【计算机视觉】关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项标签（空格分隔）： 【计算机视觉】前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识，打算升级一下对OpenCV的使用，但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的。于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译！下面就记录这一阶段出现的一系列问题。关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的Open
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2024-05-14 07:18:03
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最近准备从 Caffe 入手，学习下深度学习的基本知识，于是便在笔记本电脑上的 Deepin 系统中进行了一些实践，其中参考了网上不少资料，特此记录下来。系统配置：显卡： Intel 集成显卡操作系统： Deepin 15.4.1 x64安装步骤：一、安装 OpenCV 3.3.0（1）安装 OpenCV 所需要的库，在终端依次执行以下命令：sudo apt-get update
sudo apt
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2024-06-23 13:08:07
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参考参考轮廓的基本概念在OpenCV中，可以通过cv::findContours()函数，在灰度图中寻找轮廓。函数原型：void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-09-25 17:41:18
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图像处理第一步——Python+OpenCV环境搭建摘要笔者在完成一项《数字图像处理》课程设计的时候接触到了这个令不少数字图像处理小白十分头疼的问题，那就是一个好用的Python+Opencv环境搭建，版本的差别造成的错误，还有各种奇葩的问题，笔者也是搭建了好几天，总算是搭建好了，在这里必须要记录一下。 说明：本文中采用的环境为Python 3.7，OpenCV 4.5.2，TensorFlow2
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2024-07-22 11:19:50
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一、提高OpenCV的运算速度，有以下几种方法：1、利用x86转为x提速，可以提高1倍的速度2、多线程的openmp或Intel TBB提速，将cpu的利用率从20%多提高到100%3、利用GPU提速，至少可以提高5~10倍的运算速度二、openmpHome - OpenMPhttps://www.openmp.org/Specifications - OpenMPhttps://www.op
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2024-01-09 18:40:35
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最近读到这么一篇文章 Automatic Multi-Device Inference with Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit ，号称使用CPU/GPU协同运算做推理，可以大幅度提高推理能力。以mobilenet-ssd为例，文中附上了一个性能数据对比CPU/GPU一起推理后的性能相对只用CPU推理，性能提高了到了0.79/0
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2024-04-23 11:59:23
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简介 本文作用，总结记录opencv使用过程中会使用到的各种小功能。 计算消耗时间 在opencv使用中，我们经常会使用到用这个功能来计算某个计算花费的时间，和比较几个算法之间的优劣性。范例代码如下： #include <math.h>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.
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2024-04-20 20:29:02
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记录一下GPU版本的caffe的安装过程, 路慢慢其修远兮, 吾将上下而求索.参考链接如下: 大佬一 大佬二安装opencv安装需要的两个opencv文件在我的百度云中可以下载，百度云链接地址：链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1o8ZK76E 密码: hswb具体安装教程见百度云中Linux下OpenCV安装PPT所示，讲解的很详细。编译成功之后可以用例子测试一下，P
计算机视觉是一个近几年来日益成熟的领域，OpenCV由一系列C函数和C++类构成。轻量且高效。强大的OpenCV除了用C/C++语言进行开发和使用之外，还支持使用C#、Ch、Ruby等编程语言，同时提供了对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官方主页：http://
搞了3天，终于将CUDA+opencv+VS2010的环境搞好了。真是非常坎坷，现将配置步骤记录如下。笔记本上的显卡为NVIDIA GeForce GTX850M,计算能力为5.0（查询显卡计算能力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）开始使用的是CUDA7.0配置，发现cmake后生成的VS解决方案编译后无法生成相应的lib和dll文件，报好多错误，这是
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2024-04-17 07:07:31
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完整人脸识别系统（源码+教程+环境）：开源毕业设计：基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程：Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本) 按照上篇之一的进度，已经编译及安装好了opencv库及opencv_contrib扩展库。安装好库之后，无非就还有两件事要做：1、配置环境 
文章目录系统配置：一、简介二、安装方式安装依赖项三、下载OpenCV源程序四、 CMAKE配置和安装五、安装后的环境配置六、pkg-config及其应用文献 系统配置：Intel® Core™ i5-8500 CPU ； Ubuntu 20.04.3 LTS一、简介Opencv是一个开源的计算机视觉库，目前，在众多的图像处理相关领域都会使用Opencv。Opencv很多现成的图像处理函数可以帮助
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2024-04-03 07:43:47
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# Opencv Python中支持CPU和GPU加速吗？
在计算机视觉和图像处理领域中，OpenCV是一个非常流行的开源库，它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频。但是，很多人可能会好奇，OpenCV Python中是否支持CPU和GPU加速呢？本文将介绍OpenCV Python中的CPU和GPU加速支持情况，并通过示例代码进行说明。
## CPU和GPU加速支持情况
OpenCV
原创
2024-03-31 06:03:29
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这算是一个整合性得文章，主要记录下深度学习模型部署情况。目前部署推理得框架较多，如opencv、tensorrt、openvino、onnxruntime、darknet，paddlepaddle、libtorch 用到的最多的应该是trt和openvino，接下来进行一一部署。1、opencvopencv作为一个开源的视觉库，想必大家都十分得了解了，再次不进行过多的解释，opencv
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2024-05-07 08:18:21
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上个随笔讲了在windows 上安装 caffe，并且 跑mnist 这个例程的过程，说真的，就像奶妈一样，每一步都得给奶才干活。最近配置了一台台式机，可以作为以后自己配置学习机的参考。配置如下：补图。 电脑概览电脑型号 兼容机操作系统 Ubuntu 16.04 LTSCPU AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor(3400 MHz)主板 华硕 RO
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2024-04-17 11:16:51
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TI OpenCV使用介绍1 介绍 OpenCV（opensourcecomputervisionlibrary）是一个开放源码的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。它是为计算效率而设计的，它的应用重点是实时性。OpenCV 3.1版本提供了一个透明的API，当支持的加速器可用时，它允许无缝卸载OpenCL内核。这里提供了如何使用OpenCV 3.1的文档、教程和示例。本文档概述了如何测试在P
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2024-03-27 23:15:20
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使用Numba对OpenCV Python视频处理代码加速。性能提升6.5倍1、目标问题：在 OpenCV Python 中视频处理是比较耗资源的，从而造成画面卡顿，如果跳帧处理可能造成丢失关键数据。用 Numba对 OpenCV代码加速是1个较好的改进方法。 Numba是1个Python编译器，主要功能是对数组类型(Array, Numpy, bytes等）、数值类型的函数进行加速，支持GPU
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2023-10-10 09:48:01
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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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【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】前言Python版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型C++版本OpenCV_GPUWindows平台编译安装Open
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2024-07-28 17:32:51
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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 8400 GS；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装；3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CU
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2024-03-08 09:11:06
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