1.前言一不下心就研二了，一不小心开了个深度学习目标检测的题目；除了迷失在各种求职难的帖子里，也不得不开始弄弄深度学习了；期间主要是各种环境配置，包括NVIDIA_Driver、CUDA and Cudnn、conda or python_virtualEnv和各种yolo版本；在这里十分推荐一位博主螺丝工人螺丝工人主页，按照他的教程很容易完成windows下的环境搭建、yolo模型的tyrain
最近看了将近10天的opencl，有些体会先不说英文opencl文档看起来一头雾水，光是英文就够锻炼人的，一丝不苟的看了前几张之后，撑不住了，要说说opencl文档的体会首先，文档毕竟是文档，属于参阅资料，如果当做入门材料，个人认为是错误的，从文档总体结构来看，讲了opencl原理，机制，以及api函数的使用，但惟独如何编程，实例很少，或不够具体，毕竟是一开始是针对从事过类似通用计算开发的人使用吧
笔者CUDA学习系列汇总传送门（持续更新）：编程语言|CUDA入门笔者在CUDA学习(十)：向量内积的多种方法实现CUDA(六):多种方法实现向量加 两篇文章中,已经用了多种方法来实现向量内积和向量加,但一直没有详细记录各种方法的区别以及这些方法之间的速度差距等等. 这里笔者再做一份笔记,浅谈cuda加速的基本技巧. 并记录下各种方法快慢的原理。 文章目录一、前言二、opencv对图像求和 41m
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2023-07-23 21:44:38
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魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅 使用FAST算法进行特征提取机器学习的角点检测器非极大值抑制总结opencv中FAST特征检测器代码演示 原理 SLAM（同步定位与地图构建）用于移动机器人，但是计算资源有限，需要快速的算法提供支持。 使用FAST算法进行特征提取在图中选取像素点p，判断其是不是关键点。Ip=像素点p灰度值。选择适当阈值t。在像素点p周围选择16个像素点
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2024-03-26 17:53:28
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转自opencvChina Opencv c接口与c++接口 Opencv 从c到c++ Opencv 从c到c++ Opencv2.0版本发布后，其新的C++接口，cv::Mat代替了原来c风格的CvMat和IplImage.目前，2.0版本对c的接口也是支持的。 相对于c的接口，c++的cv::Mat统一了矩阵和图像这两个概念。事实上，矩阵和图像其实是一样的。由
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2024-05-13 19:53:41
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首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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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
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2024-02-16 10:28:27
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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
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2023-12-28 19:09:52
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在用到opencv中的特征点检测与图像匹配的时候，发现基础的opencv库中没有这个功能，需要下载opencv_contrib的库并进行编译。平台：windows10版本相同的opencv源码和opencv_contrib源码：Release OpenCV 4.5.0 · opencv/opencv · GitHubRelease 4.5.0 · opencv/opencv_contrib · G
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2024-10-11 13:12:31
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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
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2024-02-28 08:52:17
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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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
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2024-07-02 19:53:18
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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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目录前言采样器设备端采样器创建主机端采样器创建图像旋转内核创建主机函数创建完整程序旋转输出结果高斯过滤内核创建主机函数创建完整程序高斯模糊输出结果 前言OpenCL其实算是一种“加速语言”，其由设备上运行的kernel函数语言和控制平台的API组成，它通过将某些简单而又重复的工作转交给GPU/FPGA外接设备，实现异构并行来加速原本的工作。比如在OpenCV中就引入了OCL module，其编译
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2024-03-27 13:16:42
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OpenCV Change Logscheck http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20LogsOnline reference manual for GPUOnline reference manual for GPU is at http://opencv.willowgarage.com/wik
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2023-07-23 20:09:51
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CV_OCL_RUN OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准。 OpenCL由两部分组成，一是用于编写kernels（在OpenCL设备上运行的函数）的语言，二是用于定义并控制平台的API(函数)。 OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制，它极大地扩展了GPU的应用范围，使之不再局限于图形
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2023-12-25 00:41:46
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在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
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2024-02-03 22:59:36
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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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前言最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4，便尝试用opencv调用yolov4进行检测，做个记录。当然，yolov3、yolov4-tiny等也能调用，只需修改加载的cfg和weight文件就行。如果想使用GPU加速的话，需要安装opencv的GPU版，可以参考：ubuntu下安装opencv，并配置DNN模块使用CUDA加速下载1、yolov4权重地址：百度网盘 提取码：2zfk
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2024-03-07 15:53:49
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OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
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2024-02-21 14:11:51
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