多个opencv版本配置：https://immortalqx.github.io/2021/07/06/opencv-notes-0/ 多个opencv版本配置与调用： 查阅显卡计算能力对应表：配置OpenCVUbuntu18.04配置OpenCV及多版本OpenCV共存。 以配置opencv4.2.0和opencv4.5.5为例，其他版本也适用。一、安装OpenCV的依赖包一步一步安装下面所
提醒：本文为64位Windows7操作系统下GTX960的配置，YOLOv4的数据训练问题还是先挖个坑，后期再更新。主要参考：windows7+VS2017+GPU+OpenCV3.4 编译YOLO_v4自己上一篇的YOLOv3在windows7仅CPU模式下配置好之后，刚发出去没多久，其实YOLOv4就出来了，性能相比v3提升了不少，前段时间也趁着有空，试了一下，这里友情提醒一下，v4最好使用显
作为一名ubuntu新手小白，这个傻瓜教程只要你下的包正确＋复制粘贴不要出错就可以成功的安装这些配置啦！ 注意点：1：如果要装tensorflow，这里cudnn加速最好用-v6.0的。 2：tensorflow安装中教程里给出的python2和python3的安装代码。不论你是在python2下用tensorflow还是在python3 下用tensorflow你一定要对应去复制粘贴，切记不
64位win7+opencv3.0.0+cuda6.5配置过程 作；1.安装之前确认自己的显卡是否支持CUDA，，并；2.从http://www.nvidia.cn/；3.从https://developer.nvi；4.从http://opencv.org/dow；5.从；二、配置CMAKE；由于未重新编译的OpenCV不支持CUDA，所以；1.点击cmake 64位Windows7+Open
配置成功版本：win10 x64+GTX 950M+CUDA 10.0+cudnn v7.6.5+Anaconda 3.5+Tensorflow1.14注意：需要安装VS 2015及以上版本 虽然现在tensorflow 2.x 已经出了，相比1.x 功能更好，对于新手来说更容易入门，但网络上关于1.x的资源也很多，所以也还在使用，本文主要介绍
windows10+VS2015+OpenCV3.1.0+cuda8.0环境配置OpenCV3.1.0OpenCV_contrib-3.1.0CUDA8.0CMake3.4.3CMake配置Opencv3.1.0+with_cudaVS2015配置Opencv+CUDA测试 做计算机视觉的朋友对Opencv一定不陌生，它是著名的开源计算机视觉库。通常处理图像光靠OpenCV是不够的，我
一、环境配置 电脑配置：Ubuntu 16.04 64位GPU：GTX 1080Ti 主要参考了这篇博客： 记录一下遇到的一些坑1、安装NVIDIA驱动的时候不要安装官方发布的最新驱动！！！（我第一次安装就直接下载了最新驱动导致配置进行到最后一步跑caffe手写数字例子的时候发现出错。然后又重新来过……）我安装的是375 2、测试CUDA的samples时按
关于Opencv 内存泄漏的一些总结1、内存泄露内存泄露是说没有释放已经不能使用的内存，这里一般指堆的内存才需要显示的释放。比如用malloc，calloc，realloc，new分配的内存是在堆上的，需要用free，delete显示的回收。内存泄露最明显的一是程序很慢，在运行程序时你可以启动任务管理器，会看到程序占用的内存一直“砰砰砰”的往上涨：最后直接崩溃，或者你关闭程序的时候也会异常退出1）
Openpose 是最近非常火的一款图像处理开源软件，但想要把它给安装在自己的Ubuntu 电脑上的话，难度还是颇高的。从 CSDN 上的哀鸿遍野可见一斑。确实也踩了不少坑。就在本篇文章中分享下心得。硬件配置：cpu: i7 (openpose 主要吃 gpu) gpu: Rtx2060。必要的软件：nvidia driver 450，cuda 10.0，cudnn 7.6.3，opencv 3.
本文针对的是Ububtu16.04+1050ti+cuda9.0+cudnn7.0.5+opencv3.1+tensorflow1.9.0+pytorch0.4.0电脑配置过程，亲测有效。如有错误，欢迎留言指正。如果留言没有回复的话，可以直接发邮件15754353506@163.com，咱们共同学习，因为我也是一个菜鸡。建议在配置环境的时候多读几个教程，找到适合自己的一个，或者自己整合，少走一点弯
虽然Caffe 的官网已经有比较详细的针对 Ubuntu 的安装教程，但是要配置可以使用 GPU 的 Caffe 需要的依赖太多，包括 CUDA，cuDNN，OpenCV 等。参考了网上的很多教程，但在自己的配置中依旧出现了各种各样的意想不到的坑，所以在此记录一下自己配置 Caffe 的过程，以供参考。因为是配置完成后以回忆的形式做的记录，所以可能会有细节上的遗漏，还请见谅。安装 Nvidia 驱
之前按照百度出来的教程安装opencv，结果看了各种博客，还是没有安装成功，在执行make时到81%左右就卡在那，然后就会报 make ***error 2 类似的错误。找了很多教程解决这个问题最后还是没有解决，cmake时出现很多包没有安装好，然后重建了一个任务从头再来，竟然成功了。踩坑特别的多，不过踩的多了也就会了，总要慢慢的来。PS：以下教程都是对于CPU的。安装过程：一、安装Ubuntu1
首先说明一下，OpenCV2.3.13之前的版本不支持CUDA7.5，因此配置总是会出问题，在OpenCV官网下载OpenCV2.4.13版本，此版本支持CUDA7.5。另外OpenCV2.4.13是支持VS2013的，但不清楚支不支持VS2015及以上，OpenCV官网上还有OpenCV2.4.13.2版本支持VS2015，我并没有测试，慎用。下面开始教程： 1.  
-----最近从github上找了一个代码跑，但是cpu训练的时间实在是太长，所以想用gpu训练一下，经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了，嘿嘿~首先先看一下自己电脑的显卡信息：可以看到我的显卡为MX250然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的cuda版本这里我先下载了cuda10.1的版本，不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持c
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2023-08-31 15:17:08
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这两天都没更新博客了，原因无它，就是因为这两天的业余时间就用来搭建Google大名鼎鼎的深度学习框架了。踩了不少坑啊，因此一定要记录一下环境的搭建过程。环境首先，先看看我的环境：Windows10：GTX960M显卡（如果装Tensorflow的gpu版本的话，对显卡有要求的，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这里可以查看显卡是否支持当然了，如果是装CP
这里说下支持C4D的几大主流渲染器，我们比较熟悉的octane 、阿诺德、Redshift、vray这四大主流渲染器。以及我个人看法便于各位参考选择~对于渲染器我是一直觉得除了C4D标准渲染器，一定要会一个插件渲染器。因为C4D自带的物理渲染器真的太难学了。 虽然现在增加了节点，但是一样逻辑复杂，要调节一个效果测试个大半天。这里说下支持C4D的几大主流渲染器，我们比较熟悉的octane 、阿诺德、
笔者软硬件环境说明：操作系统：win10cpu: i5-6300hqgpu：gtx950m用到的软件：1、anaconda2、cudatoolkit3、cudnn4、tensorflow5、pycharm 预先准备先去查看显卡的驱动版本：1.进入显卡控制面板2.依次点击帮助--系统信息--组件如图所示，我的显卡支持cuda 11 这里后续要用的是cuda10，请保证显卡支持，如果支持的不
本人电脑基本配置：win10系统，64bit操作系统，GTX960。要说配置环境本不应该太难，可是由于网速和各种奇葩事件，总是折腾了好几天，搭好环境测试代码就用了不超过20分钟，也真是没有脾气了。只能说电脑这个东西真实在，出一点差错就不给你好脸色，太有爱了。网上配置博客很多，我只是根据我的情况谈谈注意的地方。----------第一步：安装python-------网上下载Anaconda(htt
一 电脑配置需要高配还是低配？这个必须是高配，低配你电脑卡的就直接就跑不动了，你平时用的那种一般的电脑，顶多算个小皮卡车，拉点一般的东西，还能跑起来，整点大吨位的，可真的跑不起来的，对于3D建模的配置好比大卡车的配置，动力强劲，才能拉的动，玩的转，用一台低配电脑，玩3D建模，想都不要想，高配才是3D建模的王道。二 做3D建模，用台式机好还是笔记本电脑好。根据我这么多年的使用经验，台式机就是一个物美
PADS Layout（PowerPCB） 是复杂的、高速印制电路板的最终选择的设计环境。它是一个强有力的基于形状化(shape-ased)、规则驱动(rules-driven)的布局布线设计解决方案，它采用自动和交互式的布线方法，采用先进的目标连接与嵌入(OLE)自动化功能，有机地集成了前后端的设计工具，包括最终的测试、准备和生产制造过程。 目录 PADS Layout（PowerPC
