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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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.
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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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
# Python在GPU上进行概率运算的实现指南
在现代计算中，尤其是在处理大型数据或进行复杂计算时，使用GPU（图形处理单元）可以极大地加快计算速度。本文将带领你一步步实现“在GPU上进行概率运算”的目标，特别是使用Python语言。
## 流程步骤
下面是实现“Python在GPU上进行概率运算”的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-31 10:23:24
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1. 引言今天我们来研究一种传统图像处理领域中对象检测和跟踪不可或缺的方法——模板匹配，其主要目的是为了在图像上找到我们需要的图案，这听起来十分令人兴奋。所以，事不宜迟，让我们直接开始吧！2. 概念模板匹配的算法的核心十分简单：它将模板与源图像中的每个部分进行比较，逐像素滑动。结果是一个相似度的图，该相似度图中每个像素值反映了模板与源图像中该位置的相似程度。从本质上讲，它将模板在图像上进行卷积，类
原创
精选
2023-06-23 09:54:58
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目录前置环境前言一，安装cuda，cudnn二，重新编译opencv+opencv_contrib1，cmake编译opencv+opencv_contrib2，VS生成解决方案三，VS运行opencv dnn加载onnx源码1，加载大佬的onnx模型2，加载自己的模型3, jetson nano上运行1）环境配置2）g++方式编译3）cmake方式编译4）jetson na
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2024-05-07 10:50:50
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cpu的多线程的用处：1、让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源；2、可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理；3、提高处理器运算部件的利用率；4、缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时。CPU多线程简称SMT，可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率
SEER（The Surveillance, Epidemiology, and End Results）数据库是由美国国立癌症研究所于 1973 年建立，是美国常用的癌症数据库，里面包括了各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌等；还提供了各式各样的临床资料，如性别、年龄、TNM 分期等。一、本周SEER文献预览本周PubMed数据库“标题/摘要：SEER”搜索发现，本周发表13篇SEER论文，
目录 安装环境说明下载OpenCV配置OpenCV开发环境属性表测试可能存在的问题 安装环境说明 操作系统：Windows10OpenCV版本：OpenCV2和OpenCV3VS版本：VS2015或者VS2017 下载OpenCVOpenCV下载地址：Home - OpenCV或者直接搜OpenCV下载，找到对应的版本下载，应该是个压缩包，解压，可以看到两个
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2024-07-23 10:07:37
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目录1.模板匹配的定义2.API介绍3.寻找最优匹配位置（匹配后的配套操作）4.具体代码1.模板匹配的定义 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，该匹配方法并不是基于直方图，而是使用一个图像块在输入图像上进行“”滑动“”。（也就是在图像上按照模板大小一块一块比对）2.API介绍void
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2024-07-19 20:36:03
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图像预处理前言因为在做目标追踪方面，一直在matlab中写代码，不得不说改代码改的又复杂又难改，优化难做啊。就把图像预处理过程直接放到tensorflow中学习吧。TFRecord数据格式对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁,之前我一直用的这个方法）。 如果数据量较大，这样的方法就不适用了，
前言我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好，甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了。但不幸的是，渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的，因为有太多Draw Call的问题，如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销，最后我们必须找到其他的解决方案。那么本文就来聊聊利用GPU实现角色的动画效果，减少CPU端的蒙皮开销；同时将渲染10，0
截止到本文为止，llama.cpp，ctransformer还不支持多GPU推理，好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge，但是我没看到官方更新，所以这o。
原创
2024-05-04 00:38:34
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一、引言模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了。那什么是模板匹配？模板匹配，就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配（也就是最相似）的部分的技术。说的有点抽象，下面给个例子说明就很明白了。在上面这幅全明星照中，我们想找出姚明头像的位置，并把它标记出来，可以做到吗？可以，这就是模板匹配的要做的事情。其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的，就是拿着模板图片（姚明头像）在原图（全明星照）中从左上至右下
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2024-03-13 09:45:15
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模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的方式，而是基于图像的灰度匹配。其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的串口灰度阵列，按照某种相似度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。为了利用模板匹配从源图像中得到匹配区域，从源图像选取该区域作为进行匹配的模板。模板从源图像左上角开始每次以
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2024-03-17 15:20:04
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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
所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，
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2022-06-01 17:42:18
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matchTemplate函数参数模板匹配是通过模板在采集到的原图像进行滑动寻找与模板图像相似的目标。模板匹配不是基于直方图的
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2022-06-29 15:09:05
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端午放假期间，小F实现了小程序「跳一跳」的自动化。主要涉及到了OpenCV的模板匹配和边缘检测技术，以及Android开发调试工具ADB。如果放在一起说，感觉内容有些多。所以，分三期来讲，也能多了解一些东西。首先介绍模板匹配，然后边缘检测，最后结合ADB实现「跳一跳」自动化。游戏虽然过时了，但是拿来练练手还是不错的。编程就该是快乐的，哈哈。/ 01 / 模板匹配模板匹配，就是在整个图像区域里发现与
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2020-12-24 16:07:24
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