在这个VS2017配置OpenCV4.4.0（Win10环境）_m0_54844818的博客-CSDN博客的基础之上在进行下面的配置一、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安装过程不会出现冲突。在确保cuda和vs2017都安装成功情况下，这个时候配置相对简单，主要是把cuda的动态库路径配置好就行。方法和配置openc
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2024-05-10 21:49:33
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opencv GPU加速解码 文章目录前言一、下载Video_Codec_SDK_10.0.26二、cmake编译opencv源码三、对比测试总结 前言熟悉opencv的话应该知道opencv中的cv::videocapture确实好用,在没有特别多的需求时完全可以胜任. CV3 CV4完整依赖库也各提供一份下面的代码编译出的例子一份(免积分)这样就没有必要去折腾ffmp
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2023-08-24 10:44:38
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日前，Raspberry 基金会发布了开发者为之兴奋的 Raspberry Pi 4，其不仅在性能上进行了全面的升级，而且价格也继续与旧版保持一致，仅为 35 美元起。那么这一款嵌入式开发板和极客们常用的另一款 NVIDIA Jetson Nano Developer Kit作者 | Chris Pietschmann译者 | 弯月，责编 | 屠敏
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2024-06-22 12:55:56
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# 使用OpenCV Python GPU编码器加速图像处理
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。当处理大规模图像数据时，通常需要利用 GPU 的并行计算能力来加速处理过程。在本文中，我们将介绍如何使用 OpenCV Python GPU 编码器来加速图像处理，并将给出一些代码示例。
## 什么是 OpenCV Python
原创
2024-05-09 06:03:10
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上个随笔讲了在windows 上安装 caffe，并且 跑mnist 这个例程的过程，说真的，就像奶妈一样，每一步都得给奶才干活。最近配置了一台台式机，可以作为以后自己配置学习机的参考。配置如下：补图。 电脑概览电脑型号 兼容机操作系统 Ubuntu 16.04 LTSCPU AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor(3400 MHz)主板 华硕 RO
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2024-04-17 11:16:51
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学习目标理解算法的原理，能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。 所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其
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2024-08-23 17:58:30
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背景在文章编译安装LitmusRT遇到的问题中，我们已经编译安装了实时操作系统LitmusRT，并且能够正常启动它。现在，我们得编译安装一下GPU加速的第三方库OpenCL或OpenACC。这里再次注意不要用虚拟机安装英伟达驱动，因为虚拟机的显卡是虚拟出来的，加载不了英伟达的ko文件。所以我使用的是实验室的ubuntu16.04 64位台式机，此台式机已经装好了英伟达驱动、cuda10.2和10.
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2024-05-07 13:37:56
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OpenCV要使用GPU加速需要重新编译OpenCV。本人编译环境：win10 X64 vs2013 编译opencv-3.4.2 + contrib-3.4.2 + cuda10.0一、环境和资源准备1、计算机必须有支持CUDA 的NVIDIA GPU,并且装好了驱动程序。安装CUDA toolkit,本文使用的是CUDA10.0。下载地址：https://developer.nv
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2024-04-27 21:04:53
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使用GPU加速要看在什么平台上使用，目前VS中是直接可以将函数指定在GPU上运行，但是要注意使用的场合，并不是什么情况下使用GPU都可以加速，GPU是因为使用了显存，而显存是比内存大很多的，所以可以同时对很多数据进行处理，所以才能提高处理速度，但其实它的计算频率并不比内存上高，所以可以看出GPU能够加速的原理是：大容量并行计算（可能形容得不到位…..）。但是如果只对一个数据进行反复计算，这时候GP
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2023-10-17 20:06:00
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【计算机视觉】关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项标签（空格分隔）： 【计算机视觉】前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识，打算升级一下对OpenCV的使用，但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的。于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译！下面就记录这一阶段出现的一系列问题。关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的Open
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2024-05-14 07:18:03
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【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】前言Python版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型C++版本OpenCV_GPUWindows平台编译安装Open
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2024-07-28 17:32:51
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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 8400 GS；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装；3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CU
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2024-03-08 09:11:06
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目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中，有主机端和设备端这两个概念，主机端是指CPU+内存，设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行，访问主机内存；设备端代码在GPU上执行，访问显存。在使用GPU计算时，需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据；当然，一些新技术可以不用拷贝数据，请参考后面的章节或者CU
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2024-04-05 22:29:30
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【GPU编解码】GPU硬解码---DXVA前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码，下面将介绍利用DXVA进行硬解码。一、DXVA介绍VLD加速等级最高，所以其包含IDCT、MoCoopm和PostProc；IDCT加速次之，包含MoCoopm和PostProc；最后MoComp加速仅包含PostProc。一款显卡芯片在硬件支持DXVA规范，并不代表它就实现了DXVA所有功能。
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2024-01-23 21:29:11
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Linux CPU调优工具汇总top得到系统实时资源使用状态，最近3s数据，可以排序 top -p：查看指定进程id的top信息，例如： top -p 12793top -H -p：查看指定进程id的所有线程的top信息 top -H -p 27376strace跟踪程序运行的情况监控用户进程与内核进程的交互追踪进程的系统调用、信号传递、状态变化参数解释-c统计每一系统调用的所执行的时间,次数和出
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2024-07-04 20:46:54
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在看CUDA的时候，接触到了OpenMp，于是呢，就看了几篇博客了解了一下，，，，环境：Win10 x64 4核 VS20151、什么是OpenMP呢？ OpenMP是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受，用于
共享内存
并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案(Compil
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2024-06-27 07:16:37
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【注意】最好是先删除自带的opencv4.1.1，然后将opencv4.5.0安装到/usr/local中，否则无法被jtop检测到。一、删除自带的opencv并用jtop查看1、安装jtop先安装pipsudo apt-get install python3-pip安装jtopsudo -H pip3 install -U jetson-stats使用jtopsudo jtop此时对应的open
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2024-03-28 10:55:20
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英伟达显卡型号变化不断，已经让很多小伙伴有些晕了，而且每次说到型号，还会提到一个奇怪的代号，比如TU102-400、GP104-300什么的。这些看起来像密码一样的代号更让小伙伴觉着难以理解。其实它们的含义简单又清晰，只要跟着小编简单了解一下，N卡名字再乱也不会觉着迷糊了。先说代号的数字部分，第一部分标志着核心类型。因为近期英伟达总是先出个“完整”的核心，用在专业显卡上，然后再一点点精简，所以越晚
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2024-05-09 11:03:45
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本文最先发表在： 如何在 CentOS 8 上安装 OpenCVwww.itcoder.tech OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，支持所有主流操作系统上的 C++ ， Python，和 Java。它可以发挥多核进程和 GPU 加速，用于实时操作。OpenCV 应用广泛，包括医疗图片分析，街景图片处理，
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2024-06-19 08:50:13
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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、
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2024-02-27 21:32:26
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