OpenCV是一个由Interl公司支持的开源机器视觉库，关于它的介绍，网上随便一搜就车载斗量。这里我不谈OpenCV的主要内容，而是将这段时间来对它的使用心得作个简单介绍，以启发打算用这个库的朋友的思路，与大家一起来分享。 我在学校的时候，虽然是图像处理研究方向，但真正具体的应用到图像的
交叉编译opencv2.3.1，并在DM8168 cortex A8中运行图像处理。开发环境：PC：ubuntu12.04LTS。Intel Core 2 Duo CPU E7200@2.53GHZ;目标平台：SEED DVS DM8168 DVRRDK 02.00.XXXX第一篇：OpenCV交叉编译参考了1.安装交叉编译链使用DVRRDK中的ti
Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置开发环境IDE: Android Studio 3.4.1Android: 7.1minSdkVersion: 25targetSdkVersion: 26JNI CMake: 3.4.1ABI: arm64-v8aOpenCL: 1.2配置 OpenCL 使用项目中的 so 库这里以编译 openclTest.cpp 为 libopenc
举例opencv v4.5.5版本源码，Windows x64，VS2019，CMakehttps://github.com/opencv/opencv/tree/4.5.5https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.5/下载安装opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe，得到官方编译的动态库opencv_world4
OpenCL 介绍因为公司项目的需要，我开始接触opencl,之前只知道opencl是做平行计算的，可以加速绝大多数数值计算。目前，有很多知名的算法都被用opencl提速，如fft等。楔子学习之路漫长，记录工作中的点点滴滴。opencl框架opencl能进行算法加速的好处就不在这里累赘的说明了，网上有大把的文章来“赞美它”，摘要最直观的一幅图 上图可以很明显的看出GPU的优势。opencl主要函
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
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
0.前言笔者最近参与了并行计算相关的比赛，赛题主要内容就是把一份C源码的程序利用2个节点、每节点64个核进行优化（当然也包括使用其他优化手段，但主要的加速在于多线程/多进程）。新手上路，和队友在OpenMP/MPI折腾了不少时间，现在把一些优化的技巧记录在这里。优化都不是绝对的，具体哪种方式适用于代码，还是要就事论事的吧。1.OpenMP的使用方式OpenMP最容易被想到的使用方式莫过于对循环进行
一、使用OpenGL对Opencv进行加速1. 什么是OpenGL？OpenCL 是一个用于异构平台(heterogeneous platform)下编写并行程序的框架. OpenCL 的开发者可以使用所有可用的兼容计算设备, 他们找到计算机上的相应设备，然后将合适的计算任务分配给这些设备。简单理解就是利用显卡高效的处理三维二维数据。OpenCV开发者无须知道任何关于OpenCL的底层实现，因为O
参加OpenCV的OpenCL模块（以下称OCL）移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发，是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的。于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集。
OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面（见ht
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2016-11-26 10:35:00
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本篇结构前言OpenCL是什么？如何在Windows系统上运行OpenCL下一步 前言最近在做一些研究生项目关于并行计算，但是在网上有关于这一方面的资料或视频也相当稀缺。加上最近也有一些多出来的时间，所以就打算写一些文章来进一步的研究和玩转OpenCL等框架。以下是玩转OpenCL的一些有趣的结果：加速算法，如矩阵相乘。1024x1024的矩阵,CPU需要6.266秒，OpenCL只需要0.00
前言：编译完64位的库，自然少不了32 位的，同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像，也将openCL加速编译进去，以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
很多时候OpenCL启用GPU加速大规模矩阵运算可以达到减少计算时间的目的。但是目前一般成熟代码里面的矩阵运算不会是简单的float数组或者double数组，而是通过特定的结构体进行计算。其中Eigen就是专门针对矩阵计算的库，里面涉及到大量的矩阵操作。那么如何用OpenCL对Eigen进行加速呢？简单来看就是将Eigen的矩阵结构体声明放到OpenCL的核函数中，但是本人技术浅薄，无法实现这一步
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
对于几个开源库的总结，作为标记，以前看过，现在开始重视起来！更详细资料请移步 开源中国社区！涉及：OpenCV，OpenCL，OpenGL，OpenPCL截止到目前： OpenGL的最新版本为4.4，NVIDIA显卡系列已提供了基
一、 CV_SSE系列指令集的预编译符号定义在opencv2/core/internal.hpp这个头文件中，如果你不包含这个头文件的话，把源码拷贝到自己的函数中，CV_SSE是不被定义的 下面是harrisCorner中的一部分代码
/*该函数的主要作用是利用给定的梯度协矩阵计算每一个点上的harris角点响应强度矩阵*/
static void calcHarris( const
2013年7月9日Harris Gasparakis发表此文于AMD APP大家好！我借这篇文章，分享给大家今年计算机视觉领域里的一些令人兴奋不已的最新进展。特别是最新OpenCV（当前最流行的计算机视觉库）的发布，您的计算机视觉应用程序可以在现代异构计算平台上充分利用CPU和GPU的全部计算力。 从OpenCV 2.4.3开始，到作了重大改进后的OpenCV 2.4.4，至将来发布的各
入坑OpenCL一周左右，万事开头难，但是发现后面的学习也不容易。。通过设备管理器查看到自己的电脑配置的是Intel核显HD530，以下是自己搭建OpenCL运行环境的流程。1）下载并安装Intel的SDK for OpenCL打开网址https://software.intel.com/en-us/opencl-sdk/choose-download，选择SDK for Op
OpenCV/OpenCL/OpenGL区别： OpenGL（全写Open Graphics Library）是个定义了一个跨编程语言、跨平台的应用程序接口（API）的规格，它用于生成二维、三维图像。这个接口由近三百五十个不同的函数调用组成，用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。而另一种程序接口系
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2018-04-12 15:21:00
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1.1 什么是OpenCL,或者为什么需要这本书OpenCL是面向由CPU、GPU和其它处理器组合构成的计算机进行编程的行业标准框架。1.2 多核的未来：异构平台1.3 多核世界中的软件并发性(concurrency):并发性是计算机科学中一个古老的概念。软件系统包含多个活动的操作流时，如果这些操作流同时向前推进，则称这个软件系统时并发的。当并发软件在拥有多个处理单元的计算机上运行时，线程实际上可
