5个可用的OpenCL SDK：AMD APP SDK、Intel SDK、IBM OpenCL开发工具包、
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2020-09-18 14:38:00
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大纲ORB-SLAM特征提取之SIMD优化一、优化手段1、NEON2、SSE二、cv::gaussianblur函数优化三、cv::FAST函数优化四、原因分析 ORB-SLAM特征提取之SIMD优化一、优化手段1、NEONNEON是基于ARM架构的一种128位的SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令、多数据)的拓展结构，具体的细节在这里不做过多的介
最近想要实现GPU加速，在网上找了很多资料，看了各种博文，终于自己成功编译了opencv2413带gpu模块的库。现特此做一个记录：独立显卡为：GTX 750Ti 软件及需要用到的库：cmake3.3.0+vs2013+opencv2413源码+cuda toolkits6.5.14+tbb43_20150611oss 主要步骤为：1、在PCI插
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2024-02-27 22:12:41
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1、编译到一半时出现 fatal error:can’t writePCH file: No space left on device 【问题分析】根据错误提示可知，是磁盘空间不足啦。因为pcDuino V3只有4GB nandflash空间，而编译出来的OpenCV占用空间非常大，所以出现该问题。【问题解决】在扩展的TF卡上编译。2、接上个问题。编译出现错误：cmake
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2024-03-27 11:50:52
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0.前言笔者最近参与了并行计算相关的比赛，赛题主要内容就是把一份C源码的程序利用2个节点、每节点64个核进行优化（当然也包括使用其他优化手段，但主要的加速在于多线程/多进程）。新手上路，和队友在OpenMP/MPI折腾了不少时间，现在把一些优化的技巧记录在这里。优化都不是绝对的，具体哪种方式适用于代码，还是要就事论事的吧。1.OpenMP的使用方式OpenMP最容易被想到的使用方式莫过于对循环进行
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2024-06-19 09:01:57
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众所周知，Gpu加速技术对图像处理具有很大的影响，在前面的博客中通过对比验证了Gpu加速技术对图像滤波的高效率。但是Gpu技术并不是万能的，本文通过比较发现Gpu计算直方图的效率并没有传统计算方法效率高。下面表格是对比结果，时间是通过运行20次求平均值而得，后面给出相应的比较代码。由结果可以看出Cpu计算直方图是运行效率更高，当对图片数据库进
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2024-03-03 10:45:24
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一、开发环境操作系统：fedora14Opencv版本：2.0Qt版本：4.7arm：mini6410交叉编译工具：arm-linux-gcc-4.5.1 二、安装与配置Linux系统的安装，交叉Qt-creator的安装还有交叉编译工具的安装，网上说的基本都没什么问题，测试后都可以用。这里安装Qt-Creator遇到了一点小问题，按照网上的和mini6410开发手册上的安装方法太复杂了
在上一篇文章中，我们讲了高斯滤波以及分离高斯滤波的原理与C++实现。本文将在此基础上，分别详细讲解使用SSE指令和CUDA来对分离高斯滤波算法的优化加速。一、SSE指令优化我们知道，SSE指令优化的核心思路是在一条CPU指令内同时对4个浮点数进行相同的运算。所以可以使用SSE指令优化来加速计算加权和，每次循环计算窗口内同一行的8个像素点的加权和。显而易见，这就要求窗口的列数不能小于8，如果列数小于
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2024-02-15 15:14:33
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1、寄存器 R13 在 ARM 指令中常用作堆栈指针2、对于 R13 寄存器来说，它对应6个不同的物理寄存器，其中的一个是用户模式与系统模式共用，另外5个物理寄存器对应于其他5种不同的运行模式。采用以下的记号来区分不同的物理寄存器： R13_<mode> 其中，mode为以下几种模式之一：usr、fiq、irq、svc、abt、und。 3、寄存器R13在ARM指令中常用作堆栈指针，但
数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。如果您没有足够的 RAM 来容纳这样的数据集，那...
原创
2021-07-26 15:41:56
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数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。
原创
2022-03-01 16:11:27
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数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。如果您没有足够的 RAM 来容纳这样的数据集，那么您可以
原创
2021-01-09 20:47:17
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目录一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像：1.2 模拟图像和数字图像：2.数字图像的表示：2.1 位数：2.2 图像分类：二、OpenCV概述：1.OpenCV概述：2.OpenCV-Python：3.OpenCV部署：三、OpenCV模块：一、图像概述：1.图像起源：1.1 什么是图像： 图像
如何在Python中加速信号处理This post is the eighth installment of the series of articles on the RAPIDS ecosystem. The series explores and discusses various aspects of RAPIDS that allow its users solve ETL (Extra
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2021-04-07 13:03:24
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# 项目方案：在ARM上运行Python程序
## 介绍
在嵌入式系统中，如何在ARM架构的设备上运行Python程序是一个常见的问题。本文将介绍如何在ARM架构的设备上配置Python环境，并运行一个简单的Python程序。
## 步骤
### 步骤一：安装Python
首先，我们需要在ARM设备上安装Python。我们可以通过包管理器或者从源代码编译安装Python。
#### 通过包管
原创
2024-03-06 03:44:45
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Preface 参加OpenCV的OpenCL模块（以下称OCL）移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发，是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的。于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集。 OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面（见https://github.com/itseez/opencv），最新的trunk
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2024-06-16 10:50:14
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本文主要介绍如何在ARM开发板上从源码编译安装OpenCV和OpenCV contrib。OpenCV的源码主要有下面两部分：github.com/opencv/opencv （主仓库）github.com/opencv/opencv_contrib （包含了一些比较新的、不太稳定的、实验性的模块）编译之前需从Github上下载最新的Release（当前最新的版本为4.5.1）下面来看一下如
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2022-10-05 10:59:06
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本文介绍了OpenCV中的图像处理操作。
原创
2024-05-26 12:04:34
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前言：opencv4.2版本19年12月发布，其最重要的改变是增加了对DNN模块Cuda加速，使得深度学习调用DNN接口可以获取GPU的加速。但opencv4.2版本中DNN的加速模块放在了opencv_ contrib中，因此要使用opencv4.2进行cuda加速，就必须联合编译opencv_contrib，联合编译opencv_contrib与往期版本步骤类似，但opencv4.2在联合编译
