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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# 如何在Python中安装GPU版的OpenCV
在深度学习和计算机视觉的项目中，OpenCV是一个非常重要的库，而使用GPU加速的OpenCV能够显著提高处理速度。本文将详细指导你如何在Python中安装GPU版的OpenCV，包括一个简明的流程图和详细的步骤说明。
## 安装流程概览
以下是安装GPU版OpenCV的流程概览：
| 步骤 | 描述
1.展开循环 如果提前知道了循环的次数，可以进行循环展开，这样省去了循环条件的比较次数。但是同时也不能使得kernel代码太大。 循环展开代码例子：1 #include<iostream>
2 using namespace std;
3
4 int main(){
5 int sum=0;
6 for(int i=1;i<=100;i++){
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2024-07-07 16:51:31
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搞了3天，终于将CUDA+opencv+VS2010的环境搞好了。真是非常坎坷，现将配置步骤记录如下。笔记本上的显卡为NVIDIA GeForce GTX850M,计算能力为5.0（查询显卡计算能力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）开始使用的是CUDA7.0配置，发现cmake后生成的VS解决方案编译后无法生成相应的lib和dll文件，报好多错误，这是
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2024-04-17 07:07:31
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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
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2024-04-17 11:16:51
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【计算机视觉】关于OpenCV中GPU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
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2024-05-14 07:18:03
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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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【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
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2024-07-28 17:32:51
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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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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.
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2024-05-07 13:37:56
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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
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2023-10-17 20:06:00
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OpenCV要使用GPU加速需要重新编译OpenCV。本人编译环境：win10 X64 vs2013 编译opencv-3.4.2 + contrib-3.4.2 + cuda10.0一、环境和资源准备1、计算机必须有支持CUDA 的NVIDIA GPU,并且装好了驱动程序。安装CUDA toolkit,本文使用的是CUDA10.0。下载地址：https://developer.nv
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2024-04-27 21:04:53
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前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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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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【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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本文最先发表在： 如何在 CentOS 8 上安装 OpenCVwww.itcoder.tech OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，支持所有主流操作系统上的 C++ ， Python，和 Java。它可以发挥多核进程和 GPU 加速，用于实时操作。OpenCV 应用广泛，包括医疗图片分析，街景图片处理，
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2024-06-19 08:50:13
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在这个VS2017配置OpenCV4.4.0（Win10环境）_m0_54844818的博客-CSDN博客的基础之上在进行下面的配置一、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安装过程不会出现冲突。在确保cuda和vs2017都安装成功情况下，这个时候配置相对简单，主要是把cuda的动态库路径配置好就行。方法和配置openc
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2024-05-10 21:49:33
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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
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2024-02-10 07:39:18
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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
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2024-04-02 08:03:49
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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
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2024-02-21 14:11:51
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