opencv作为开源的图像算法库，1.它已经支持常见的图像算法操作，例如图像的分割，边缘检测，滤波，特征分析等等，此外opencv在目标跟踪。识别。三维重建，以及结构光方面以及很强大，2.OpenCv 从V3.3版本开始支持调用深度学习模型,例如Caffe, Tensorflow, darknet等.详细见下图,具体的使用方法,可以参考官网:https://docs.opencv.or
转载
2024-06-25 13:05:47
47阅读
最近开始对视频处理代码做CUDA优化，考虑将OpenCV2.4.9的代码增加GPU版本的实现。经过简单尝试之后发现需要自己重新编译OpenCV。过程中有一些小Trick，在此记录下来。1.需要准备的软件环境需要准备的软件环境如下：软件版本操作系统Windows 10 x64Visual Studio2013CUDA7.5OpenCV2.4.9CMake3.0.2其中操作系统、VS、CUDA、Cma
转载
2024-04-19 14:27:33
121阅读
作者：韩柳彤（中国科学院软件研究所智能软件研究中心博士研究生）在2021年谷歌编程之夏(Google Summer of Code, GSoC)中，笔者使用RISC-V 向量扩展的Intrinsic函数优化了OpenCV DNN模块中多个函数，提高了OpenCV在RISC-V平台上的深度学习推理性能。本文将简要介绍OpenCV DNN模块的架构和现有的RISC-V平台优化实现方式，之后给出使用In
转载
2024-07-19 13:17:56
106阅读
从GitHub上下载OpenCV4.5.0的资源文件压缩包，解压完成后在目录中新建一个文件夹build _x64作为cmake编译的文件存放目录。 打开cmake，进行如下的文件目录选择： 然后第一次点击configure 在这个界面里可以选择的库平台平台，这里我选择编译64位库 选择好了后，点击finish，等待配置完成。 第一次配置完成后，在中间的红色界面里可以选择需要哪些功能以及还可以删除掉
转载
2024-04-28 19:15:16
104阅读
新换了电脑，需要重新安装OpenCV。于是下载了最新的2.4.4安装包，按照论坛里的安装指南一步一步装好后，新建一个控制台程序进行测试，出现第一个问题，编译后提示： LINK: fatal error LINK1123: 转换到COFF期间失败: 文件无效或损坏&n
工作电脑之前用的是vs2013,这是在自己电脑上由于使用比较少,vs下载安装包太大,平时用eclipse与idea用得也比较习惯,所以就有了这篇文章平台:windows 7 x64opencv 3.3.0cmake x64mingw x64opencv集成eclipse 安装CDT插件支持c
转载
2024-08-15 13:46:17
58阅读
android中间件开发，本来利用NDK就直接生成了一个SO文件，然后直接打包到APK里，即可运行，但是由于一般真机是不带有root权限的，即使SSH可以解决root权限，当到了java层，root权限又失效了。经常碰到operation not permitted 或 permission delied 之类的错误，但目前还有一个可以运行在真机上的C编译器，因为手机的资源毕竟是很有限的，可喜的是
交叉编译器和Makefile交叉编译器交叉编译器介绍arm交叉编译工具链交叉编译器安装编译过程Makefile 交叉编译器交叉编译器介绍嵌入式开发一般都是在x86平台下开发，而编译出来的软件要在arm平台上跑，所以需要交叉编译器，交叉的意思就是在一个架构上编译出另一个架构的代码。arm平台一般资源有限，不适合做开发。arm交叉编译工具链1.1 arm-none-eabi 即 ARM archit
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、openCV配置cmake编译二、使用步骤1.下载openCV [openCV官网](https://opencv.org/releases/)2.创建build文件夹3.下载opencv_contrib-4.5.1（此版本与opencv版本对应）4.下载cmake 并编译4.CMake来编译OpenCV常见问题总结
转载
2024-04-29 19:59:52
174阅读
Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);这一句是最上层的调用，它调用了以下函数：1，Status status = estimateTransform(images);//估算相机变换和内参
--if (status != OK)return status;
2，return composePanorama(pano);//全景拼
转载
2024-05-08 15:18:55
65阅读
下面是我阅读《深入了解计算机系统》时，一些自己认为重要的总结。期间会把课本上的一些实例拿来分享，使大家了解一些比较基础的东西。很多时候我们不知道程序为什么只能有一个main函数，及return和exit的区别，但是不清楚为什么是这样的，下面我们就简单的来了解下！ 链接（linking）是将
影像辨識-YOLO darknet編譯建置方法 最近開始研究影像辨識的套件 於是找到一個目前非常火紅YOLO 其官方網站：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 而其效果就如首頁這張圖 擁有相當高的mAP-50(越高越好)以及執行效率(越快越好 恩...就是一個說明很簡短的gitlab首頁 反而比較有名的是AlexeyAB的fork版本，github連結為
一：工具准备1.1:mercurial，该工具主要用于下载openjdk的源码，我用的是4.8.1，下载链接1.2:cygwin64,该工具模拟linux的操作环境，内置make，zip等工具，用于编译openjdk源码。下载链接； 下载完成后，在命令行切换到安装目录，然后执行setup-x86_64 -q -P make -P u
转载
2024-10-02 09:49:21
32阅读
Android 界面渲染优化1.理解Cpu 和GPU cpu :是中央处理器，主要是处理一些逻辑运算 GPU: 是图像处理，主要是将CPU计算的信息（纹理）渲染出来，也叫做 栅格化；（将向量表示的图信格式表示的图像转换成位图以用来显示）2.Android 图像显示的过程xml 定义图像 如： ------通过layoutInflaut 的方法加载到内存中 -----生成Button 对象（里面包含
转载
2024-04-25 19:30:11
33阅读
Windows10+CUDA10.0安装Openpose安装流程第一步.搞清电脑显卡对应CUDA版本第二步.安装VS第三步.安装CUDA环境变量的配置第四步.CUDNN第五步.Openpose文件下载第六步.CMake安装与使用第七步.编译Openpose.sln文件 安装流程安装顺序最好按照VS----CUDA----CUDNN----CMake不然很容易报错（如我遇到的CMake找不到安装的
# 在Android中编译OpenCV GPU
OpenCV是一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和机器视觉领域。借助OpenCV的GPU模块，可以加速图像处理任务，从而提升应用性能。本文将介绍如何在Android平台上编译OpenCV GPU，并提供相关的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，需要准备好以下工具和环境：
1. **Android Studio**：用于开发Andro
原创
2024-08-30 03:11:08
166阅读
自己并没有做过什么布局优化的事，这里也是看到别人的文章，做个记录。 点击版本信息(不是Android版本，而是厂家的版本，如MIUI 10.0)多次，打开开发者选项，里面有调试GPU过度绘制（对未默认开启硬件加速的界面需要同时打开“强制进行 GPU 渲染”），我最近才知道。无色:没有过度绘制，每个像素绘制了 1 次。蓝色:每个像素多绘制了 1 次。大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，
转载
2024-05-09 23:27:24
103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
文章目录环境说明Cmake编译配置编译前配置编译选项开始正式编译安装编写代码测试参考文章 环境说明win10 + MinGW64 + Cmake下载mingw64 (版本：12.1.0 posix-seh)下载Cmake (版本3.17.5)注：mingw64和cmake下载安装完成后记得把bin目录添加到【环境变量】，如：下载opencv (版本4.6.0，下载后双击exe，选择目录进行解压即
转载
2024-05-27 15:36:04
288阅读
实现效果相机拍照，对图片进行倾斜矫正图片矫正实现步骤读取图片到内存。为两张图检测ORB特征点。
特征匹配：找到两图中匹配的特征点，并按照匹配度排列，保留最匹配的一小部分。然后把匹配的特征点画出来并保存图片。
计算单应性矩阵：由于上一步产生的匹配的特征点不是100%正确的，需要调用findHomography 函数来计算多个二维点对之间的最优单应性变换矩阵。
透视变换：有了精确的单应性矩阵，就可以把
转载
2024-03-07 18:03:31
16阅读
