最近想要实现GPU加速，在网上找了很多资料，看了各种博文，终于自己成功编译了opencv2413带gpu模块的库。现特此做一个记录：独立显卡为：GTX 750Ti 软件及需要用到的库：cmake3.3.0+vs2013+opencv2413源码+cuda toolkits6.5.14+tbb43_20150611oss 主要步骤为：1、在PCI插
众所周知，Gpu加速技术对图像处理具有很大的影响，在前面的博客中通过对比验证了Gpu加速技术对图像滤波的高效率。但是Gpu技术并不是万能的，本文通过比较发现Gpu计算直方图的效率并没有传统计算方法效率高。下面表格是对比结果，时间是通过运行20次求平均值而得，后面给出相应的比较代码。由结果可以看出Cpu计算直方图是运行效率更高，当对图片数据库进
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
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
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
在线gpu加速服务器ATUODL，与pycharm连接使用教程ATUODLpycharm连接 最近做yolo系列在visdrone上的目标检测，对算力有一定的要求。所以同学推荐了一款超级实用超级便宜的在线GPU加速服务器。 ATUODL话不多说，上连接https://www.autodl.com/home 1.租用服务器。选择你需要的型号。然后创建。 创建后会在控制台，我的实例中显示： 开机：
一、环境windows10+vs2017；cuda和cudnn；opencv440编译好的GPU版本；二、环境配置上述第一、二点这里就不做描述了，网上资料很多。这里重点描述怎么编译opencv440GPU版本。第一，从这里下载opencv主模块源码和额外模块源码；第二，安装cmake，我安装的是3.17.0版本；第三，解压下载好的源码，为了方便区分，将解压后主模块源码文件命名为opencv440_
1、编译到一半时出现 fatal error:can’t writePCH file: No space left on device 【问题分析】根据错误提示可知，是磁盘空间不足啦。因为pcDuino V3只有4GB nandflash空间，而编译出来的OpenCV占用空间非常大，所以出现该问题。【问题解决】在扩展的TF卡上编译。2、接上个问题。编译出现错误：cmake
总所周知显卡的加速是很强的，最近在利用onnx进行网络模型的Visual Studio的部署过程中发现速度非常慢，查找了一系列的资料发现原来使用的是CPU在跑。这里有一个误区，之前以为装了opencv，装了cuda再使用以下代码就能进行opencv的cuda加速进行模型的推理。void load_net(cv::dnn::Net& n
准备阶段：安装vs跟opencv就不说了。安装cuda6.5：先用鲁大师之类的软件看看是什么显卡，然后在网上看看你的显卡是否支持cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），其实一般的英伟达显卡都支持的了。再去下载cuda安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），至于下载那个版本，这个不
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
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.
本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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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在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
前言最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4，便尝试用opencv调用yolov4进行检测，做个记录。当然，yolov3、yolov4-tiny等也能调用，只需修改加载的cfg和weight文件就行。如果想使用GPU加速的话，需要安装opencv的GPU版，可以参考：ubuntu下安装opencv，并配置DNN模块使用CUDA加速下载1、yolov4权重地址：百度网盘 提取码：2zfk
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
1 自动化测试过程中使用图片识别技术识别控件已经成为普遍需求。图片识别通常以HTTP的API形式提供给测试开发者，API的响应速度至关重要。 1 本文关注opencv中相关API的提速，服务端的其他提
原创
2022-07-25 08:14:21
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# Java OpenCV GPU 加速：提升图像处理性能的利器
在图像处理领域，随着计算需求的增加，传统的 CPU 处理方式越来越难以满足实时处理的要求。此时，GPU 加速显得尤为重要。而 OpenCV，这个广泛使用的计算机视觉库，支持在 Java 中进行 GPU 加速操作。本文就带您深入了解如何在 Java 中使用 OpenCV 进行 GPU 加速，并提升图像处理的性能。
## 什么是 O
