vlc 编译环境搭建： 最近要做一个基于vlc的流媒体传输和播放的项目，由于vlc是开源的，所以我针对vlc进行剪裁，首先是搭建vlc的编译环境，在晚上搜了很多资料，认为jeremiah总结的比较好，vlc我也是初学，环境搭建了2天，今天把它弄好了，写点总结给做vlc的朋友：（1）准备工作，下载cygwin、下载vlc1.1.3,下载库和LUa，这些jeremiah都给出了下
如果你想了解 Nvcc 到底搞了什么鬼，究竟 compute_xy sm_xy 区别在哪里， ptx,cudabin 又是怎么嵌套到 exe 里面最终被驱动执行的，这一节正是你想要的知识。他将讲解每一个编译的具体步骤，而且不光是知识，读者可以自己动手操作来体验这一个过程。他的用处不仅在能够对 CUDA 的编译以及工作机制有更深的认识，而且可以进行高级 de
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2024-05-24 10:46:25
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流程将test.cu代码进行分离，利用cudafe.exe 去分离CPU代码和GPU代码，我们可以在生成的中间文件可以看到test.cudafe1.cpp和test.cudafe1.gpucicc.exe 将根据编译选项-arch=compute_xx将GPU代码编译成对应架构的test.ptx文件ptxas.exe 编译 test.ptx 到test.cubin，这个是根据编译选项-code=s
vs2017配置opencv环境网上的资料比较多也比较全，这里就不重点描述了。不过还是贴一个写的比较详细，图文并茂的博客。如下（建议采用临时配置方法，也就是下面博客中的方法二）：VS2017配置OpenCV4.0（Win10环境）vs2017配置cuda的资料相对较少，这里重点描述。一、配置cuda库1.1 情况1先装cuda后装vs2017。这样的安装的顺序，一般情况下，cuda和vs2017安
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2024-03-26 11:40:02
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Python简介Python的历史1.1989年圣诞节：Guidao von Rossum开始写Python语言的编译器2.1991年2月：第一个Python编译器（同时也是解释器）诞生，他是使用C语言实现的（后续又出现了Java和C# 实现的版本Jython和IronPython，以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现）。可以调用C语言地库函数。在最早的版本里，Python已经提供
这是我第二次发博客，心里有点小激动。。。言归正传，有缘接触到GPU，并学习opencv与GPU混合编程，将其应用项目中去。在网上看了不少资料，发现现在参与opencv与GPU混合编程大牛不少，但是关于这方面的资料还是很少，建议有学习opencv与GPU混合编程的freshman可以去看看混合编程的参考示例。以下说到的重新编译gpu库是因为我们使用第三种方法编程时需要用到opencv里面的gpu模块
下载及安装CMake3.0.1 要自己编译OpenCV2.4.9的源码，首先，必须下载编译工具，使用的比较多的编译工具是CMake。下面摘录一段关于CMake的介绍： CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C 特性,
在windows上配置环境出现很多问题，都说不好解决，所以在linux上配置环境，最后配置成功了。下面是配置过程及遇到的一些问题记录（有些问题解决的过程忘记记录了）。首先，下载opensfm的原始github库，由于使用git clone的方法下载不全且有点乱，所以直接下载的压缩包，OpenSfM/opensfm/src/third_party/pybind11文件夹下的内容下载不下来，要专门下载
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它能够帮助我们处理图像和视频数据。而 CUDA 则是 NVIDIA 公司推出的并行计算平台和编程模型，可以大大加速计算过程。在 Linux 系统上，我们可以将 OpenCV 与 CUDA 结合起来，实现更快速的图像处理。
在编译 OpenCV 时，需要先安装 CUDA 工具包和相应的驱动程序。在 Linux 系统上，我们可以通过官方网站下载 CUDA 工具
原创
2024-04-18 11:15:10
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Ubuntu1804 安装opencv+ opencv_contrib（最终版）在Ubuntu上安装个opencv+opencv-contrib可是遇到了不少坑，感觉什么问题都遇到了。花了两天时间才弄好，时间虽然花的长，但是过程让我学会了不少东西，每个过程都明明白白的。并且理解了很多东西。网上的教程有些说的不明不明的，有些很重要点的也没有说出来。害得一些初学者（比如我）遇到各种各样的问题。当然别人
第一步，安装编译器，使用新立得或者是terminal，新立得下输入build-essential，或者是terminal下面输入 sudo apt-get install build-essential,输入密码，安装完毕。
第二步，使用自带的文本编辑器Gedit编辑C++源文件，或者用牛人使用的vim和emacs，哈哈，存盘。
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突然需要调c++的简单地例子，电脑上也没有vc++，但是虚拟机上的centos正好派上用处下面就记录一下，在Linux的系统中进行c++的编译运行首先需要在Linux系统中安装G++ GCC，它们是Linux下C++、C的编译器使用sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g
一、下载OpenCV安装包： 到OpenCV的官网（http://opencv.org/）下载最新版本的OpenCV安装包，由于OpenCV针对不同平台都有安装程序，所以我们只需要根据当前开发环境选择合适的平台版本即可，这里我们是在win7 64bit操作系统下进行开发，所以应该下载OpenCV for Windows： 我们选择了当前的最新版本3.1，下载完毕后，我们得到其安装文件：opencv
先上图，有图有真相，当课题重新回归到嵌入式搭载的老问题上时，我还一度各种担心，发现最新的A9板4412能用Android了，还想着偷懒买块现成的只做最顶层开发就好，结果找遍工业相机厂家没见到有提供Android驱动的，一了解才明白，Android驱动是基于linux驱动的貌似，于是乎，又尝试着回归到移植opencv到嵌入式linux的老路上来。想当初，零linux基础的我对着借来的6410各种被蹂
用 cmake-gui 配置 WITH_CUDA 时出现这个错误提示。CMake Error at modules/core/CMakeLists.txt:40 (message):
CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib'
repository: https://github.com/opencv
基于cuda配置opencl环境1、根据自己的PC的NVIDA版本选择安装对应版本的CUDA。 2、在VS2013中新建一个空的项目。 3、进入项目属性中配置属性，具体如下： （1） C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include （2） _CRT_SECURE_NO_WARNINGS（3） C:\Program F
前言因为本人经常用MinGW编译器,而且习惯用64位,但是上网搜索配置方法发现很多都是32位的,而且版本差距太大的话成功率的也不是很高,不知道是不是我自己的原因,然后在面向浏览器搜索了两天之后,也摸索出了一个成功率比较高的方式 文章末尾附编译好的 库或ffmpeg文件 下载方式(编译好的库有 344/450/454 64&32 )提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、适用版本M
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2024-08-03 13:09:10
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本篇文章记录了安装OpenCV 3.4.2及配置VS2017的方法，以及利用CMake从源码编译适用于老版本VS2013的OpenCV 3.4.2的编译及配置流程（可选Contrib模块）。本文也可以作为其他OpenCV及VS版本安装配置方法的参考。注：OpenCV的Contrib模块必须手动编译，请直接查看本文第3节“3 从源码编译并配置OpenCV”。1 安装OpenCV 3.4.2
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2024-04-29 23:38:26
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大家第一次安装opencv的时候一定要一定要一定要认真看一遍教程，很多错误是自己不认真仔细导致的，特别看安装过程的注意事项，等一定了解和熟练后再总结一套自己的教程，这样对自己以后安装东西有很大的帮助本人github准备工具cmake、vs2017、opencv4.5.0、opencv_contrib-4.5.0、cuda、cudnn一、下载安装cuda、cudn二、安装cmake官方地址Downl
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2024-08-30 16:18:58
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参考博客：总体 cuda9.1安装 1，先安装anaconda（python2.7版本）代替系统自带的python：bash Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh安装完后添加环境变量打开~/.bashrc
添加export PATH=/h
