对于几个开源库的总结，作为标记，以前看过，现在开始重视起来！更详细资料请移步 开源中国社区！涉及：OpenCV，OpenCL，OpenGL，OpenPCL截止到目前： OpenGL的最新版本为4.4，NVIDIA显卡系列已提供了基
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2024-05-28 13:33:09
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# OpenCV比Python快
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常知名的开源库，它提供了丰富的功能和工具来处理图像和视频。Python作为一种流行的编程语言，也有着广泛的应用。然而，在处理图像和视频时，OpenCV通常比Python更快速有效。本文将介绍为什么OpenCV比Python快，并提供一些代码示例来说明这一点。
## OpenCV的速度优势
OpenCV是一个用C
原创
2024-05-14 06:28:20
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1 介绍CUDACUDA是Nvidia于2006年推出的一套通用并行计算架构，旨在解决在GPU上的并行计算问题。其易用性和便捷性能够方便开发者方便的进行GPU编程，充分利用GPU的并行能力，可以大幅提高程序的性能。自从CUDA诞生以来，CUDA生态系统也迅速的发展，包括了大量的软件开发工具、服务和解决方案。CUDA Toolkit包括了库、调试和优化工具、编译器和运行时库。ROCmAMD ROCm
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2024-09-18 19:37:21
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目录一、数据类二、数据相关类及相关函数三、同步相关类一、数据类1、PtrStepSz一个包装设备端内存(GPU内存，也就是显存)的轻量级类。可作为CUDA核函数(CUDA kernel)的参数。可以从主机端调用其成员函数、也可以从设备端调用其成员函数。template<typename T>
struct PtrStepSz {
int cols;
int rows;
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2024-08-05 19:48:39
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0.前言笔者最近参与了并行计算相关的比赛，赛题主要内容就是把一份C源码的程序利用2个节点、每节点64个核进行优化（当然也包括使用其他优化手段，但主要的加速在于多线程/多进程）。新手上路，和队友在OpenMP/MPI折腾了不少时间，现在把一些优化的技巧记录在这里。优化都不是绝对的，具体哪种方式适用于代码，还是要就事论事的吧。1.OpenMP的使用方式OpenMP最容易被想到的使用方式莫过于对循环进行
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2024-06-19 09:01:57
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OpenCVOpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。opencv官网github源码OpenGLOpenGL（英
slambook2（ch8）—— Ubuntu18.04安装openCV4.5.2 + 排错 + 例程演示一、使用OpenCV 3.2.01.修改图片路径：2.修改CMakeLists.txt：二、报错：By not providing "FindG2O.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH方式一：方式二：（方式一对我没用！！方法二好使）三、报错：（可能是OpenCV 3.2.
对于计算机专业的学生来说。肯定听说过或者上过一门课，叫做——编译原理。被称为计算机专业的天书。反正无论是学习这门课的时候，还是如今，我都是没搞懂当中的技术和知识。但就期末考试而言，提前做了几道题目，得到了90+的分数，也算是可喜可贺。各位ITer假设想检验自己的智商的话，大能够去学习编译原理，你会收获非常多的。如
（ 本文对应学习章节：https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/05%20Shaders/ ）0.前言在之前绘制三角形的章节中已经初步了解了着色器和着色器语言。在本章节中，教程进一步讲解着色器和着色器语言GLSL，及相关的数据类型，参数传递等。在最后，封装了一个简易的着色器类，简化主体流程。1.了解着色器与着色器语言着
在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟，因为GPU是典型的单指令多数据（SIMD）的体系结构，擅长大规模的并行计算；而CPU是多指令单数据流（MISD）的体系结构，更擅长逻辑控制。在当今数据量计算越发庞大的情况下，为了提升计算效率，人们希望将GPU大规模的并行计算的能力扩展到更多领域，而不只局限与图像渲染。这样，CPU只负责逻辑控制，GPU更多负
2.1 学习目标学习Python和Pytorch中图像读取学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据2.2 图像读取由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。2.2.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常
入坑OpenCL一周左右，万事开头难，但是发现后面的学习也不容易。。通过设备管理器查看到自己的电脑配置的是Intel核显HD530，以下是自己搭建OpenCL运行环境的流程。1）下载并安装Intel的SDK for OpenCL打开网址https://software.intel.com/en-us/opencl-sdk/choose-download，选择SDK for Op
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2024-04-21 20:58:22
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前言从视频流中检测算法，如果要从cv::Mat形式写入本地，怎么可以快速且高效呢？方式1把cv::Mat直接以单个图片的形式写入本地，使用cv::imwrite()即可；如果觉得速度慢，可以使用多线程从同一个队列里去取，然后写入本地方式2图像如果都以单个文件形式存在本地的话，比较散，可以使用opencv videowriter 写入本地视频方式3如果写入视频太慢的话，有什么办法提高速度呢？下面才是
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2024-05-27 22:25:18
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OpenCV/OpenCL/OpenGL区别： OpenGL（全写Open Graphics Library）是个定义了一个跨编程语言、跨平台的应用程序接口（API）的规格，它用于生成二维、三维图像。这个接口由近三百五十个不同的函数调用组成，用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象。而另一种程序接口系
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2018-04-12 15:21:00
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一.形态学一个小概念，3种结构，取图像的结构咱们先看一个图所谓的kernel就是---->相当于下面的的窗口图像，去原图像里面的找最小值。 把下面那个kernel1窗口中最小的值，取出来放到上面，形成一个新的图片.我们就来定义下面的那个框
------1.这个一个正方形的框kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
pr
文章目录前言正文1 编译环境2 配置修改小结 前言如题，需要编译最新版的opencv，同时需要使用face module，这个模块已被移到contrib中，同时为了在安卓下使用gpu加速，需要开启opencl。因此，这篇记录了整个编译过程正文1 编译环境macos 10.14.1 安装python 3.6 安装安卓sdk，我是装了android studio自带的 下载安卓ndk，这个我因为编译
openmp入门第一次写博客，开始记录一下自己的学习生涯吧！最近接触到openmp，想要学习入门一下，因为后续的项目可能会使用，我们知道一般的程序都是串行执行的，但是openmp可以实现简短的代码完成并行执行。首先我是下载安装VS2019进行代码书写，没有去关注dev等是否支持，安装VS很简单。下面开始！1、首先是在VS中使用OPENMP：penMP是一个业界的标准，很早以前就有了。我们可以在C/
对于几个开源库的总结，作为标记，以前看过，现在开始重视起来！更详细资料请移步 开源中国社区！涉及：OpenCV，OpenCL，OpenGL，OpenPCL截止到目前： OpenGL的最新版本为4.4，NVIDIA显卡系列已提供了基于4.4...
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2013-11-11 14:47:00
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th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
cv2.THRESH_BINARY,11,2)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\
cv2.THRESH_BINARY,11,2)自适应二值化kenel = np.on
