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
本次教程我们谈及OpenCV的性能衡量与优化，众所周知，算法的不断的革新其最重要的一点就是不断的优化再优化，比如我们的后面要讲到的边缘检测的算法，又或者是图像分割的算法，他们都是随着时间的一步一步的推移，从而完成算法层面的优化。在以后的学习中，我们会接触到诸多的框架，这些所谓的API他们都是固定的，如果我们只是单纯的调用这些API的话，那么就做不到算法层面的革新，而当我们自己想从原理层面来写这些算
1. 浮点数据定点化； cv::Mat tmp1 = values * 1000000; tmp1.convertTo(tmp1, CV_32SC1); cv::Mat tmp2 = this->weights * 1000000; tmp2.convertTo(tmp2, CV_32SC1); c
原创
2022-07-11 09:59:49
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OpenCV 性能测量与提升【目标】代码耗时测试一些提升代码性能的技巧cv2.getTickCount, cv2.getTickFrequency等等【代码】import cv2
"""
读入图片并执行中值滤波N次，测试耗时
"""
# 读入图片
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
# 在需要测试函数或者代码片段的前后加上 cv2.getTickCount()
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
文章目录一、树莓派系统烧录二、更换源2.1、设置root登录密码2.2、更换apt 源2.2.1、先备份源文件2.2.2、编辑系统源文件2.2.3、更改系统源2.2.4、更新索引2.3、更换pip源2.4、参考文章三、树莓派设置3.1、设置静态IP地址3.2、开启ssh远程登录3.3、修改原始pi账号、密码3.4、配置无线网络3.5、设置时区3.6、windows或Ubuntu通过samba访问
openmv通过software增强目标追踪效果的几个小方法，测试平台为openmv IDE，硬件为openmv MV4 H7 openmv通过software增强目标追踪效果的小方法前言一、多个阈值对应一个物体二、寻找最大物体三、设置限定参数总结 前言本篇介绍了几种提高openmv追踪物体效果的小方法，视觉处理易受光源和环境干扰，下类方法均是通过软件的方法进行优化，提高你在使用时的效果，正所谓硬
20200411更新：经过评论区 @鹤汀凫渚 的指导，我成功的用最简单的方法在python中调用到了GPU加速后的函数，这里把这位朋友的评论贴出来供各位参考： 以下原文：本文的核心目的就是加速，在实时图像处理的路上，没有什么比得上加速，速度足够快就能上更复杂的模型，速度足够快就能有更多的预处理，总之，加速就是一切。为了弥补Opencv-Python接口没有cuda加速的缺
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
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
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
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
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
加速&优化技术
译者序：这是一篇讲解3D引擎中，某些细节优化的文章，文中使用的方法同样适用于其他场合。不过因为本人对这方面的技术和词汇不是很熟悉，所以这篇翻译可能存在很多谬误，希望大家多加批评指正。
绪论
在这个页面，我收集了一些不同的加速3D引擎的小窍门。我会先介绍一些显而易见的，因为许多人会忽视它们，接着是一些更精彩的。如果你有其他的窍
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. 设备环境： 10, Visual Studio 2019, CMake 3.21.0, Nvidia 显卡1050ti 驱动 Version: 471.41, CUDA 11.0, cudnn 8.2.1, OpenCV 4.5.3。1. 安装：实习的地方暂时没有电脑给我用，我于是直接把自己的电脑系统重装了，之前的环境做过毕设，做过
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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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
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
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
