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
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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文章目录环境说明Cmake编译配置编译前配置编译选项开始正式编译安装编写代码测试参考文章 环境说明win10 + MinGW64 + Cmake下载mingw64 (版本：12.1.0 posix-seh)下载Cmake (版本3.17.5)注：mingw64和cmake下载安装完成后记得把bin目录添加到【环境变量】，如：下载opencv (版本4.6.0，下载后双击exe，选择目录进行解压即
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2024-05-27 15:36:04
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opencv_GPU版本编译1编译前准备:电脑需先安装nvidia独立显卡驱动以及cuda. 此电脑配置如下:显卡型号GTX1650显卡驱动版本Driver Version: 450.80.02CUDA版本release 10.0, V10.0.130现在opencv3.2以及OpenCV3.2_contrib, 下载地址: https://github.com/opencv ,下载后解压,将contrib模块放进opencv3.2文件夹里面.2修改文件编辑
原创
2021-07-07 14:02:02
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1、Ubuntu18.04安装Opencv3.4.2安装opencv通用版参考博客 安装过程中遇到一些问题，总结如下： 1.执行：sudo apt-get install libpng12-dev 遇到问题：Package 'libpng12-dev' has no installation candidate 改为：sudo apt-get install libpng-dev 2.执行：sud
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2024-09-12 08:36:29
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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
本文将介绍如何在ubuntu 14.04下安装opencv 2.4.10，本人深知入门不易，授人以鱼不如授人以渔，希望能帮到一些朋友。准备工作一个稳定的系统，连接状态良好的源（左上角搜software & update，选择others，选择一个连接状态好的源）下载opencv，选择你需要的版本安装依赖sudo apt-get install build-essential
sudo ap
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2024-10-23 14:36:57
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影像辨識-YOLO darknet編譯建置方法 最近開始研究影像辨識的套件 於是找到一個目前非常火紅YOLO 其官方網站：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 而其效果就如首頁這張圖 擁有相當高的mAP-50(越高越好)以及執行效率(越快越好 恩...就是一個說明很簡短的gitlab首頁 反而比較有名的是AlexeyAB的fork版本，github連結為
下面是我阅读《深入了解计算机系统》时，一些自己认为重要的总结。期间会把课本上的一些实例拿来分享，使大家了解一些比较基础的东西。很多时候我们不知道程序为什么只能有一个main函数，及return和exit的区别，但是不清楚为什么是这样的，下面我们就简单的来了解下！ 链接（linking）是将
# 在Android中编译OpenCV GPU
OpenCV是一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器视觉领域。借助OpenCV的GPU模块，可以加速图像处理任务，从而提升应用性能。本文将介绍如何在Android平台上编译OpenCV GPU，并提供相关的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，需要准备好以下工具和环境：
1. **Android Studio**：用于开发Andro
原创
2024-08-30 03:11:08
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面试上岗第一天的任务就是学习图像处理，一开始以为是用Opencv来做，后来才知到用纯c++的方法去实现，而且更难的是要用可视化编程，这让我有点崩溃，瞬间从有点小图像处理开发经验变成什么都不会的可怜虫了。公司为了让我能够尽快熟悉vs2005开发工具（别问我为啥是2005，自己百度去，我自己用的还是2012呢），给了我下面的任务设计要求： 1.在VS2005下使用c++编写一个图形界面程序 2.实现打
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2024-05-08 22:51:53
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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
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
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
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
## 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
最近开始对视频处理代码做CUDA优化，考虑将OpenCV2.4.9的代码增加GPU版本的实现。经过简单尝试之后发现需要自己重新编译OpenCV。过程中有一些小Trick，在此记录下来。1.需要准备的软件环境需要准备的软件环境如下：软件版本操作系统Windows 10 x64Visual Studio2013CUDA7.5OpenCV2.4.9CMake3.0.2其中操作系统、VS、CUDA、Cma
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2024-04-19 14:27:33
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Reference to ORB-SLAM2 | GTK+ 2.x symbols detected. Using GTK+ 2.x and 3 in the same process is not supported https://zhuanlan.zhihu.com/p/4003169121、环境描述操作系统：ubuntu18.04.5 LTS （AMD64） 相关软件：ORB-SLAM2、
Ubuntu16.04+libtorch编译1.参考博客2.准备工作3.Libtorch编译安装3.1 下载Pytorch源码3.2 下载libtorch库3.3 CMakeLists编写4.低版本兼容问题（权重加载） 1.参考博客Pytorch+libtorch编译libtorch源码编译2.准备工作笔者采用Anaconda的虚拟环境下安装Pytorch 1.5.0版本，具体版本如下：torc
