Mat构造函数cv::Mat img ; //默认 定义了一个Mat
img = cv::imread("image.jpg");//除了直接读取，还有通过大小构造等
cv::Mat img = cv::imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat img_novel = img; 转到数组//
//动态创建二维数组，row行col列
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# 在 Python 中安装 CUDA 版本的 OpenCV：一项新手指南
对于刚入门Python编程的小伙伴们来说，可能会对如何安装包含CUDA支持的OpenCV感到一头雾水。本文将逐步引导你完成这项工作，包括所需步骤、详细说明以及代码示例，确保你能顺利完成安装。
## 安装流程概览
在开始之前，我们可以通过以下表格来概览整个安装流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 05:21:35
1136阅读
一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法，请参考： 该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定
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2023-11-29 16:30:32
370阅读
ubuntu 安装 OpenCV with CUDA一、安装依赖库二、安装OpenCV三、环境配置四、测试dense_flow五、Jetson嵌入式设备附录A: Anaconda环境（未经测试）参考 一、安装依赖库首先安装更新和升级你的系统：sudo apt update
sudo apt upgrade然后，安装所需的库：通用工具：sudo apt install build-essentia
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2024-01-06 09:27:52
402阅读
概况OpenCV CUDA 模块是一组利用 CUDA 计算能力的类和函数。它使用英伟达™（NVIDIA®）* CUDA* Runtime API 实现，仅支持英伟达™（NVIDIA®）GPU。OpenCV CUDA 模块包括实用功能、低级视觉基元和高级算法。实用功能和底层基元为利用 CUDA 开发快速视觉算法提供了强大的基础架构，而高级功能则包括一些最先进的算法（如立体对应、人脸和人物检测器等），
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2024-08-29 17:52:20
233阅读
OpenCV3的GPU模块需要手动重新编译才可以使用。本文介绍了编译OpenCV3.2.0+ GPU模块的方法 需要准备，安装好vs2013Vs2013可能无法运行，需要进行更新进行update5就ok 前期准备：查看自己显卡是否支持cuda[win+R]打开[运行] -> 输入[cmd]按回车打开[命令行] -> 输入[start devmgmt.msc]按回车打
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2024-05-23 04:28:27
43阅读
效果如图：非局部均值滤波（Non Local Means
原创
2022-03-30 14:54:59
180阅读
效果如图：非局部均值滤波（Non Local Means）算法其出发点是——在同一幅图像中对具有相同性质的区域进行分类并加权平均得到的图片，应该降噪效果也会越好。意味着它使用的是图像中的所有像素（实际上是在一个搜索窗口内的所有像素），这些像素根据某种相似度进行加权平均。与双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同，它利用了整幅图像进行去噪。即以图像块（邻域）为单位在图像中寻找相...
原创
2021-12-16 13:59:58
370阅读
对于图像灰度化，使用了opencv-cuda实现与完全基于cuda实现，本程序中参考了网上多个教程，主要记录和学习的过程。目录1、opencv+cuda实现图像灰度化2、CUDA实现图像灰度化3、图像展示3.1 opencv+cuda3.2 cuda1、opencv+cuda实现图像灰度化#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.h
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2023-12-16 15:22:51
248阅读
作者：小坏蛋最近要用到cuda做一些并行加速优化，由于一部分是关于图像的，所以需要用到集成了cuda的opencv库。直接在官网下载下来的opencv有些版本是没有把opencv编译进去的，所以就需要我们自己重新编译。Windows环境下用到的工具是opencv、Cmake、vs，和一台已经装好显卡、显卡驱动、cuda的电脑。1. 安装显卡并测试：插好显卡-安装驱动-安装cuda，过程
从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
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2024-07-23 09:48:41
422阅读
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
144阅读
环境： cuda 10.2 opencv 3.4.13 qt 5.12.9 cmake 3.24 vs 2017 x64系统 vs安装时勾选与c++相关的组件，依次安装opencv、 qt、cuda（cuda安装时尽量安装在c盘，以便于配置系统环境）与cmake，需要配置qt与cuda的环境变量。 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA N
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2024-03-17 17:28:26
121阅读
环境配置排坑指南CUDA9.1下载安装CMake下载安装OpenCv下载编译测试 如果我们做图像处理相关工作的话opencv是很重要的库，对于处理很多的重复性的工作我们可以把相关执行代码放到gpu上面执行，但是因为现在的官方的opencv库是不带gpu模块的（之前还以为可以用）。所以需要我们自己下载源码编译，但是其中的坑是非常多的，各个版本之间有很可能冲突，安装编译过程中也会有很多问题。 本
环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
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2024-04-23 09:04:37
80阅读
OpenCV cuda的api
原创
2023-12-05 08:46:36
225阅读
一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
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2024-08-03 22:35:24
805阅读
本指南提供在Ubuntu系统上安装支持CUDA和NVIDIA光流的OpenCV的完整方案。包含自动化安装脚本install_opencv_cuda_ubuntu.sh和依赖项，并设置环
配置：win10+OpenCV4.5.1+CUDA11.6主线：主要参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274跟着贾志刚老师视频一步步做，然后对照知乎的一位博主的步骤查缺补漏。知乎的博主提供了OpenCV4.5.1配置时需要的.cache文件，写的也非常的详细，非常不错。如果是OpneCV4.5.1的可以直接下载，如果不是需要自己搜索下载相关文件。配置跟着
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2024-04-05 13:39:12
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前段时间，在TX2上装了OpenCV3.4，TX2更新源失败的问题，OpenCV内部很多函数都已经实现了GPU加速，但是我们手动写的函数，想要通过GPU加速就需要手动调用CUDA进行加速。下面介绍Linux平台的环境配置以及与OpenCV混合编译。Linux平台CUDA+OpenCV3.4配置1 环境安装 首先需要安装OpenCV及CUDA环境安装，有TX2平台下OpenCV和CUDA参
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2024-06-04 04:36:58
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