【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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一、访存问题开发的GPU模块尽可能多的与CPU对应，这样才能方便移植。GPU代表图形处理单元。最开始是为渲染各种图形场景而建立，这些场景是基于大量的矢量数据建立的。由于矢量图形的特殊性，数据不需要以串行的方式一步一步执行的，而是并行的方式一次性渲染大量的数据。从GPU的结构上来说，不像CPU基于数个寄存器和高速指令集，GPU一般有数百个较小的处理单元。这些处理单元每一个都比CPU的核心慢很多很多。
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2024-05-10 17:36:13
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重磅干货，第一时间送达import cv2 as cv
gpu_frame = cv.cuda_GpuMat()
screenshot = cv.imread('media/drip.png')
gpu_frame.upload(screenshot)
gpu_frame.download() 概述在单张图像上使用在多张图像上使用对多张图像使用Dask进行并行延时处理在单张图像上使用我们
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2024-04-02 08:03:49
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目录Ⅰ、安装 cuda cuDNN1-1. 安装 cuda1-2. 安装 cuDNNⅡ、重新编译 OpenCVⅢ、测试安装结果3-1. 添加配置项3-2. OpenCV_cuda 测试结果 前言： 上篇文章搭建 OpenCV 环境的时候，因为显卡太渣，使用 gpu 的加速效果不好，而且配置的 cuda 和 cuDNN 版本较老，索性全部卸载了。但毕竟 gpu 加速是大趋势，折腾一下还是必要的，这
1. 安装 opencvopencv3.1.0 安装过程见上一博客 2. 安装NVIDIA显卡驱动最好采用系统适配显卡驱动的方式找到附加驱动输入以下指令进行验证： sudo nvidia-smi 若列出了GPU的信息列表则表示驱动安装成功。如下图：若安装不成功，出现循环登陆的问题，则需要卸载已安装的驱动，禁用nouveau.系统适配显卡驱动安装卸载：sudo apt
# Python OpenCV 调用 GPU 教程
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何使用 Python 和 OpenCV 调用 GPU。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释，以帮助你更好地理解每一步。
## 一、流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2
原创
2024-07-19 04:05:47
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鄙人今日尝试使用openCV调用摄像头做图片中圆的圆心位置检测时，意外发现程序能成功调用笔记的集成摄像头，但却无法调用外接的USB摄像头。（使用的为OpenCV1.0 + VC6.0）使用程序如下：#include"cv.h"
#include"highgui.h"
#include"cvcam.h"
#include"iostream"
using namespace std;int
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2024-03-08 08:56:30
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目录一、安装&问题二、题目&代码三、结果 一、安装&问题Pycharm中File->setting->Python Interpreter添加opencv-python及opencv-contrib-python，调用时直接import cv2即可。 我原来用的Pycharm版本是2018年的，点了更新之后注销快捷键Ctrl+/用不了了，解决方法是：File-
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2024-04-19 11:06:37
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Mat对象仅仅存储在内存或者CPU缓存中。为了得到一个GPU能直接访问的opencv 矩阵你必须使用GPU对象 GpuMat 。它的工作方式类似于2维 Mat，唯一的限制是你不能直接引用GPU函数。（因为它们本质上是完全不同的代码，不能混合引用）。要传输*Mat*对象到*GPU*上并创建GpuMat时需要调用上传函数，在回传时，可以使用简单的重载赋值操作符或者调用下载函数。Ma
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2023-12-09 21:10:01
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安装参考网站： http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html caffe官网安装教程 caffe安装参考 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA8.0下载和安装网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download cuDNN下载网站 ht
在网上折腾了一阵子，终于把这个程序写好了，程序是基于MFC的，图像显示的部分和获取图像的像素点是用到了opencv的一些函数，不过FFT算法没有用opencv的（呵呵，老师不让），网上的二维的FFT程序一般都是把图像分别进行行变换后进行列变换的，在编程过程中遇到了一些问题，是这样的，FFT算法算完后得到的复数矩阵怎么imshow?问题就出现在这，我原来的程序因为归一化到0-255时，程序运行特别慢
1 cv2.imread()：读取图片img=cv2.imread('a.jpg')2 cv2.imshow()：显示图片cv2.imshow('img',img)3 cv2.cvtColor()：色彩空间转换图像处理中有多种色彩空间，例如 RGB、HLS、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab 等，经常要遇到色彩空间的转化，以便生成 mask 图等操作。参数介绍def cvt
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2024-03-29 06:58:55
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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CUDA Toolkit5.0，安装，并
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2024-04-24 09:59:43
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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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# 使用Python OpenCV调用GPU读取摄像头
在计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源库。它提供了丰富的函数和工具，帮助开发者快速实现图像和视频处理任务。随着GPU（图形处理单元）的应用越来越普遍，通过GPU加速的图像处理不仅能够提高处理速度，还能提升效率。本文将介绍如何使用Python和OpenCV调
目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中，有主机端和设备端这两个概念，主机端是指CPU+内存，设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行，访问主机内存；设备端代码在GPU上执行，访问显存。在使用GPU计算时，需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据；当然，一些新技术可以不用拷贝数据，请参考后面的章节或者CU
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2024-04-05 22:29:30
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【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
141阅读
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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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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学习目标理解算法的原理，能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。 所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其
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2024-08-23 17:58:30
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