文章目录1. 目的2. 设计3. 串行实现4. 并行实现5. 比对：耗时和正确性6. 加速比探讨 1. 目的读取单张图像，计算整图均值，这很好实现，运行耗时很短。读取4000张相同大小的图像，分别计算均值，这也很好实现，运行耗时则较长。对于单张图的读取、单张图的均值计算，可以认为 OpenCV 已经做了不错的优化。因此主要从多线程角度出发，用多个CPU核心分别读图、分别计算均值。最终的耗时：从4
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2024-04-01 09:35:01
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项目需要，正好遇到了parallel_for_()函数。发现其强大之处，特此记录一下。对原blog做一定的细节补充和详细介绍。转载自：“OpenCV 从2.4.3开始加入了并行计算的函数parallel_for和parallel_for_（更准确地讲，parallel_for以前就存在于tbb模块中，但是OpenCV官网将其列在2.4.3.的New Features中，应该是重新改写过的）。2.4
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2024-07-04 19:42:11
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参考：https://github.com/spmallick/learnopencvOpenCV中使用forEach进行并行像素访问在本教程中，我们将比较Mat类的forEach方法的性能和访问和转换OpenCV中像素值的其他方式。 我们将展示如何使用at方法甚至高效地使用指针算法，forEach比使用at方法快得多。OpenCV中有隐藏的宝石，有时不是很知名。 其中一个隐藏的宝石是Mat类的f
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2024-07-02 05:30:21
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#opencv 并行计算函数 parallel_for_前面的话在使用opencv的过程中，对图片的处理计算量还是很大的，所以在实施运行的程序中如何高效的计算会节省很多时间。现有的方法有很多，如OpenMp,TBB,OpenCL,当然还有Nvidia的CUDA。 但是OpenMP在windows的VS上支持的很好，设置简单，效果也还不错，但是在Linux虽然也支持， 但是我用Cmake时，感觉效果
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2024-05-21 14:13:20
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# OpenCV与Spark的并行处理
在现代计算和数据分析领域，图像处理和大数据分析往往是两项需要密切结合的工作。**OpenCV**是一个强大的计算机视觉库，而**Apache Spark**则是一个流行的大数据处理框架。将这两者结合起来，可以极大地提升图像处理的效率，尤其是在处理大量图像时。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision
原创
2024-09-27 05:21:18
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目录下载（可选 —— 二选一）添加环境变量新建项目和配置配置包含目录配置库目录添加库（可选 —— 二选一）添加dll文件的路径测试 平台：Windows 10 20H2 Visual Studio 2015 OpenCV 2.4.13.6本文参考自最新opencv-c++安装及配置教程(VS2019 C++ & opencv4.4.0) —— /我爱西红柿炒鸡蛋/ 及vs2013 配置
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2024-10-09 07:53:59
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作者：江博文 （OpenCV中国团队实习生，澳门大学硕士研究生） 在 CPU 主频遭遇瓶颈的当下，为提高软件性能，减少循环次数，需要对代码进行并行优化。一般而言，并行计算会在以下三个不同维度进行：矢量并行化：利用 CPU 内的矢量寄存器执行 SIMD 运算，单条指令对矢量中的多个数据进行操作，其目的是提高 CPU 单个核心的运算能力。线程并行化：将单个
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2024-02-18 12:09:44
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【C++】C++ 并行加速一、OpenMP并行加速：在MIMD作为主要研究对象的系统中，分为两种类型：共享内存系统和分布式内存系统，之前我们介绍的基于MPI方式的并行计算编程是属于分布式内存系统的方式，现在我们研究一种基于OpenMP的共享内存系统的并行编程方法。VS配置进行OpenMP开发的步骤：（1）在正式进行OpenMP编码之前，需要对编译器稍微配置一下。启动VS2015新建一个C++的控制
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2024-04-13 20:05:16
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一、OpenMP并行加速： 在MIMD作为主要研究对象的系统中，分为两种类型：共享内存系统和分布式内存系统，之前我们介绍的基于MPI方式的并行计算编程是属于分布式内存系统的方式，现在我们研究一种基于OpenMP的共享内存系统的并行编程方法。VS配置进行OpenMP开发的步骤：（1）在正式进行OpenMP编码之前，需要对编译器稍微配置一下。启动VS
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2024-04-10 12:14:23
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1、下载及安装 OpenCV是一套开源免费的图形库，主要有C/C++语言编写，官网： http://opencv.org/ 。在 http://opencv.org/downloads.html 可以找到个版本和各种平台的程序包。OpenCV的Windows平台安装包是放在SourceForge.net网站。我下了2.4.4版，大概217M。安装包其实就是一个压缩包，
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2023-06-27 22:33:36
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本文是OpenCV核心模块（core module）的最后一节内容。下一部分会更新OpenCV的图像处理模块，基本的图像处理算法都在这个模块中。本文的目标是展示如何用parallel_for_框架快速实现代码的并行运行。下面例程中，并行方法使用几乎100%的CPU资源，绘制一个Mandelbrot集合图像。与单线程相比，速度提升约7倍。如果想了解更多的多线程编程信息，需要阅读相关的参
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2024-04-26 19:51:35
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在计算机术语中，并行性是指：把一个复杂问题,分解成多个能同时处理的子问题的能力。要实现并行计算，首先我们要有物理上能够实现并行计算的硬件设备，比如多核CPU，每个核能同时实现算术或逻辑运算。 通常，我们通过GPU实现两类并行计算： 任务并行：把一个问题分解为能够同时执行的多个任务。
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2024-08-06 13:44:22
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本文主要以并行语句parfor为例进行探索。1. 适用条件(1)每次循环之间是相互独立的；(2)循环执行完之后的结果和循环执行的先后次序无关；(3)不适用于频繁读写内存的算法。2. 设置并行环境%% 设置并行计算环境
poolobj = gcp('nocreate');
if isempty(poolobj)
poolsize = 0;
CoreNum = 4; % 设置CPU核心数量
parpo
Mat - 基本图像容器世间的图像是各种各样的，但是到了计算机的世界里所有的图像都简化为了数值矩以及矩阵信息。作为一个计算视觉库，OpenCV的主要目的就是处理和操作这些信息，来获取更高级的信息，也就是潜在的价值。因此，我们需要首先学习OpenCV是如何存储并操作图像的。Mat2001年OpenCV刚刚出现的时候是基于C语言接口而建。 为了在内存(Memory)中存放图像， 当时采用的是名为Ipl
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2024-09-03 16:36:08
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第三章并行计算机的体系结构第3章 并行计算机的体系结构了解并行计算机的体系结构是开展并行计算研究的基础。为了设计一个高效率的并行算法，实现一个高效率的并行程序，需要对并行计算机体系结构有一定的了解。本章从入门角度介绍组成并行计算机的各个部分，力争使得读者对并行计算机有一个初步的认识，为深入学习并行算法的设计和并行程序的编制奠定基础。当前，并行计算机的组成主要有三个要素：如图3.1 和图3.2 所示
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
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2024-07-02 19:53:18
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计算机视觉基础探讨（2）：并行处理前言一、Opencv_C++ 3.4.1 中的并行机制1.基本概念与理解2.案例：逐个特征点计算光流损失2.1 代码构成2.2 任务的分发机制2.3 数据的汇总机制2.4 数据锁与并发通信总结 前言一张图像上有数十万个像素，对于单张图片提取出的特征点动辄成百上千个，如果这些特征还要计算描述子，就是一笔不小的时间开销，这还不算日渐复杂的深度学习或者金字塔等算法的加
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2024-04-11 13:22:14
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在SSE图像算法优化系列五：超高速指数模糊算法的实现和优化（10000*10000在100ms左右实现） 一文中，我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快，那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的，我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法，里面也介绍了一种快速的图像模糊算法，这个
九层之台，起于累土；千里之堤毁于蚁穴；成者半于九十。最近工程项目完全可以调试，却最后在 OpenCV向JNI层的参数转换 这个节点上遇到麻烦，看来得好好的思考一番，仔细寻找其中的纰漏。一、实例 根据可运行的op
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2024-10-14 10:04:00
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一些 OpenCV 算法可以使用多线程来加速处理。OpenCV 可以使用线程后端之一进行构建。后端选择违约平台描述线程WITH_PTHREADS_PF上类 Unix基于 pthreads 库的默认后端可在 Linux、Android 和其他类 Unix 平台上使用。线程池是在OpenCV中实现的，可以通过环境变量进行控制。有关详细信息，请查看 modules/core/src/parallel_i
