64位win7+opencv3.0.0+cuda6.5配置过程 作；1.安装之前确认自己的显卡是否支持CUDA，，并；2.从http://www.nvidia.cn/；3.从https://developer.nvi；4.从http://opencv.org/dow；5.从；二、配置CMAKE；由于未重新编译的OpenCV不支持CUDA，所以；1.点击cmake 64位Windows7+Open
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2024-05-14 09:16:06
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1.识别效果展示2.视频演示3.YOLOv7算法简介YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在 GPU V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。 相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56
一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
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2024-08-03 22:35:24
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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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纵观计算机诞生到如今所度过的60年时间我们不难发现计算机的发展速度是非常惊人的，很多网友会发现自己在一两年之前买的电脑到此时可能已经到了面临过时的境地。伴随着计算机高速发展所带给我们的是计算机硬件制造工艺地不断提升、性能的突飞猛进和更加节能环保的设计。但是不论计算机技术如何发展都离不开构成计算机所必须的几大硬件，就拿显卡来说，经过多年的发展显卡已经越来越受到人们的关注，而直接关系到显卡性能的显示核
注：本来一开始用的346版本，结果出问题；换成了3.4.16一、显卡加速环境准备默认安装的英伟达显卡驱动是没有配置显卡加速的。要在程序中可以使用显卡加速需要先配置环境需要准备：1.显卡 rtx 2060（如何查看显卡是否支持硬件加速并选择合适的软件版本）2.英伟达CUDA Toolkit: cuda_11.1.1_456.81_win10.exe3.CUDNN:cudnn-windows-x86_
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2024-03-27 13:52:20
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虽然Caffe 的官网已经有比较详细的针对 Ubuntu 的安装教程，但是要配置可以使用 GPU 的 Caffe 需要的依赖太多，包括 CUDA，cuDNN，OpenCV 等。参考了网上的很多教程，但在自己的配置中依旧出现了各种各样的意想不到的坑，所以在此记录一下自己配置 Caffe 的过程，以供参考。因为是配置完成后以回忆的形式做的记录，所以可能会有细节上的遗漏，还请见谅。安装 Nvidia 驱
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2024-06-07 21:20:19
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提醒：本文为64位Windows7操作系统下GTX960的配置，YOLOv4的数据训练问题还是先挖个坑，后期再更新。主要参考：windows7+VS2017+GPU+OpenCV3.4 编译YOLO_v4自己上一篇的YOLOv3在windows7仅CPU模式下配置好之后，刚发出去没多久，其实YOLOv4就出来了，性能相比v3提升了不少，前段时间也趁着有空，试了一下，这里友情提醒一下，v4最好使用显
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2024-04-23 11:48:19
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作为一名ubuntu新手小白，这个傻瓜教程只要你下的包正确＋复制粘贴不要出错就可以成功的安装这些配置啦！ 注意点：1：如果要装tensorflow，这里cudnn加速最好用-v6.0的。 2：tensorflow安装中教程里给出的python2和python3的安装代码。不论你是在python2下用tensorflow还是在python3 下用tensorflow你一定要对应去复制粘贴，切记不
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2024-08-22 21:37:33
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基本概念using namespace cv：如果希望不要每次都输入 cv:: ，则可使用这个语句IplImage和Mat的区别：IplImage使用的是C结构，而Mat使用的是C++结构，前者需要手动释放内存，后者不需要。而Mat 是 OpenCV 中用来表示图像的多维数组，类似 tensorflow 和 pytorch 中的 tensor。cv2.imread读取的RGB图片是BGR格式的，这
至2016.9.2
1
P127
addWeighted(imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,
logoImage,0.5,0.,imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
2
OpenCV 为啥勾搭上 OpenGL？
Vinjn张静 · 2 年前如果读者留意 OpenCV 2.3 之后的版本，那么会发现 cv::ogl namespace，ogl 自然是 OpenGL了。一个三维计算机图形库为何出现在计算机视觉中，传统的 CV 开发者是否需要学习它，这些问题待我一一来回答。问题一：为何引入 OpenGL？在 2.3 之前 OpenCV 的渲染部分都是
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2024-03-04 16:20:34
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项目说明：因为我要用opencv里的GPU模块，加速Sift图像拼接算法。所以开始了“参无人寰”的opencv重新编译。一下内容折腾我将近20天，特此记录，献给同样是菜鸟的我们，以防走弯路。首先说明：（1）因为要用cuda，所以电脑上必须要有，英伟达的显卡，AMD的不行； &
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2024-05-22 12:16:36
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目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV源码(Contrib扩展模块和GPU模块)step3 测试总结 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib扩展库（包括特征点检测等功能）两个部分，官网下载的编译好的OpenCV仅包括核心功能，因此如果要使用扩展库必须使用Cmake自己进行编译。 OpenCV中有GPU模块，可以使用NVIDIA显卡来加速计算，但是直接用官
踩坑无数天，上网找到解决方案。所需软件下载地址：NVIDIA驱动：https://www.geforce.cn/drivers 本人是gtx1070，一般用的也都是gtx系列的，让网页自动检查你的显卡给你推荐驱动就行CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，想找不同版本的需要点legacy releaseVS2015：这个只能自己想
多个opencv版本配置：https://immortalqx.github.io/2021/07/06/opencv-notes-0/ 多个opencv版本配置与调用： 查阅显卡计算能力对应表：配置OpenCVUbuntu18.04配置OpenCV及多版本OpenCV共存。 以配置opencv4.2.0和opencv4.5.5为例，其他版本也适用。一、安装OpenCV的依赖包一步一步安装下面所
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2024-06-08 22:22:44
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CUDA7.5+opencv2.4.11+vs2013+TBB 环境配置我的电脑GPU显卡是GTX970。目前比较好的显卡，经过一天的努力环境搭建重要成功。今天在这儿记录一下，帮忙需要的人少踩点坑。安装顺序是CUDA7.5->opencv2.4.11->vs2013->TBB->cmake编译。 CUDA7.5安装： 1.先安装驱动程
作者：Paul Hsieh主机和显卡的通信粗略来说，将图形操作从主机传送到显卡，会通过某种命令队列（或者FIFO）来完成。主机端的图形API（比如GDI，DirectDraw/3D/X，或者OpenGL）会被分解为显卡的特定命令。这些命令会被显卡执行，完后以先进先出的方式出队。对命令队列进行写入以及调度，经常会牵扯到对内存映射显卡寄存器，或IO端口的读写。此外，也可能会牵扯写系统内存，以及使用显卡
3060显卡安装Pytorch-GPU版 文章目录3060显卡安装Pytorch-GPU版安装CUDA查看NVIDIA，CUDA，cuDNN对应版本号1.安装CUDA2. 添加CUDNN设置环境变量重启电脑让环境变量生效!!! 错误方法安装Pytorch-GPU先设置conda的镜像文件和pip镜像设置pip镜像安装`GPU`版`Pytorch`输入代码测试是否安装好 安装CUDA查看NVIDIA
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2023-10-12 09:50:29
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最近为了研究深度学习所以需要安装一个深度学习的环境，弄了一个星期，重装了10次电脑总算是弄好了，虽然还有很多不明白的地方，不过整个流程基本上是熟悉了。安装过程中看了很多网上的教程，没有一个是可以正常安装好的。其实我第一次安装就成功了，测试程序也跑起来了，GPU运算速度很快，但是一重启就懵逼了。。。。。。因为我使用的电脑是双显卡intel核显以及Nvidia GEFORCE GTX960M
