突然需要调c++的简单地例子，电脑上也没有vc++，但是虚拟机上的centos正好派上用处下面就记录一下，在Linux的系统中进行c++的编译运行首先需要在Linux系统中安装G++ GCC，它们是Linux下C++、C的编译器使用sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g
前言：这篇文章博主是正在学习的过程中总结的，有什么问题请各位提出，便于博主改正。博主使用的ubuntu系统是18.04，opencv和opencv_contrib均是4.6.0版本的，使用Qt编写使用opencv的程序。安装任意版本都是通用的，如果有问题，欢迎各位提出修改建议。一、下载安装包1.opencv安装包博主选择的是opencv-4.6.0版本(如图所示)，如需其他版本请自行下载 
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
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2024-05-24 10:46:25
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流程将test.cu代码进行分离，利用cudafe.exe 去分离CPU代码和GPU代码，我们可以在生成的中间文件可以看到test.cudafe1.cpp和test.cudafe1.gpucicc.exe 将根据编译选项-arch=compute_xx将GPU代码编译成对应架构的test.ptx文件ptxas.exe 编译 test.ptx 到test.cubin，这个是根据编译选项-code=s
# Python 安装带 CUDA 加速的 OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它被广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器人研究等领域。在许多应用中，处理速度是一个重要因素，而使用 CUDA 可以极大提升 OpenCV 的计算性能。
## 什么是 CUDA？
CUDA（Compute Uni
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
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2024-03-26 11:40:02
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Linux安装CUDA的正确姿势CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：vincent@dell-In
参考博客：总体 cuda9.1安装 1，先安装anaconda（python2.7版本）代替系统自带的python：bash Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh安装完后添加环境变量打开~/.bashrc
添加export PATH=/h
起因我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系
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
原创
2024-04-18 11:15:10
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Ubuntu1804 安装opencv+ opencv_contrib（最终版）在Ubuntu上安装个opencv+opencv-contrib可是遇到了不少坑，感觉什么问题都遇到了。花了两天时间才弄好，时间虽然花的长，但是过程让我学会了不少东西，每个过程都明明白白的。并且理解了很多东西。网上的教程有些说的不明不明的，有些很重要点的也没有说出来。害得一些初学者（比如我）遇到各种各样的问题。当然别人
第一步，安装编译器，使用新立得或者是terminal，新立得下输入build-essential，或者是terminal下面输入 sudo apt-get install build-essential,输入密码，安装完毕。
第二步，使用自带的文本编辑器Gedit编辑C++源文件，或者用牛人使用的vim和emacs，哈哈，存盘。
//T
Python简介Python的历史1.1989年圣诞节：Guidao von Rossum开始写Python语言的编译器2.1991年2月：第一个Python编译器（同时也是解释器）诞生，他是使用C语言实现的（后续又出现了Java和C# 实现的版本Jython和IronPython，以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现）。可以调用C语言地库函数。在最早的版本里，Python已经提供
这是我第二次发博客，心里有点小激动。。。言归正传，有缘接触到GPU，并学习opencv与GPU混合编程，将其应用项目中去。在网上看了不少资料，发现现在参与opencv与GPU混合编程大牛不少，但是关于这方面的资料还是很少，建议有学习opencv与GPU混合编程的freshman可以去看看混合编程的参考示例。以下说到的重新编译gpu库是因为我们使用第三种方法编程时需要用到opencv里面的gpu模块
下载及安装CMake3.0.1 要自己编译OpenCV2.4.9的源码，首先，必须下载编译工具，使用的比较多的编译工具是CMake。下面摘录一段关于CMake的介绍： CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C 特性,
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
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2024-06-25 13:05:47
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笔者操作的系统为Ubuntu16.04，显卡为1080Ti，在反复重装CUDA的过程中遇到了不少问题，而网上博客的相关解决方法真的良！莠！不！齐！以下为笔者遇到并解决的坑，以及一些小Tips：1、驱动环境的安装问题：Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 或 no CUDA-capable devi
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2024-09-04 15:55:04
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会观察：1、在当前ADSL宽带速度1-2兆的基础上，让宽带费用（包年700-1000元左右）降低一半，则传统PSTN电话网基本可以宣布退休。若宽带速度提高到5-10兆，则电话网可以正式宣布退休。分析：所以说宽带速度1-2兆只能让电话网基本退休，是因为这样的速度还会让网络不够顺畅，对用户吸引力还不足，5-10兆以上就没问题了。若按我本地的960元宽带包年费，月均80元，相当于每月80元的话费，跟电话
官方教程：http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html ——————————————————————————————————————————————————————这是在github项目下面的教程， 根据自己的机子修改了部分内容（修改的地方其实并不多，细心注意下就好）。环境为 ubuntu16.04 + opencv2.4 + pyth
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2024-10-21 23:34:55
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opencv4.2编译 upg加速 cuda+cudnn
原创
精选
2020-07-14 11:32:32
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