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
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
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
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
Preface 参加OpenCV的OpenCL模块（以下称OCL）移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发，是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的。于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集。 OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面（见https://github.com/itseez/opencv），最新的trunk
openmv通过software增强目标追踪效果的几个小方法，测试平台为openmv IDE，硬件为openmv MV4 H7 openmv通过software增强目标追踪效果的小方法前言一、多个阈值对应一个物体二、寻找最大物体三、设置限定参数总结 前言本篇介绍了几种提高openmv追踪物体效果的小方法，视觉处理易受光源和环境干扰，下类方法均是通过软件的方法进行优化，提高你在使用时的效果，正所谓硬
举例opencv v4.5.5版本源码，Windows x64，VS2019，CMakehttps://github.com/opencv/opencv/tree/4.5.5https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.5/下载安装opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe，得到官方编译的动态库opencv_world4
opencv4.5.0+tbb+contribe移植到ARM环境一、官网下载源码1.opencv官网源码和contrib源码下载2.解压源码二、安装编译环境1.先安装cmake和cmake-qt-gui2.创建编译输出文件夹和安装文件夹3.进入配置gui三、配置编译环境1.添加资源路径和输出路径2.选择自定义编译器3.编译器配置（这里的是ARM32位的编译器）4.点击配置四、勾选配置1.配置内部
文章目录一、树莓派系统烧录二、更换源2.1、设置root登录密码2.2、更换apt 源2.2.1、先备份源文件2.2.2、编辑系统源文件2.2.3、更改系统源2.2.4、更新索引2.3、更换pip源2.4、参考文章三、树莓派设置3.1、设置静态IP地址3.2、开启ssh远程登录3.3、修改原始pi账号、密码3.4、配置无线网络3.5、设置时区3.6、windows或Ubuntu通过samba访问
openCV - Open Source Computer Vision Librarylogo图标用的是三原色：BGR 三个核心和常用的模块- core：核心模块，主要包含了OpenCV中最基本的结构(矩阵，点线和形状等)，以及相关的基础运算/操作。- imgproc：图像处理模块，包含和图像相关的基础功能(滤波，梯度，改变大小等)，以及一些衍生的高级功能(图像分割，直方图，形态分析
目录1 使用OpenCV检测程序效率 2 OpenCV中的默认优化 3 在Ipython中检测效率 4 效率优化技术1 使用OpenCV检测程序效率cv2.getTickCount()函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。cv2.getTickF
OpenCV 性能测量与提升【目标】代码耗时测试一些提升代码性能的技巧cv2.getTickCount, cv2.getTickFrequency等等【代码】import cv2
"""
读入图片并执行中值滤波N次，测试耗时
"""
# 读入图片
img1 = cv2.imread('messi5.jpg')
# 在需要测试函数或者代码片段的前后加上 cv2.getTickCount()
0. 设备环境： 10, Visual Studio 2019, CMake 3.21.0, Nvidia 显卡1050ti 驱动 Version: 471.41, CUDA 11.0, cudnn 8.2.1, OpenCV 4.5.3。1. 安装：实习的地方暂时没有电脑给我用，我于是直接把自己的电脑系统重装了，之前的环境做过毕设，做过
目录前言采样器设备端采样器创建主机端采样器创建图像旋转内核创建主机函数创建完整程序旋转输出结果高斯过滤内核创建主机函数创建完整程序高斯模糊输出结果 前言OpenCL其实算是一种“加速语言”，其由设备上运行的kernel函数语言和控制平台的API组成，它通过将某些简单而又重复的工作转交给GPU/FPGA外接设备，实现异构并行来加速原本的工作。比如在OpenCV中就引入了OCL module，其编译
前言大家都爱用Python，很大程度是因为Python有非常丰富好用的扩展包，比如Numpy、Matplotlib、Pandas等。特别是Numpy，为科学计算提供了基础支撑，使得Python具有类似Matlab一样的科学计算能力。如果用C/C++语言进行算法开发，实际上我们需要的就是一个类似Numpy的线性代数库，最基本的是支持BLAS三级运算（矢量基本计算、矩阵与矢量的基本计算、矩阵的基本计算
OpenCL 介绍因为公司项目的需要，我开始接触opencl,之前只知道opencl是做平行计算的，可以加速绝大多数数值计算。目前，有很多知名的算法都被用opencl提速，如fft等。楔子学习之路漫长，记录工作中的点点滴滴。opencl框架opencl能进行算法加速的好处就不在这里累赘的说明了，网上有大把的文章来“赞美它”，摘要最直观的一幅图 上图可以很明显的看出GPU的优势。opencl主要函
背景为了降低cpu的使用率提升系统的接入能力，需要将编解码模块移至GPU处理，opencv默认的发行版中不支持GPU加速，所以需要重新编译opencv使其支持GPU硬件加速。读者本文的读者须具备一定的Linux使用经验，如常规软件安装等操作不在本文档中描述。术语cuda：统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA），是由NVIDIA推出的通
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
目的：将OpenCV移植到ARM板上PC操作系统：VMWare虚拟机上安装的Ubuntu 20.04（x86_64）OpenCV版本：3.4.12交叉工具链：arm-linux-gnueabihf，gcc version 9.3.0目标平台：arm板编译时间：2021.08.20所谓的将OpenCV移植到某个平台，就是用该平台对应的编译器将OpenCV源代码编译成so库。OpenCV里面
前言：编译完64位的库，自然少不了32 位的，同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像，也将openCL加速编译进去，以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
