OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了一系列用于处理图像和视频的函数和算法。OpenCV可以在多个平台上运行,其中包括Linux系统。而本文将重点介绍在Linux系统上使用OpenCV 3.1的一些基本操作和应用。 首先,安装OpenCV 3.1 for Linux是非常简单的。用户只需要下载OpenCV的安装包并
原创 2024-04-12 09:28:54
85阅读
环境win10android studio2.0OpenCV-3.1.0-android-sdkandroid-ndk-r10e-windows-x86_64jdk-8u102-windows-x641配置ndk环境补充,这里注意把ndk的环境变量补上,目录设置为nd...
转载 2016-08-01 16:59:00
92阅读
2评论
必须有重叠才能拼,压缩越多,拼接越快#include #include using namespace cv;using namespace std;vector imgs;string result_name = "result.jpg";double fScale...
转载 2016-07-27 15:29:00
111阅读
2评论
Installbrew updatebrew info opencv3brew tap homebrew/scienceOnly use O
原创 2022-09-08 20:40:40
150阅读
亲测已经成功编译安装参考文献:[1].Ubuntu 16.04: Ho
原创 2022-08-11 17:42:21
182阅读
OpenCV3.1 & opencv_contrib3.1 install in Ubuntu如题,将对应的 这两个包都编译进来注意,本文并没有将这两个包安装在ubuntu的系统里面,而是放在外面和opencv2共存,共存问题具体的可以看这篇:https://blog.csdn.net/Willen_/article/details/90813273接下来继续说
原创 2023-06-09 14:07:09
109阅读
OpenCV2.0 SVM代码及其分析OpenCV 在很久以前就集成了SVM的功
转载 2022-08-24 16:54:53
71阅读
ubuntu 安装 OpenCV with CUDA一、安装依赖库二、安装OpenCV三、环境配置四、测试dense_flow五、Jetson嵌入式设备附录A: Anaconda环境(未经测试)参考 一、安装依赖库首先安装更新和升级你的系统:sudo apt update sudo apt upgrade然后,安装所需的库:通用工具:sudo apt install build-essentia
转载 2024-01-06 09:27:52
402阅读
OpenCV3的GPU模块需要手动重新编译才可以使用。本文介绍了编译OpenCV3.2.0+ GPU模块的方法 需要准备,安装好vs2013Vs2013可能无法运行,需要进行更新进行update5就ok 前期准备:查看自己显卡是否支持cuda[win+R]打开[运行] -> 输入[cmd]按回车打开[命令行] -> 输入[start devmgmt.msc]按回车打
转载 2024-05-23 04:28:27
43阅读
对于图像灰度化,使用了opencv-cuda实现与完全基于cuda实现,本程序中参考了网上多个教程,主要记录和学习的过程。目录1、opencv+cuda实现图像灰度化2、CUDA实现图像灰度化3、图像展示3.1 opencv+cuda3.2 cuda1、opencv+cuda实现图像灰度化#include <iostream> #include <opencv2/opencv.h
转载 2023-12-16 15:22:51
248阅读
作者:小坏蛋最近要用到cuda做一些并行加速优化,由于一部分是关于图像的,所以需要用到集成了cudaopencv库。直接在官网下载下来的opencv有些版本是没有把opencv编译进去的,所以就需要我们自己重新编译。Windows环境下用到的工具是opencv、Cmake、vs,和一台已经装好显卡、显卡驱动、cuda的电脑。1.  安装显卡并测试:插好显卡-安装驱动-安装cuda,过程
环境: cuda 10.2 opencv 3.4.13 qt 5.12.9 cmake 3.24 vs 2017 x64系统 vs安装时勾选与c++相关的组件,依次安装opencv、 qt、cudacuda安装时尽量安装在c盘,以便于配置系统环境)与cmake,需要配置qt与cuda的环境变量。  C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA N
转载 2024-03-17 17:28:26
121阅读
      从接触CUDA开发到现在,已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程,有压力也有收获。 工作之余,想把自己以前做的,经历的东西写出来,留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。      作为CUDA开发的第一篇,先介绍一下CUDA环境的搭建吧,这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建,后续会专门写一篇在LINUX平台上的
vs2017配置opencv环境网上的资料比较多也比较全,这里就不重点描述了。不过还是贴一个写的比较详细,图文并茂的博客。如下(建议采用临时配置方法,也就是下面博客中的方法二):VS2017配置OpenCV4.0(Win10环境)vs2017配置cuda的资料相对较少,这里重点描述。一、配置cuda库1.1 情况1先装cuda后装vs2017。这样的安装的顺序,一般情况下,cuda和vs2017安
转载 2024-03-26 11:40:02
144阅读
一、利用OpenCV中提供的GPU模块  目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。  基本使用方法,请参考:  该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作。  缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定
环境准备visual studio ,这里以2017为例opencv (上条博客有讲基础包怎么配置,这里不展开讲了) opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/ cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(如果不装gpu的支持直接忽略)cmake-gui 生
配置:win10+OpenCV4.5.1+CUDA11.6主线:主要参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274跟着贾志刚老师视频一步步做,然后对照知乎的一位博主的步骤查缺补漏。知乎的博主提供了OpenCV4.5.1配置时需要的.cache文件,写的也非常的详细,非常不错。如果是OpneCV4.5.1的可以直接下载,如果不是需要自己搜索下载相关文件。配置跟着
前段时间,在TX2上装了OpenCV3.4,TX2更新源失败的问题,OpenCV内部很多函数都已经实现了GPU加速,但是我们手动写的函数,想要通过GPU加速就需要手动调用CUDA进行加速。下面介绍Linux平台的环境配置以及与OpenCV混合编译。Linux平台CUDA+OpenCV3.4配置1 环境安装 首先需要安装OpenCVCUDA环境安装,有TX2平台下OpenCVCUDA
转载 2024-06-04 04:36:58
219阅读
概况OpenCV CUDA 模块是一组利用 CUDA 计算能力的类和函数。它使用英伟达™(NVIDIA®)* CUDA* Runtime API 实现,仅支持英伟达™(NVIDIA®)GPU。OpenCV CUDA 模块包括实用功能、低级视觉基元和高级算法。实用功能和底层基元为利用 CUDA 开发快速视觉算法提供了强大的基础架构,而高级功能则包括一些最先进的算法(如立体对应、人脸和人物检测器等),
前言 最近,Khronos公布了OpenCL(Open Computing Language)的第一个测试版本,一经发布便在通用计算领域掀起来轩然大波!OpenCL是由苹果公司发起,业界众多著名厂商共同制作的面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准,也是一个统一的编程环境。便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、
转载 2024-03-20 07:18:29
95阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5