学习opencv图像处理也有一段时间了，一开始使用的是最新的版本opencv3.2.0，但在最近用opencv检测兴趣与匹配时时，发现opencv3.2.0并不支持nonfree库了（里面包含图像兴趣点检测的优秀算法：SURF,SIFT），仔细看看了原理，挺复杂的，自己写感觉不太现实，于是下载了个包含本模块的老版本的opencv2.4.13。vs配置opencv的教程网上也很多了，也为我开始学习时
从OpenCV 4.2.0开始 DNN模块支持CUDA 我自己测试过支持CUDA的DNN模块检测yolov3模型比之前快了10倍以上 环境：Win10 GTX1060 CUDA10.2 Visual Studio 2019 Cmake3.7.1用VS2019一定需要安装CUDA10.2版本和相应版本的cudnn 国内用码云下载速度很快 OpenCV 4.3.0：https://gitee.com/
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2024-05-14 14:34:12
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CUDA和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装Opencv安装记录于2019-11-01 由于opencv迭代更新较快，从git clone https://github.com/opencv/opencv.git最新从git拉下来的opencv以支持cuda作为dnn模块的backend，这个在测试yolov3的时候发现了可怕的速度（约0.037s一帧，含极少部分opencv图像处理）
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2024-08-17 14:53:46
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windows下安装编译opencv4.2+opencv_contrib+dnn模块支持cuda加速前言1. 下载源码与安装环境1.1 下载 opencv 官方源码，1.2 下载opencv_contrib源码1.3 解压下载的源码包1.4 安装cuda，cudnn2 使用CMake-Gui配置项目2.1 配置源码路径2.2 配置编译平台2.3 修改配置项2.4 再次点击configure2.5
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2024-08-23 14:04:02
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目录1. 准备1.1. 系统及硬件确认1.2. 资源下载1.3. 安装1.3.1. 安装VS20191.3.2. 安装CMake1.3.3. 安装cuda2. 编译OenCV2.1. 整理文件目录2.2. 设置CMake2.3. 修改下载路径2.4. 修改配置2.5. 生成及信息核对2.6. 工程编译2.6.1. ALL_BUILD2.6.2 INSTALL3. 测试3.1. 配置3.2. 识别
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2024-09-02 10:32:38
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1.要点简介 (1)OpenCV DNN的两大特点 (1)专注性：只提供推理功能，不涉及模型训练，实现了轻量级
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2024-03-08 07:44:29
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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
# PyTorch 中的半精度浮点数
在深度学习模型中，模型的训练和推理通常使用单精度浮点数（32位）。然而，随着模型复杂度的增加和数据集规模的扩大，这种做法在计算效率和内存需求上都可能变得不够理想。于是，PyTorch 提出了半精度浮点数（16位），它为深度学习任务提供了一个高效的替代方案。
## 什么是半精度浮点数？
半精度浮点数（FP16）使用16位来表示数值，相较于单精度浮点数（FP
"F Select Half" 对于这种题目，要思考的东西就是去寻找其中的规律。 然后再对 n 进行奇偶分类求解即可
原创
2022-11-03 15:28:45
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blue line is hypotenuse From there you can simply linearly add Pi/4 to the angle (45 degrees), then use: newx = cos(newAngle)*dist; newy = sin(newAngl
原创
2021-07-20 16:41:35
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文章目录安装CUDA配置cuDNN安装anaconda安装Archiconda使用Archiconda安装pytorch创建虚拟环境下载并安装pytorch文件安装vision torchvision安装yolov5环境下载源码安装必须的库 安装CUDA使用sdk-manager安装CUDA，这个安装可前面安装JetPack系统操作类似，然后将板子上Micro USB通过数据线和电脑链接。如下图
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2024-02-14 13:42:03
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一、图像的加载与展示1、创建窗口cv2.namedWindow( , ) 有两个参数，第一个是窗口名字，第二个是窗口属性，比如：cv2.WINDOW_NORMAL 2、读取图片cv2.imread( , )有两个参数，第一个是图片路径，可以用单引号或双引号将其括起来，第二个参数是设置图片颜色，如果不写，则默认为有色图片。其返回值是一个mat。 3、展示图片（即将图片与窗口绑定
原创
2022-04-29 16:26:24
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今年运气比较好，学了cuda之后，了解到了gpu的另两种使用语言opencl和openacc， opencl（Open Computing Language ，开放计算语言）是面向异构系统的并行编程语言的免费标准，支持多种设备，包含CPU（多核多线程CPU），GPU（NVIDIA，AMD），数字信号处理器（居然还支持DSP），但缺点是对源代码进行并行改进的代码量较大； OpenACC与cuda
在使用 OpenCV 的 Python 库的过程中，许多用户可能会遭遇“opencv python 关闭”的问题，这通常归结为内存管理不当、资源释放不足或版本不兼容等多个原因。本文将为您详细梳理如何解决这一问题，并涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等多个方面。
## 版本对比
在看待 OpenCV Python 的版本变化时，首先要关注其兼容性分析。近年来 Op
# 使用OpenCV关闭窗口的技巧
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它为图像处理提供了丰富的功能。然而，许多初学者在使用OpenCV时，不知道如何正确关闭打开的窗口。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库关闭窗口，并给出相关的代码示例和流程图。
## 关闭OpenCV窗口的步骤
在使用OpenCV时，图像会通过窗口显示出来。为了确保程序正常结束，关闭这些窗口是必要的。下面是关
# Python Decimal 模块中的 ROUND_HALF_EVEN 和 ROUND_HALF_DOWN
在 Python 中，Decimal 模块提供了高精度的十进制浮点数运算，可以避免浮点数计算时出现的精度丢失问题。Decimal 模块中有两种常用的舍入模式：ROUND_HALF_EVEN 和 ROUND_HALF_DOWN。这两种舍入模式对于处理浮点数的舍入操作非常有用。
## D
原创
2024-05-22 04:10:17
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OpenCV播放视频、保存、暂停视频，打开摄像头一、加载视频或摄像头二、获取视频帧或摄像头的帧三、循环逻辑控制视频显示四、暂停视频播放和中断视频播放五、视频保存六、完整代码示例七、致谢 一、加载视频或摄像头1、原理理解 所谓的视频播放，无非就是将一堆有序的图片序列，按照顺序，以一定的间隔显示出来。这个间隔的多少与我们所听到的帧率相关。有了这个意识后，我们其实按照自己的思想都可以实现视频的播放：视
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2024-05-01 11:55:54
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在VC++中使用OpenCV，一般是建立一个 win32 console application 项目，当运行此类程序的时候，默认情况下会有一个类似DOS窗口的console窗口，供程序与用户之间交互之用。 但是有时候我们只想在程序中运行一段功能代码，不希望显示这个 console 窗口，而是让代码执行完毕之后程序自动退出。隐藏这种 win32 console application 的
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2023-08-11 14:21:34
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1、什么是开放封闭原则：开放封闭原则(Open-Closed Principle)：一个软件实体应当对扩展开放，则修改关闭。在设计一个模块时，应当使得这个模块可以在不被修改的前提下被扩展。也就是说，应当可以在不必修改源代码的情况下修改这个模块的行为。设计的目的便在于面对需求的改变而保持系统的相对稳定，从而使得系统可以很容易的从一个版本升级到另一个版本。2、怎样做到开放封闭原则：实际上，绝对封闭的系
