OpenMP是CPU并行加速相关的编译处理方案，VS非常早的版本号就对其提供了支持，只是默认是关闭的。要开启这一支持。仅仅须要在项目的属性中设置就能够，详细选项为：配置属性->C/C++->语言 在右側列表中有一项“OpenMP 支持”。下拉选择“是（/openmp）”就能够了。
事实上本人是在前几天才知道
openCV - Open Source Computer Vision Librarylogo图标用的是三原色：BGR 三个核心和常用的模块- core：核心模块，主要包含了OpenCV中最基本的结构(矩阵，点线和形状等)，以及相关的基础运算/操作。- imgproc：图像处理模块，包含和图像相关的基础功能(滤波，梯度，改变大小等)，以及一些衍生的高级功能(图像分割，直方图，形态分析
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2023-12-28 19:09:52
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目录1 使用OpenCV检测程序效率 2 OpenCV中的默认优化 3 在Ipython中检测效率 4 效率优化技术1 使用OpenCV检测程序效率cv2.getTickCount()函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。cv2.getTickF
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2024-02-16 10:28:27
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前言大家都爱用Python，很大程度是因为Python有非常丰富好用的扩展包，比如Numpy、Matplotlib、Pandas等。特别是Numpy，为科学计算提供了基础支撑，使得Python具有类似Matlab一样的科学计算能力。如果用C/C++语言进行算法开发，实际上我们需要的就是一个类似Numpy的线性代数库，最基本的是支持BLAS三级运算（矢量基本计算、矩阵与矢量的基本计算、矩阵的基本计算
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2024-02-28 08:52:17
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最近想要实现GPU加速，在网上找了很多资料，看了各种博文，终于自己成功编译了opencv2413带gpu模块的库。现特此做一个记录：独立显卡为：GTX 750Ti 软件及需要用到的库：cmake3.3.0+vs2013+opencv2413源码+cuda toolkits6.5.14+tbb43_20150611oss 主要步骤为：1、在PCI插
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2024-02-27 22:12:41
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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背景为了降低cpu的使用率提升系统的接入能力，需要将编解码模块移至GPU处理，opencv默认的发行版中不支持GPU加速，所以需要重新编译opencv使其支持GPU硬件加速。读者本文的读者须具备一定的Linux使用经验，如常规软件安装等操作不在本文档中描述。术语cuda：统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA），是由NVIDIA推出的通
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2024-07-02 19:53:18
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目录前言采样器设备端采样器创建主机端采样器创建图像旋转内核创建主机函数创建完整程序旋转输出结果高斯过滤内核创建主机函数创建完整程序高斯模糊输出结果 前言OpenCL其实算是一种“加速语言”，其由设备上运行的kernel函数语言和控制平台的API组成，它通过将某些简单而又重复的工作转交给GPU/FPGA外接设备，实现异构并行来加速原本的工作。比如在OpenCV中就引入了OCL module，其编译
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2024-03-27 13:16:42
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引言OpenVINO是Intel推出的针对自家硬件（酷睿系列6代以上CPU，至强系列部分CPU，部分图形显卡以及FPGA、VPU、神经计算棒等硬件，详情点此处）进行神经网络模型推理加速的开发库，可使用Python和C++进行编程开发。主要可以从两个方式进行开发： 1.直接利用OpenVINO导入模型进行推理加速。 2.利用OpenCV导入训练好的模型，设置好推理后端以及推理硬件，即可实现推理加速。
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2023-11-14 23:28:18
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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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2024-04-23 19:10:26
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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
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2024-02-10 07:39:18
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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
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2024-02-21 14:11:51
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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
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2024-01-09 15:42:54
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很多时候OpenCL启用GPU加速大规模矩阵运算可以达到减少计算时间的目的。但是目前一般成熟代码里面的矩阵运算不会是简单的float数组或者double数组，而是通过特定的结构体进行计算。其中Eigen就是专门针对矩阵计算的库，里面涉及到大量的矩阵操作。那么如何用OpenCL对Eigen进行加速呢？简单来看就是将Eigen的矩阵结构体声明放到OpenCL的核函数中，但是本人技术浅薄，无法实现这一步
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2024-01-10 15:57:32
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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
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2024-02-21 10:52:39
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前言：编译完64位的库，自然少不了32 位的，同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像，也将openCL加速编译进去，以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多，不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多，但笔者没有安装，使用的是Qt安装时，下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
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2024-05-11 18:44:55
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0.前言笔者最近参与了并行计算相关的比赛，赛题主要内容就是把一份C源码的程序利用2个节点、每节点64个核进行优化（当然也包括使用其他优化手段，但主要的加速在于多线程/多进程）。新手上路，和队友在OpenMP/MPI折腾了不少时间，现在把一些优化的技巧记录在这里。优化都不是绝对的，具体哪种方式适用于代码，还是要就事论事的吧。1.OpenMP的使用方式OpenMP最容易被想到的使用方式莫过于对循环进行
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2024-06-19 09:01:57
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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 VS20132 Opencv2.4.93 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）4 TBB--------------下面内容转自网络（增加了自己编译时遇到的问题及解决方式）-------
前言最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4，便尝试用opencv调用yolov4进行检测，做个记录。当然，yolov3、yolov4-tiny等也能调用，只需修改加载的cfg和weight文件就行。如果想使用GPU加速的话，需要安装opencv的GPU版，可以参考：ubuntu下安装opencv，并配置DNN模块使用CUDA加速下载1、yolov4权重地址：百度网盘 提取码：2zfk
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2024-03-07 15:53:49
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CV_OCL_RUN OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准。 OpenCL由两部分组成，一是用于编写kernels（在OpenCL设备上运行的函数）的语言，二是用于定义并控制平台的API(函数)。 OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制，它极大地扩展了GPU的应用范围，使之不再局限于图形
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2023-12-25 00:41:46
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