软件测试基本概念软件测试（英语：Software Testing），描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。 换句话说，软件测试是一种实际输出与预期输出之间的审核或者比较过程。软件测试的经典定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。 「来自百度百科」 软件测试说白了就是对『软件进行体检』.了解一下开发中的软件设
# 使用 OpenCV 和 Python 实现 GPU 测试的完整指南
在当今的计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行且功能强大的库。结合 GPU 的使用，可以显著提高图像处理和计算的速度。对于新手来说，了解如何在 Python 中使用 OpenCV 进行 GPU 测试是一个有益的学习过程。本文将详细指导你如何进行 GPU 测试，并逐步介绍所需的工具和代码。
## 流程概述
在实现 O
一、安装opencv3.2.0安装过程参考文章Opencv3安装踩坑（SLAM十四讲）针对个人安装过程中报错总结如下： 在与opencv2共存的条件下，重新安装opencv3 首先检查已有的opencv版本：pkg-config opencv --modversion 如果是2版本，则需要安装3版本 1.安装依赖sudo apt-get install build-essential libgtk
ubuntu16.04、Qt5.12.0进行opencv4配置，运行简单的代码测试一、前提1、安装依赖2、克隆opencv库二、执行cmake三、make&&make install和配置四、新建QT工程1、新建2、qt中项目文件的配置3、在**main.cpp**中修改代码3、点击左下方的绿色按钮运行 本篇教程是介绍qt的opencv配置，不是作业，如果作业要做qt+openc
一、概念覆盖率：用来度量测试完整性的一个手段，大体可划分为逻辑覆盖和功能覆盖覆盖率 = （至少被执行一次的 item 数）/ item 的总数二、常用的逻辑覆盖覆盖率中最常见的是逻辑覆盖率(Logic Coverage)，也叫代码覆盖率 （Code Coverage）或结构化覆盖率（Structural Coverage）逻辑覆盖属于白盒测试的范畴。常用逻辑覆盖包括：语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、
转载
2024-02-12 21:50:05
82阅读
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
转载
2024-04-17 11:16:51
166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
转载
2024-03-08 09:11:06
181阅读
【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
转载
2024-07-28 17:32:51
172阅读
【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
转载
2024-05-14 07:18:03
141阅读
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
转载
2024-04-05 22:29:30
530阅读
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
转载
2023-10-17 20:06:00
420阅读
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
转载
2024-08-23 17:58:30
268阅读
背景在文章编译安装LitmusRT遇到的问题中，我们已经编译安装了实时操作系统LitmusRT，并且能够正常启动它。现在，我们得编译安装一下GPU加速的第三方库OpenCL或OpenACC。这里再次注意不要用虚拟机安装英伟达驱动，因为虚拟机的显卡是虚拟出来的，加载不了英伟达的ko文件。所以我使用的是实验室的ubuntu16.04 64位台式机，此台式机已经装好了英伟达驱动、cuda10.2和10.
转载
2024-05-07 13:37:56
430阅读
网上教程挺多的的，我也是参考网上教程编译成功的，现在把我编译的过程发出来。 目的：使用opencv中的cuda加速函数。例如：frame1_gray = cv.cuda_GpuMat(image1)
frame2_gray = cv.cuda_GpuMat(image2)
opticalFlowGPU = cv.cuda_FarnebackOpticalFlow.create(3,0.5,Fals
转载
2024-02-10 07:39:18
329阅读
OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
转载
2024-02-21 14:11:51
111阅读
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
转载
2024-04-02 08:03:49
502阅读
有很多工具可以在Windows 10中对显卡或GPU进行基准测试。如果您的系统超频，我们建议使用Heaven基准测试或3DMark之类的工具，看看超频是否在所需的温度下获得所需的帧速率。FurMark可能看起来与那些工具相似，但实际上它更像一种压力测试，而不是基准测试工具。有什么不同呢？FurMark将对您的GPU施加压力，加大其功耗，这是一种测试显卡是否在常规设置下很稳定的好方法。如果您怀疑GP
转载
2024-03-11 01:22:02
440阅读
OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：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 GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
转载
2024-01-09 15:42:54
186阅读
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
转载
2024-02-21 10:52:39
626阅读
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、
转载
2024-02-27 21:32:26
50阅读
