使用cv2读取并加载数据使用 OpenCV (cv2) 库来读取图像文件，相对于 PIL.Image，OpenCV 具有更快的读取速度和更强的图像处理功能，尤其适用于图像预处理、增强等操作。下面是一个使用 OpenCV 读取图像并转换为 PyTorch 张量的例子：import cv2
import torch
class CustomDataset(torch.utils.data.Datas
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2023-09-29 09:37:31
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如果你想了解 Nvcc 到底搞了什么鬼，究竟 compute_xy sm_xy 区别在哪里， ptx,cudabin 又是怎么嵌套到 exe 里面最终被驱动执行的，这一节正是你想要的知识。他将讲解每一个编译的具体步骤，而且不光是知识，读者可以自己动手操作来体验这一个过程。他的用处不仅在能够对 CUDA 的编译以及工作机制有更深的认识，而且可以进行高级 de
编译opencv cuda 版本因为要测试人脸识别算法,于是需要安装opencv的cuda的版本本次编译机器环境 (Intel® Core™ i7-6700K CPU @ 4.00GHz × 8 GeForce GTX 1060 6GB/PCIe/SSE2) 系统环境: ubuntu 18.04 gcc 6.0 g++ 6.0 cuda 10.0 nvcc 10.0编译前安装＃ 安装编译工具
su
CUDA编程注意事项（一）注意下载的CUDA版本与驱动版本相符关于CUDA报错应进行充分的单元测试GPU上进行的操作应尽可能简单 这段时间负责使用CUDA优化LBP算法，因为刚开始学习使用CUDA，所以走了很多弯路，挖了很多坑，现在对在这段时间学习到的经验进行总结，以备后续开发时参考。至于CUDA优化LBP部分，因为还没有确定不采用，所以还不敢发到网上，或许过段时间会写个blog介
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
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它能够帮助我们处理图像和视频数据。而 CUDA 则是 NVIDIA 公司推出的并行计算平台和编程模型，可以大大加速计算过程。在 Linux 系统上，我们可以将 OpenCV 与 CUDA 结合起来，实现更快速的图像处理。
在编译 OpenCV 时，需要先安装 CUDA 工具包和相应的驱动程序。在 Linux 系统上，我们可以通过官方网站下载 CUDA 工具
大家第一次安装opencv的时候一定要一定要一定要认真看一遍教程，很多错误是自己不认真仔细导致的，特别看安装过程的注意事项，等一定了解和熟练后再总结一套自己的教程，这样对自己以后安装东西有很大的帮助本人github准备工具cmake、vs2017、opencv4.5.0、opencv_contrib-4.5.0、cuda、cudnn一、下载安装cuda、cudn二、安装cmake官方地址Downl
在上次用 CUDA实现导向滤波 后，想着导向滤波能以很小的mask还原高分辨率下的边缘，能不能搞点事情出来，当时正好在研究Darknet框架，然后又看到grabcut算法，用opencv试了下，感觉效果有点意思，后面想了下，这几个可以连在一起，先读取高分辨率的图像，然后用降低分辨率先通过yolov3算出人物框(非常稳定，不跳,几乎不会出现有人而找不到的情况)，再用grabcut算出低
我们如果要想使用opencv中的gpu模块，就必须再一次编译opencv中cuda模块，因为我们默认下载的opencv官方库下的build文件夹下是没有cuda模块的lib，dll文件的。因此我们需要再一次编译opencv的sources源码。在这里我不仅添加了opencv_contirb的扩展库，同时也添加了cuda支持。首先，要想使用cuda模块，就必须要确保你的显卡是nvidia的。1.需要
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
在西雅图超级计算大会（SC11）上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准，既OpenACC。这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算，同时计算结果可以跨加速器使用，甚至能用在多核CPU上。出于显而易见的原因，NVIDIA在大力推广和支持OpenACC。但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司。PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令，目前也成为了OpenACC标准的基
opencv4.2编译 upg加速 cuda+cudnn
原创
精选
2020-07-14 11:32:32
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ubuntu16.04 编译opencv CUDA, CUDNN gpu加速
原创
2020-07-20 11:06:04
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Linux下交叉编译opencv1、下载opencv源码下载地址：https://opencv.org/releases/选择你需要的版本，点击Sources。 将源码放在ubuntu随便一个目录下并解压 进入解压好的opencv目录，创建两个文件夹build和install：2、cmake-gui配置：首先打开cmake-gui，若没有，请使用sudo apt-get install安装、 圆圈
我的环境：Win10+VS2017+Opencv4.2+Cmake3.12.4+GTX 1650+CUDA10.2+cuDNN7.6.5.32安装VS2017与CUDA10.21）下载并安装VS2017社区版：https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202017
2）安装CUDA10.2及cuDNN7.6.5.32：Win10
首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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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
CUDA和OpenCL异同点比较 一、概述 对CUDA和opencl有一定的编程经验，但是细心的人可以发现，OPENCL就是仿照CUDA来做的。既然两个GPU的编程框架如此相像，那么他们究竟有什么不同呢？下面就一一道来。 二、数据并行的模型OpenCL采用的数据并行模型就是采用CUDA的数据并行模型。下面的表格反应了CUDA和opencl并行
简介普通opencv的videocapture读取视频的操作太慢了，并且占用大量cpu资源，在写推断脚本时需要使用cuda及对应算子进行加速，于是就有了构建gpu版本opencv的需求，同时因为主要语言为python，需要将opencv的gpu相关接口安装进python里。由于网上大多数都是在linux下进行相关的构建，win下几乎没有，故在此记录以帮助后来人。准备和步骤硬性要求： 一款支持cud
为了让你的CUDA或者OpenCL代码有更好的性能，这里将有一些有用的优化性能的技巧.注意：在这里说的“加速器”是指GPU、APU、协处理器、FPGA和所有可以支持CUDA或OpenCL的设备。
为了让你的CUDA或者OpenCL代码有更好的性能，这里将有一些有用的优化性能的技巧.注意：在这里说的“加速器”是指GPU、APU、协处理器、FPGA和所有可以
