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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这里写目录标题一、读取图片和网络摄像头1.1 图片读取1.2 视频读取1.1.1 读取视频文件1.1.2 读取网络摄像头二、OpenCV基础功能三、调整、裁剪图像3.1 调整图像大小3.2 裁剪图像四、在图像上绘制形状和文本4.1 图像上绘制形状4.2 图像上绘制文本五、透视变换六、图像拼接七、颜色检测八、轮廓、形状检测九、人脸检测十、实战10.1 虚拟绘画10.2 纸张扫描10.3 车牌检测器
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 实现使用方式如下：import cv2
img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,c
...
原创
2022-04-26 23:14:24
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# 使用Android OpenCV读取图片：实践与探索
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，广泛应用于实时图像处理和分析。在Android平台上，OpenCV的引入使得开发者能够便捷地在移动设备上实现图像处理功能。本文将共同探索如何在Android项目中使用OpenCV读取图片，并提供具体的代码示例以帮助读者更好地理
opencv是一个强大的图像处理和计算机视觉库，实现了很多实用算法，值得学习和深究下。opencv包安装· 这里直接安装opencv-python包（非官方）： pip install opencv-python1、读取图像import cv2
image=cv2.imread("dog2.jpg",1)说明：第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。cv.IMREAD_COLOR： 加载彩
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2023-07-07 10:54:59
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上一篇 一小时搭建微信聊天机器人 介绍了如何搭建一个可用的聊天机器人，但是和机器人聊完你会发现，聊天机器人实在是太傻了，来回就那么几句。这是因为我们给聊天机器人的数据太少，他只能在我们给的训练集中找它认为最合适的。那么，如何导入更多的训练数据呢？我能想到最简单的方法是找对话的数据，然后把这些数据作为训练数据训练机器人。感谢 candlewill 已经收集好了大量的训练数据，dialog_corpu
首先，要先确认PyCharm里面有没有装opencv-python。如果没有，点右侧+号搜索添加。确认有opencv之后，便可以使用cv2读取图片了import cv2
image_path = "C:/***/***/Desktop/image.jpg" #图片路径
img = cv2.imread(image_path)
cv2.imshow('img_window',img)
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2023-07-10 19:57:23
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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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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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【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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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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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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近日，安装opencv环境，总会使用简单opencv的代码进一步测试是否安装成功，又不想总是写代码cpp与CMakeLists.txt文
原创
2023-06-15 11:06:24
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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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本文主要介绍了如何使用PIL库和opencv库读取图片，并查看图片属性信息，并记录作者在项目过程中读取图片踩过的坑。1. 安装所需环境opencv-python==3.4.3
pillow==7.2.0
matplotlib==3.2.0使用pip命令安装（conda命令也可以）pip install opencv-python==3.4.3
pip install pillow==7.2.0
p
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2024-01-25 18:30:28
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一、从文件读取图像并显示 1. 程序 在基于VS2013搭建OpenCV开发环境这篇文章的最后给出了一个简单的Demo，这个例子跟本篇使用的例子是一样的。打开C++ IDE并创建一个新的项目，新建一个源文件，粘贴下面的代码： #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <iostream&
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2024-01-09 20:05:51
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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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重磅干货，第一时间送达import cv2 as cv
gpu_frame = cv.cuda_GpuMat()
screenshot = cv.imread('media/drip.png')
gpu_frame.upload(screenshot)
gpu_frame.download() 概述在单张图像上使用在多张图像上使用对多张图像使用Dask进行并行延时处理在单张图像上使用我们
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2024-04-02 08:03:49
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