相关框架与依赖
NVIDIA 显卡驱动 CUDA驱动 cuDNN包项目依赖 FFmpeg openCV ThriftTensorFlow bazel protobufPyTorchTensorRTopenVINOCaffe一、环境系统：ubuntu 16.04 LTS配置：内存：15.5 GiB CPU：Intel® Core™ i7-8700 CPU @ 3.20GHz × 12 显卡：GeFo
在看CUDA的时候，接触到了OpenMp，于是呢，就看了几篇博客了解了一下，，，，环境：Win10 x64 4核 VS20151、什么是OpenMP呢？ OpenMP是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受，用于
共享内存
并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案(Compil
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2024-06-27 07:16:37
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安装过程：1. 安装Busybox 1.20.2到/system/bin【这一步为必须】 -- 把下载的文件BusyboxPro_v1.20.2.apk拷贝到手机进行安装
-- 打开BusyboxPro程序，会弹出窗口英文提示正在初始化Busybox安装
-- 待intial完成后，点击右上角红色X 关闭弹出的窗口
-- 选择BusyBox 版本BusyBox 1.20.2 【推荐】
-- Wi
SIFT算法简介 SIFT算子是一种图像的局部描述子，具有尺度、旋转、平移的不变性，而且对光照变化、仿射变换和3维投影变换具有一定的鲁棒性。在Mikolajczyk（在参考文献中有个下载链接，包括了这些论文，0积分）对包括SIFT算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，SIFT及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。
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2024-07-27 11:45:03
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【注意】最好是先删除自带的opencv4.1.1，然后将opencv4.5.0安装到/usr/local中，否则无法被jtop检测到。一、删除自带的opencv并用jtop查看1、安装jtop先安装pipsudo apt-get install python3-pip安装jtopsudo -H pip3 install -U jetson-stats使用jtopsudo jtop此时对应的open
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2024-03-28 10:55:20
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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、
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2024-02-27 21:32:26
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# 使用 Python 实现 OpenCV 的 GPU 版本
## 引言
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的开源库，它提供了很多强大的图像处理功能。而在处理大规模图像时，使用 GPU 进行加速可以显著提高性能。在本文中，我将帮助你一步一步实现 Python 中 OpenCV 的 GPU 版本。整个过程分为几个关键步骤，我们将逐一进行。
## 流程概览
以下是我们实现 Pyth
Windows10+CUDA10.0安装Openpose安装流程第一步.搞清电脑显卡对应CUDA版本第二步.安装VS第三步.安装CUDA环境变量的配置第四步.CUDNN第五步.Openpose文件下载第六步.CMake安装与使用第七步.编译Openpose.sln文件 安装流程安装顺序最好按照VS----CUDA----CUDNN----CMake不然很容易报错（如我遇到的CMake找不到安装的
参考链接：Ubuntu18.04安装opencv和opencv_contrib（详细步骤及常见问题解决）安装OpenCV时提示缺少boostdesc_bgm.i文件的问题解决方案（附带百度云资源）boostdesc_bgm.i等缺失文件的下载链接：一、下载安装包1. OpenCV的下载打开链接：Releases - OpenCV，下载对应版本的OpenCV。笔者下载的是OpenCV-3.4.0的版
最近，AIGC（即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容）真的是火出了天际。除了被挤到服务器满负荷的 ChatGPT，另一个也颇受瞩目的领域当属 AI 作画了。利用开源的一类“扩散（diffusion）”模型，你可以随时用 AI 进行绘画创作。这么火爆的扩散模型，我们的 OpenVINO™ 当然也是可以对它进行优化，并在英特尔® GPU 上进行
前言OpenCV是Open Source Computer Vision library(开源的计算机视觉库)的缩写。它是使用最广泛的计算机视觉库。Opencv是计算机视觉领域常用的操作函数的集合，其自身由C/C++编写而成，同时也提供了对Python、Java以及任意JVM语言的封装。考虑到大部分Android应用是用C++/Java编写的，OpenCV也被移植为供开发者使用的SDK，以使他们开
## 使用 OpenCV Python GPU 版本的完整流程
在深学习及计算机视觉处理中，使用 GPU 加速可以显著提高图像处理的性能。本文将指导初学者如何安装和使用 OpenCV 的 GPU 版本，帮助你快速上手。
### 流程概述
下表展示了安装和使用 OpenCV Python GPU 版本的主要步骤：
| 步骤 | 描述
这里编译的是最新版OpenCV3.4.3，编译过程比较曲折，大部分编译错误都可以查得到解决方法，也遇到了Google无果的错误，好在最后还是解决了，特此记录。编译环境 win10-64bit Qt5.9.4 MinGW-5.3.0-32bit CMake-3.12.1 OpenCV-3.4.3相关软件下载地址 Qt下载地址：http://download.qt.io/archive/qt/5.9
由于暑假要搞点什么东西，参加比赛，虽然不知道其他组员都在干啥，俺还是默默的把环境给配了一下~但是我想说这简直丧心病狂，要配的东西敢不敢更多一点！！！1、要搞手机应用，Android环境得搭好呗，基本上都能搭好，无非就是eclipse、JDK、SDK、CDT、ADT，就是ADT这家伙有点闹心，谁叫Android的官网又打不开鸟呢~2、NDK+Cygdrive环境配置：NDK的话，去百度，然后荡一个，
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2023-06-30 15:27:27
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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
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2024-08-23 17:58:30
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pip install opencv 作者： Adrian Rosebrock 于 2018 年9月19日在 Tutorials中发表我想指出这个OpenCV安装方法的一个重要警告。 我们今天讨论的PyPi / PiWheels托管的OpenCV版本 不包括“非自由”算法，如SIFT，SURF和其他专利算法。所有这一切 - 在PyPI存储库上有四个可以进行pip安装的OpenCV包： opencv
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2024-05-25 21:20:11
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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
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2024-03-08 09:11:06
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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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2024-04-05 22:29:30
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Android 部署OpenCV的GPU版本
## 引言
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在很多应用中，OpenCV会被用来处理图像和视频数据。然而，由于OpenCV默认是在CPU上运行的，对于一些计算密集型的任务来说，CPU的性能可能无法满足需求。这时，我们可以考虑使用OpenCV的GPU版本，以利用GPU的并行计算能力来加速处理。
本文将介绍如
原创
2023-08-19 13:24:31
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一、博文说明：OpenCV还在学习中，内容会逐渐补充 二、有路过的大神， 三、话不多说，开搞 1、imread：从内存中读取图像,此方法有两个参数；imread(“参数1”,参数2);参数1为图片的地址，参数2为加载此图片为灰度图片、不改变图片、以RGB呈现的原图片；参数2：IMRAD_GRAYSCALE（0）、IMREAD_UNCHANGED（<0）、IMREAD_COLOR（>0）
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2024-02-23 10:47:42
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