文章目录前言1. OpenCV CUDA库使用框架2. C++ 调用OpenCV CUDA库实现图像加法操作3. 执行结果总结学习资料 前言之前的学习都是针对cuda语法理论的,今天跟大家分享OpenCV CUDA库的使用。1. OpenCV CUDA库使用框架OpenCV CUDA库使用GpuMat存储图像矩阵,OpenCV CUDA库使用框架大致如下:调用GpuMat::upload()函数
上个随笔讲了在windows 上安装 caffe,并且 跑mnist 这个例程的过程,说真的,就像奶妈一样,每一步都得给奶才干活。最近配置了一台台式机,可以作为以后自己配置学习机的参考。配置如下:补图。 电脑概览电脑型号 兼容机操作系统 Ubuntu 16.04 LTSCPU AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor(3400 MHz)主板 华硕 RO
背景在文章编译安装LitmusRT遇到的问题中,我们已经编译安装了实时操作系统LitmusRT,并且能够正常启动它。现在,我们得编译安装一下GPU加速的第三方库OpenCL或OpenACC。这里再次注意不要用虚拟机安装英伟达驱动,因为虚拟机的显卡是虚拟出来的,加载不了英伟达的ko文件。所以我使用的是实验室的ubuntu16.04 64位台式机,此台式机已经装好了英伟达驱动、cuda10.2和10.
学习目标理解算法的原理,能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角点,但是图像被放大后,在使用同样的窗口,就检测不到角点了。 所以,下面我们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其
使用GPU加速要看在什么平台上使用,目前VS中是直接可以将函数指定在GPU上运行,但是要注意使用的场合,并不是什么情况下使用GPU都可以加速,GPU是因为使用了显存,而显存是比内存大很多的,所以可以同时对很多数据进行处理,所以才能提高处理速度,但其实它的计算频率并不比内存上高,所以可以看出GPU能够加速的原理是:大容量并行计算(可能形容得不到位…..)。但是如果只对一个数据进行反复计算,这时候GP
转载 2023-10-17 20:06:00
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1、  查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce 8400 GS;2、  从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装;3、  从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CU
【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】前言Python版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型C++版本OpenCV_GPUWindows平台编译安装Open
【计算机视觉】关于OpenCVGPU配置编译的相关事项标签(空格分隔): 【计算机视觉】前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的。于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题。关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的Open
目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中,有主机端和设备端这两个概念,主机端是指CPU+内存,设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行,访问主机内存;设备端代码在GPU上执行,访问显存。在使用GPU计算时,需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据;当然,一些新技术可以不用拷贝数据,请参考后面的章节或者CU
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我一直在想一个东西,当我训练好了一个模型,比如我训练好了yolo系列的模型,然后我可以通过opencv来加载这个模型然后去预测物体,但是opencv默认是cpu运行,这就导致了运行这个模型的速度很慢,也就导致了检测物体的速度很慢,我习惯了使用python,所以我就想着在python上调用opencvgpu接口,但是网上一搜索,基本上都是针对opencv在c++上进行gpu接口的调用,找来找去,总
OpenCV中配置CUDA,实现GPU加速按语:首先感谢博主的方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法:1、 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce  GT630;2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
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如果您使用OpenCV已有一段时间,那么您应该已经注意到,在大多数情况下,OpenCV都使用CPU,这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题,OpenCV在2010年增加了一个新模块,该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试:简单列举下本文要交代的几个事情:概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat(cv2.c
写在前面:一直想尝试一下opencv GPU模块,无奈以前电脑配置的ATI的显卡,最近换了一台联想的D20工作站,虽然性能不比最近发布的D30,但还算是有了可以尝试cuda的平台。没想到刚开始还是遇到不少问题。首先遇到的就是重新编译支持GPU模块的opencv版本,由于这里写的是回忆,可能有些不太详尽,还望看到这篇博文的朋友能够补充。一、安装篇:安装部分分为cuda安装和opencv编译。1.1、
重磅干货,第一时间送达import cv2 as cv gpu_frame = cv.cuda_GpuMat() screenshot = cv.imread('media/drip.png') gpu_frame.upload(screenshot) gpu_frame.download() 概述在单张图像上使用在多张图像上使用对多张图像使用Dask进行并行延时处理在单张图像上使用我们
OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我,怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章,但是其实你会发现,按照他们的做法基本都不会成功,原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因,真实原因是OpenCV4跟之前的版本,编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
网上教程挺多的的,我也是参考网上教程编译成功的,现在把我编译的过程发出来。 目的:使用opencv中的cuda加速函数。例如:frame1_gray = cv.cuda_GpuMat(image1) frame2_gray = cv.cuda_GpuMat(image2) opticalFlowGPU = cv.cuda_FarnebackOpticalFlow.create(3,0.5,Fals
# OpenCV GPU Python:加速图像处理的利器 ![OpenCV]( ## 引言 随着计算机视觉和图像处理应用的快速发展,对于实时图像处理的需求也越来越高。在传统的图像处理中,CPU被广泛应用于各种算法和任务,但它们的计算能力有限,难以满足高性能处理的要求。为了解决这个问题,GPU(图形处理器)逐渐成为了图像处理领域的利器。本文将介绍如何使用OpenCV GPU Python来加
原创 10月前
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# Python OpenCV GPU:高效图像处理的利器 ![OpenCV GPU]( 图像处理在计算机视觉和机器学习等领域扮演着重要的角色。然而,随着图像分辨率和复杂性的增加,传统的图像处理方法往往难以满足实时处理的需求。为了提高图像处理的效率,我们可以利用图形处理器(GPU)来加速图像处理任务。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库加速图像处理操作,并展示一些示例代码。 ##
原创 2023-09-02 17:17:20
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Welcome to My Blog 问题:   1)Python通过pip或conda安装的OpenCV库仅支持CPU;   2)网上找到的教程基本都是通过VS配置CUDA环境(VS太强大了,但并不想安装);解决办法:   3)可以使用官方预构建源代码配置支持GPU模块的OpenCV;   4)在Win10中配置OpenCV4.5并与Python3.8环境绑定以支持GPU加速,并且不使用Vi
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这两天有在板卡上跑代码的需求,拿到了一块RK3588CPU的板子,型号是HINLINK的HK88.以后记录一下调试这个板子的问题,便于以后查看0. 基本信息板卡系统:ArmBian,基于Ubuntu20.04 OpenCV版本:3.4.5 采用方法:交叉编译(先在自己PC上编译,再放到板卡上) PC系统:VMware虚拟机,64位Ubuntu20.04为什么采用交叉编译:因为我这个板子没有无线网卡
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