文章目录前言Step1 下载文件Step2 配置OpenCV环境Step3 配置VScode2015增加.cu源码拓展类型搜索，设置 cuda -的生成模板.cu文件类型设置测试代码 前言我们知道要配置成类似标题的环境要下载很多东西，比如：要Cmake一下，Cmake还会因为网络原因导致许多文件安装不上，就算Config成功，还要好几个小时配置，而且还容易出错，错误的代价真的太高了。这里，将介绍
前言 最近，Khronos公布了OpenCL（Open Computing Language）的第一个测试版本，一经发布便在通用计算领域掀起来轩然大波！OpenCL是由苹果公司发起，业界众多著名厂商共同制作的面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境。便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、
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2024-03-20 07:18:29
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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
在进行图片转视频文件时遇到的主要报错类型有一下三种情况：case1： OpenCV: FFMPEG: tag 0x5634504d/‘MP4V’ is not supported with codec id 13 and format ‘mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)’ OpenCV: FFMPEG: fallback to use tag 0x00000020/’ ???c
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2024-03-18 10:22:24
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### Python OpenCV CUDA解码简介
随着计算机视觉技术的发展，图像和视频处理的需求不断上升，传统的CPU处理方式在处理大量数据时可能会显得力不从心。为了提高处理速度，NVIDIA的CUDA技术可以有效地利用GPU的并行计算能力。Python中的OpenCV库已经支持CUDA加速，允许用户通过GPU加速图像和视频的解码过程。
#### CUDA的基本概念
CUDA（Compu
原创
2024-10-02 03:44:58
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# 使用 Python OpenCV CUDA 解码视频的完整指南
随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，视频处理成为了许多应用场景中不可或缺的一部分。为了加速视频处理，使用 CUDA 技术对数据进行并行计算是一个不错的选择。本文将介绍如何利用 Python 及 OpenCV 的 CUDA 支持来实现视频解码的过程。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个项目的流程。下面是基本步骤的表
1、编程思路：通过以下两点优化普通的程序a、运用gpu版本的cv库函数，但有一些限制，如Image process内部的函数很多是只支持 CV_8UC1的。b、将基本数学运算换用gpu运算，相关函数在Per-element Operations内；而且gpu是对整个矩阵处理的，类似于matlab的风格，所以尽量少用循环这些逐点操作。2、怎么学习gpu模块的编程：资料甚少，可能实际应用用得不多；毕竟
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2023-10-12 23:50:06
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安装顺序：Opencv显卡驱动CUDA10.2cuDnnYOLOv31、Opencv3.2.0安装搭建依赖环境sudo apt-get install build-essential安装依赖包sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev&nb
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2024-07-19 15:54:11
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一、安装驱动安装完系统后的第一次安装驱动：根据自己的显卡型号下载驱动：官方驱动 | NVIDIA1、禁用nouveau安装NVIDIA需要把系统自带的驱动禁用，打开文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文本最后添加以下内容：blacklist nouveau在终端程序下执行以下命令重启系统：sudo update-initramfs -u
sud
【写在前面】 很多时候，我们在对视频的解码和渲染的处理都要经过以下步骤：软解码，视频帧位于内存。
软渲染，需要拷贝到图像然后渲染；硬渲染则需要上传纹理，然后渲染。硬解码，视频帧位于显存。
软渲染，需要下载到内存，然后拷贝到图像再渲染；硬渲染则直接拷贝到纹理，然后渲染。
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2024-06-13 08:57:49
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nvenc_sdk 解码器的代码分析 SDK 中的 sample 文件夹下的 NvTranscoder 中包含了编码器和解码器的用法，编码器的内容不在这里分析，因为 FFMPEG 中已经包含了相关的代码，不需要其他的处理。 解码器在 SDK 中有一份封装，主要是 NvTranscoder 下的 VideoDecoder 类。目前这个类的具体用法还不是特别的清楚。分析将会从 main 函数开始。 m
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
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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
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目录：1.手动安装最新nvidia驱动2.CUDA10.1 +CUDNN+nvidia video codec sdk 9.1安装2.1 CUDA10.1安装2.2 CUDNN安装2.3 测试cudnn2.4 nvidia video codec sdk 9.1安装3.ffmpeg + nv-codec-headers9.1安装3.1 安装ffmpeg3.2 安装nv-codec-he
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2023-07-30 19:41:12
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注意:VAAPI 是inter gpu 提供的硬编解码接口
VDPAU 是 video decode present api for unix
nvdec / ncvid 都是nivida产出的硬解接口，区别在于解码方式，和数据传输方式不同
nvenc nivida 硬编接口编译 & 运行linux:
gcc -g video_decode_gpu.c `pkg-confi
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2024-07-31 13:42:03
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1 编解码器 视频的压缩算法称为编码器；那么，与之对应的解压缩算法就是解码器。想要了解详细的codec编解码器知识，可以参考FOURCC网站。 在了解编解码器之前，我们先来学习一个概念：FourCC。它的全称是Four Charactors Code，称为四字符码，是一种独立标示视频数据流格式。在FOURCC网站你可以得到完整的基于FourCC的各种各样的编解码器。 我们通过这个标识符，就可
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2024-02-13 19:34:17
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接下来我安装了xvid，然后运行代码。代码和解读如下：#include "highgui.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
cvNamedWindow("avi");
CvCapture* capture = cvCreateFileCapture(“视频文件路径");
IplImage* frame;
whil
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2024-03-15 18:34:40
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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
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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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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
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