1. 编译文件设置： opencv编译gpu版本，支持c++和python调用（踩坑一个月，最终成功）_opencvgpu版本_小树苗m的博客一、安装编译版本cudnn非运行版本 cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ chmod a+r
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2024-09-02 10:28:14
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目录前言环境与相关准备工作编译FFMPEG编译OpenCV准备工作cmake-gui配置cmake-gui配置项编译测试CMakeLists.txt图片处理读取视频总结 前言这是我第一篇公开的文章，也是我第一次尝试交叉编译的成果，可能过程有不足，文章也可能写得不全面，请多见谅。不足请指出，我每天都会看的。希望大家多多交流学习。环境与相关准备工作主机平台：Ubuntu 16.04(64 bit)
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2024-04-05 08:42:15
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首先 – 你为什么要使用FPGA？除非你有充分的理由,否则请避免它！好的理由可以是：>成本>力量>大小>必须重复使用的预先存在的硬件>个人兴趣>这是指定FPGA的任务不好的理由包括“图像处理……这必然意味着我需要一个FPGA！”想想FPGA如果你想在FPGA上实现,你需要从一开始就考虑“FPGA”.与传统处理器相比,它们具有非常特殊的特性,这意味着许多“常规”算
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2024-05-06 15:21:12
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GD32F4替代STM32F4注意事项前言一、开发环境二、移植步骤1.安装GD的支持包。2.修改32固件库的时钟3.FLASH修改3.1 F1的处理3.2 F4的Flash修改4.其他修改4.1 函数中的变量定义4.2 串口发送4.3 中断服务函数中不能有printf总结 前言近期在项目中采用了GD32F407VET6替换原项目中的STM32F407VET6,网传GD的兼容性很好，之前也用F1系
做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式
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2024-07-26 13:49:57
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文章目录ZYNQPYNQ参考资料 既然PYNQ就是python + Zynq，是便于zynq的PS端的开发的，那这俩玩意到底有多大区别呢。ZYNQZynq-7000可扩展处理平台是采用赛灵思新一代FPGA（Artix-7与Kintex-7FPGA）所采用的同一28nm可编程技术的最新产品系列。可编程逻辑可由用户配置，并通过“互连”模块连接在一起，这样可以提供用户自定义的任意逻辑功能，从而扩展处理
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2023-12-27 22:49:43
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第一部分：AI加速器 加速器的核心是加速库，AI加速器通过加速工作负载来降低功耗，提升效率，达到事半功倍的效果。以往高智能AI因为其计算量大，无法做到实时响应，导致其应用面不广，但加速器改善了这一点。 正如上面这张图所描述的那样，NIVDIA CPU都兼容CUDA，这为开发者提供了庞大的安装基础和广泛的覆盖范围，大量加速应用吸引了大量的终端使用者，这又为云服务提供商和计算机制造
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2024-03-13 10:17:20
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首先本文主要内容是将opencv移植到zedboard的嵌入式linux中，并进行测试。写本文之前参考了xzyfeixiang，懒兔子，超群天晴，rainysky的博客与陆佳华的<嵌入式系统软硬件协同设计>，把我遇到的问题总结下。我的开发平台式win7+虚拟机VMare(安装ubuntu)。本文主要分两个部分：1 opencv在ubuntu上的安装与测试 2 opencv在zedboa
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2024-05-27 23:00:10
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ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它采用了 GPT-3.5 架构，该架构使用了 NVIDIA 公司的 A100 GPU 芯片作为加速器，以实现高效的模型训练和推理。NVIDIA A100 是 NVIDIA 公司推出的一款高性能 GPU 加速器，采用了基于 Ampere 架构的第三代 Tensor Core 技术，具有卓越的性能和功率效率。该芯片拥有6912个 CUDA 核
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2024-02-18 11:35:20
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OpenCV与图像处理学习七——传统图像分割之阈值法（固定阈值、自适应阈值、大津阈值）一、固定阈值图像分割1.1 直方图双峰法1.2 OpenCV中的固定阈值分割二、自动阈值图像分割2.1 自适应阈值法2.2 迭代法阈值分割2.3 Otsu大津阈值法 前面的笔记介绍了一些OpenCV基本的图像处理，后面将学习使用OpenCV的传统的图像分割方法，这次笔记的内容是阈值法进行图像分割。图像分割是指将
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2024-03-25 04:24:46
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# PyTorch代码移植到FPGA：简明指南
随着深度学习的广泛应用，针对特定硬件的模型优化变得越来越重要。FPGA（现场可编程门阵列）以其灵活性和高效性成为加速深度学习模型的重要选择。本文将介绍如何将PyTorch代码移植到FPGA，并提供相关代码示例帮助理解。
## PyTorch与FPGA的关系
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，具有灵活的动态计算图特性。它适用于许多应用场
opencv新手，挣扎了两天总算是移植成功了。成功解决一个问题时的喜悦，如果你已经很长时间没有感受到了，那么对不起，你已经老了。好了，感受在这咱就不多说了，现在切入正题。linux环境：Fedora9arm开发板：tiny6410交叉编译器：cmake2.8.12.2opencv版本:2.3.1opencv2.0版本以后就不再是用configure配置，可以是用cmake配置。网上碰到好多都是op
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2024-08-11 11:07:40
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在Qt开发环境中引入OpenCV实现OpenCV图像数据到Qt图像数据的转化工具实现一个简单的图片浏览工具搭建开发环境首先明确一下接下来的例子使用的开发环境：操作系统：Ubuntu 16.04OpenCV版本：3.3.1Qt版本：5.10.0IDE：Qt Creator 4.5.0Qt Creator作为Qt自家的IDE，对Qt本身的支持是自不用说的。那么如何将OpenCV添加到开发环境里呢？Op
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2024-02-20 11:16:31
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OpenCV是由Intel、Willow Garage主导开发的开源计算机视觉库，轻量而且高效，包括一系列C函数和少量C++类，是图像处理和计算机视觉方面的通用算法，支持Windows、Linux、Mac OS三大平台，迄今已有数千名开发人员从事相关工作，下载量超过200万。该项目早在1999年1月就开始启动，2009年10月1日发布了2.0正式版。 NVIDIA表示，Op
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2024-03-06 00:07:08
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目录1 索引的数据结构1.1 索引1.2 树1.3 为什么b+ -tree更适合用于建立索引2 还有哪些索引2.1 hash索引2.2 BitMap位图索引3 密集索引和稀疏索引3.1 区别3.2 Mysql中的密集和稀疏索引最左匹配原则索引越多越好吗 1 索引的数据结构1.1 索引聚集索引 索引的键值的逻辑顺序决定表中数据（行）的物理顺序，可以理解为如果索引是连续的，那么表中数据在存储介质上的
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2024-09-25 15:15:47
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毕业设计是关于嵌入式图像采集和处理的。软件方面我的设计方案是用spcaview进行图像采集，调用opencv库进行图像处理。spcaview的移植相对比较简单，都是按照常规的交叉编译的步骤。下面主要讲一下我在移植opencv1.0到arm中遇到的两个问题：1.cvLoadImage()函数没办法使用IplImage *pImg = cvLoadImage(argv[1], 0);是opencv程序
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2024-04-13 11:14:11
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探索GPU加速计算机视觉：《Hands-On GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA》项目分析技术分析OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它包含了大量的图像处理函数和算法。而 CUDA 则是NVIDIA为GPU编程提供的一个工具包，可以将计算任务从CPU转移到GPU，利用其并行计算能力进行高效处理。这两种技术的结合，使得
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2024-06-25 11:16:41
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前一篇写了如何在移植OpenCV库到ARM平台上，本来我只是用到OpenCV的打开USB摄像头获取图像到IplImage结构中，这用到了V4L2的底层函数。然后进行视频图像的帧处理。那么如何用OpenCV读写ARM板上的视频文件，并进行视频处理呢？这该又将如何移植呢？这个就必须要装x264，xvid和ffmpeg，和上一篇中讲的通过V4L2底层函数获取摄像头视频就有点不一样了。下面就介绍一种方法。
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2024-05-30 07:53:01
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SEO效果检测的意义在于检验SEO的成效。要准确地统计工作成效，必须设定检测基准，在SEO实施之前就应该制定好检测机制，才能为以后检测SEO效果做铺垫，另外还必须检测竞争对手的情况，如排名、流量情况、收录、外部链接等。最后把自己的数据和对手的数据进行对比，看看有什么差距，从而做出有效的SEO策略。效果检测步骤进行SEO的效果检测：1、研究竞争对手的一切情况，包括排名、收录、PR值、外链等。2、制定
原创
2023-03-31 17:26:25
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SEO效果检测的意义在于检验SEO的成效。要准确地统计工作成效，必须设定检测基准，在SEO实施之前就应该制定好检测机制，才能为以后检测SEO效果做铺垫，另外还必须检测竞争对手的情况，如排名、流量情况、收录、外部链接等。最后把自己的数据和对手的数据进行对比，看看有什么差距，从而做出有效的SEO策略。效果检测步骤进行SEO的效果检测：1、研究竞争对手的一切情况，包括排名、收录、PR值、外链等。2、制定
原创
2023-07-27 16:28:34
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