目录积分图像基于快速傅里叶变换的L2范数模板匹配算法基于正交分解的L2范数模板匹配算法1 积分图像积分图像S是与原始灰度图像I一样大小的图像，均为（m,m）。积分图像像素点的值为原始图像像素点（x,y）到左上角所围成矩形区域内所有像素点的灰度值之和。 作用：快速计算原灰度图像任意矩形区域的灰度值的和。 缺点1：存在冗余计算，复杂度为O(/2 )。 改进1：充分利用之前已经计算得到的结果，利用积分图
find_shape_model(Image : : ModelID, //模板句柄 &
▎基于形状的模板匹配 在开始之前先让我们了解一下什么是基于形状的模板匹配。形状是事物或物质的一种存在或表现形式，如长方形、正方形等。在图像中，形状是一种对边缘或区域的描述方式。HALCON基于形状的匹配是一种通过图像边缘进行被测物识别和定位的模式识别算法。该算法对光照的变化有很好的鲁棒性且处理速度快，是工业视觉解决方案中常用的定位手段。本次使用的图像位于“%HALCONIMAGES%\b
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2024-10-15 08:51:15
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第三章 库函数这一章，我们就写一写CM中提供了哪些库函数，来帮助我们实现内核的编程。第一节 属性限定符Cm设置有函数的限定符，便于这些函数能够被编译器编译成GPU可以运行的文件。在前面的博客中，《深度学习完全攻略。（连载二：GPU加速技术指南）》主要阐述了client端的编程，但是client端的编程是不适用这些限定符的。那么cm中都有哪些限定符呢。（1）_GENX_MAIN_此限定符主要用于限定
一.引入二分图匹配算法是一个非常有用的算法，我们首先从一个简单的题目引入。给你n个水果，m个箱子，每个水果只能被放在指定的几个箱子里，每个盒子只能放一个水果，问如何安排能使的放在盒子里的水果最多。怎么写？暴力，可以试试。但不管是暴力还是什么算法，都需要面对一个情况——后面的水果如果没盒子放了，不能不管不顾，应该腾空间。对，腾。二分图算法的最重要思想就是腾二.算法流程二分图有两种主流算法，一个是匈牙
废话：学习opencv一段时间，最近因为比赛需要使用sift算法，就配置在Ubuntu系统上面配置了一下opencv_contrib扩展包。中间遇到了一些问题，记录下来帮助有需要的同学，也给自己以后配置留一个方便。下面开始进入正题。 正文：在正式安装之前我先介绍一下我的一些配置 电脑：小米笔记本pro15.6 系统：Ubuntu16.04LTS opencv与contrib版本：3.4.4 cma
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2024-10-24 15:02:19
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Ubuntu16.04 安装 TensorFlow 和配置 OpenCV一、安装 TensorFlow GPU 版本 安装 TensorFlow-GPU 版的关键点在于 cuda 和 cudnn 的安装和配置，注意它们的版本是否和 TensorFlow 的版本匹配。以下，以安装 TensorFlow 1.
模板匹配是一个用处非常大的算子，可以说是传统机器视觉检查上的一个核心我们以一张名片来举例子，我们以zoomin这个logo为模板输入图模板选择实现的效果（各个角度都可匹配） · 我们上一下代码*读取图片
read_image(Image, 'mingpian.png')
*提取模板图片
gen_rectangle1 (ROI_0, 39
作者：王先荣 前言 模板匹配的工作方式 模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。 假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的： （1）从输入图像的左上角(0,0)开始，
opencv关于ncc说，，完全匹配p=1，完全不匹配p=-1，p=0表示无关联。数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。第一，线性相关就是匹配相关。第二，p=-1，也是完全匹配。怎么得到值是-1，或逼近-1的值呢？学习模板不变，匹配到的图像，计算p=1；然后，灰度翻转匹配到的图像（黑白相反），即 roiImage备
之前的两篇文章讲完在halcon中一维测量以及卡尺测量的一般步骤和思路。既然测量了，那肯定会涉及到如何将像素的距离转换成实际的距离，由于我的实验道具有限啊，没有标定板，无法去获得相机的内外参，等后期具备这个器材后再补上相机标定的内容。 之前也说过有了测量肯定少不了定位，所谓定位就是模板匹配的作用了，所以我们先讲完模板匹配的内容，然后在用一个完全的案例去演示下定位+测量的具体做法。 模板匹配，是模式
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2024-07-11 20:30:31
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作者| 陈大鑫本文转载自：AI科技评论近日，有位外国网友在Reddit上发帖称利用metacurate.io持续读取了2020年度arxiv上有关AI、机器学习、NLP和数据科学的大量论文资源。到2020年末，metacurate.io总共检索了94,000多个论文链接。然后，汇总到一起，并根据7天的社交媒体热度对所有论文进行热度评分，最后选出来了十大arXiv热门论文，其中就有GPT-3、Sim
gpu-io 项目教程 gpu-io A GPU-accelerated computing library for running physics simulations and other GPGPU computations in a web browser. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpu-io 1. 项目的目录结构及介绍gpu-
最近公司要做一个火灾图像识别程序，要在板子上跑。板子是firefly3399pro，这板子性能比较好，带gpu，但是这次时间的关系就选择opencv来做图像识别，gpu性能就无法发挥了，但cpu也是6核。由于用的netcore，在nuget上用了opencvsharp库，使用还是很方便，对opencv封装比较好，函数名基本一致，但是有个最大的
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2024-03-25 20:58:21
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先前利用了一些时间去网上搜索资料，了解Intel的集显，特别是E3800系列的SOC，主要是因为老大安排一个任务，叫我协助另一个公司的同事调查这个SOC上的硬件加速功能，即硬件解码。这个事我很早就开始耳闻了，当时还在搞项目，没空理。趁着项目处于交付阶段有点空余时间就安排我去做。手册上讲得很明白，芯片支持h.264硬件解码。从wiki上也看到集成的GPU可以实现硬解。在一番搜索研究后，终于在ubun
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2024-04-23 10:50:09
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NVIDIA GeForce NOW 的工作原理是通过在数据中心中利用 NVENC 并将结果串流至终端客户端此 SDK 包含两个硬件加速接口：用于视频编码加速的 NVENCODE API用于视频解码加速的 NVDECODE API（旧称 NVCUVID API）NVIDIA GPU 包含一个或多个基于硬件的解码器和编码器（独立于 CUDA Core），可为几种热门的编解码器提供基于硬件的
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2024-05-23 10:35:05
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记录一下遇到几个平台里的视频编解码和图像scale的硬件加速的方法1，intel平台当包含GEN系列的集成GPU时，可用libva实现视频codec、颜色空间转换和图像scale的硬件加速，具体可使用libyami这个接口友好的封装库。加速处理过程中图像位于GPU内存，用libva的Surface表示。其在原生的linux和Android NDK环境中均可用。2，Allwinner平台可以直接使用
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2024-04-16 15:32:23
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从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？ 新一代 AI，更少等待时间 在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视
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2024-05-20 23:16:11
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概述阅读完本文，你将了解 Metal 是如何在 GPU 上执行命令的。让 GPU 来执行任务是通过发送命令来实现的。 该命令可以执行绘图、并行计算或资源管理相关的操作工作。Metal 应用程序和 GPU 之间的关系是客户端-服务器模式：Metal 应用程序是客户端GPU 是服务器可以通过向 GPU 发送命令来发出请求处理完命令后，GPU 通知应用空闲状态下图为 Metal 客户端-服务器模式要将命
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2024-03-15 14:51:10
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CUDA为开发人员提供了多种库，cuFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库。因为在网上找资料，当时想学习一下多个 1 维信号的 fft，这里我推荐这位博主的文章，但是我没有成功，我后来自己实现了。1. 下载想使用cuFFT库，必须下载，可以从CUDA官网下载软件包，也可以通过我提供的模板下载资料里有。 提取码: dp52 一键安装即可。注意我的是win10系统。 默认安装位置为 C:
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2024-02-23 12:40:06
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