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
openmv通过software增强目标追踪效果的几个小方法，测试平台为openmv IDE，硬件为openmv MV4 H7 openmv通过software增强目标追踪效果的小方法前言一、多个阈值对应一个物体二、寻找最大物体三、设置限定参数总结 前言本篇介绍了几种提高openmv追踪物体效果的小方法，视觉处理易受光源和环境干扰，下类方法均是通过软件的方法进行优化，提高你在使用时的效果，正所谓硬
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
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
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
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
举例opencv v4.5.5版本源码，Windows x64，VS2019，CMakehttps://github.com/opencv/opencv/tree/4.5.5https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.5/下载安装opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe，得到官方编译的动态库opencv_world4
opencv4.5.0+tbb+contribe移植到ARM环境一、官网下载源码1.opencv官网源码和contrib源码下载2.解压源码二、安装编译环境1.先安装cmake和cmake-qt-gui2.创建编译输出文件夹和安装文件夹3.进入配置gui三、配置编译环境1.添加资源路径和输出路径2.选择自定义编译器3.编译器配置（这里的是ARM32位的编译器）4.点击配置四、勾选配置1.配置内部
Opencv移植到arm端常见问题汇总：安装cmake-guisudo apt-get install cmake-gui；建议切换到root模式下cmake-gui然后点击configure 点击next 注意在target root处填写的是整个交叉编译工具的路径，不只是bin目录然后点击finish Configure完成后可以选择将所有库编译成一个，如果需要则
大家好，我是爱折腾的理工男CV_ctrler，本期带来云芯一号编译opencv与temgine后端的教程，tengine后面会用于深度模型加速，解决板端计算耗时较长的问题。1.下载opencv 链接：https://pan.baidu.com/s/1K3ngUnBpae3kn9TxDcXihQ 提取码：96qs 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦2
编译平台：Ubuntu16.04LTS目标板:ARM A9（三星的Exynos4412）目录 OpenCV移植到ARM-Linux之一：交叉编译第三方依赖库OpenCV移植到ARM-Linux之二：交叉编译opencv库 详细过程：一、交叉编译第三方依赖库1.下载所需要的第三方库源码包（可自行下载，也可在这下载）添加环境变量，指定第三方依赖库安装路径vim /etc/profi
文章目录一、树莓派系统烧录二、更换源2.1、设置root登录密码2.2、更换apt 源2.2.1、先备份源文件2.2.2、编辑系统源文件2.2.3、更改系统源2.2.4、更新索引2.3、更换pip源2.4、参考文章三、树莓派设置3.1、设置静态IP地址3.2、开启ssh远程登录3.3、修改原始pi账号、密码3.4、配置无线网络3.5、设置时区3.6、windows或Ubuntu通过samba访问
openCV - Open Source Computer Vision Librarylogo图标用的是三原色：BGR 三个核心和常用的模块- core：核心模块，主要包含了OpenCV中最基本的结构(矩阵，点线和形状等)，以及相关的基础运算/操作。- imgproc：图像处理模块，包含和图像相关的基础功能(滤波，梯度，改变大小等)，以及一些衍生的高级功能(图像分割，直方图，形态分析
目录1 使用OpenCV检测程序效率 2 OpenCV中的默认优化 3 在Ipython中检测效率 4 效率优化技术1 使用OpenCV检测程序效率cv2.getTickCount()函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。cv2.getTickF
OpenCV 性能测量与提升【目标】代码耗时测试一些提升代码性能的技巧cv2.getTickCount, cv2.getTickFrequency等等【代码】import cv2
"""
读入图片并执行中值滤波N次，测试耗时
"""
# 读入图片
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
# 在需要测试函数或者代码片段的前后加上 cv2.getTickCount()
网络上很多移植编译的方法比较老，多数针对OpenCV 1.0，而且方法很麻烦，不仔细操作很容易出错，我的方法是尽可能的利用现成的工具，尽量图形化界面配置操作，方便编译配置。
原创
2021-08-03 10:14:20
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OpenCV在ARM上的移植 与X86 Linux类似，请参考： Linux 下编译安装OpenCV 本文在此基础上进行进一步操作。 网络上很多移植编译
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2015-07-02 01:35:00
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前言大家都爱用Python，很大程度是因为Python有非常丰富好用的扩展包，比如Numpy、Matplotlib、Pandas等。特别是Numpy，为科学计算提供了基础支撑，使得Python具有类似Matlab一样的科学计算能力。如果用C/C++语言进行算法开发，实际上我们需要的就是一个类似Numpy的线性代数库，最基本的是支持BLAS三级运算（矢量基本计算、矩阵与矢量的基本计算、矩阵的基本计算
OpenCL 介绍因为公司项目的需要，我开始接触opencl,之前只知道opencl是做平行计算的，可以加速绝大多数数值计算。目前，有很多知名的算法都被用opencl提速，如fft等。楔子学习之路漫长，记录工作中的点点滴滴。opencl框架opencl能进行算法加速的好处就不在这里累赘的说明了，网上有大把的文章来“赞美它”，摘要最直观的一幅图 上图可以很明显的看出GPU的优势。opencl主要函
背景为了降低cpu的使用率提升系统的接入能力，需要将编解码模块移至GPU处理，opencv默认的发行版中不支持GPU加速，所以需要重新编译opencv使其支持GPU硬件加速。读者本文的读者须具备一定的Linux使用经验，如常规软件安装等操作不在本文档中描述。术语cuda：统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA），是由NVIDIA推出的通
