我们如果要想使用opencv中的gpu模块，就必须再一次编译opencv中cuda模块，因为我们默认下载的opencv官方库下的build文件夹下是没有cuda模块的lib，dll文件的。因此我们需要再一次编译opencv的sources源码。在这里我不仅添加了opencv_contirb的扩展库，同时也添加了cuda支持。首先，要想使用cuda模块，就必须要确保你的显卡是nvidia的。1.需要
转载
2023-11-30 16:15:23
151阅读
在西雅图超级计算大会（SC11）上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准，既OpenACC。这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算，同时计算结果可以跨加速器使用，甚至能用在多核CPU上。出于显而易见的原因，NVIDIA在大力推广和支持OpenACC。但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司。PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令，目前也成为了OpenACC标准的基
转载
2024-04-12 10:59:34
110阅读
ubuntu 安装 OpenCV with CUDA一、安装依赖库二、安装OpenCV三、环境配置四、测试dense_flow五、Jetson嵌入式设备附录A: Anaconda环境（未经测试）参考 一、安装依赖库首先安装更新和升级你的系统：sudo apt update
sudo apt upgrade然后，安装所需的库：通用工具：sudo apt install build-essentia
转载
2024-01-06 09:27:52
402阅读
CUDA和OpenCL异同点比较 一、概述 对CUDA和opencl有一定的编程经验，但是细心的人可以发现，OPENCL就是仿照CUDA来做的。既然两个GPU的编程框架如此相像，那么他们究竟有什么不同呢？下面就一一道来。 二、数据并行的模型OpenCL采用的数据并行模型就是采用CUDA的数据并行模型。下面的表格反应了CUDA和opencl并行
转载
2024-04-13 12:34:18
130阅读
OpenCV3的GPU模块需要手动重新编译才可以使用。本文介绍了编译OpenCV3.2.0+ GPU模块的方法 需要准备，安装好vs2013Vs2013可能无法运行，需要进行更新进行update5就ok 前期准备：查看自己显卡是否支持cuda[win+R]打开[运行] -> 输入[cmd]按回车打开[命令行] -> 输入[start devmgmt.msc]按回车打
转载
2024-05-23 04:28:27
43阅读
ROI Align的旋转从前一篇文章原理看来与我开始的准备用OPENVX实现的理解有很大差异。 我一开始准备使用的是使用OPENVX的旋转功能将图像进行旋转后进行ROI Align计算，旋转过程使用“”双线性插值”的方式优化图像质量。后来将代码和原理相结合后发现其实不能那么做，只能使用上一篇文章的最后一张图的原理来计算。参考CUDA的代码来实现相关功能。bilinear_interpolate代码
文章目录一、支持的模块二、GpuMat三、CPU/GUP数据传递四、多个GPU的使用五、代码示例FPS计算CPU端1.视频及其属性2.读取第一帧3.读取并预处理其他帧4.计算密集光流5.后处理6.可视化7.时间和FPS计算GPU端1.视频及其属性2.读取第一帧3.读取和预处理其它帧4.计算密集光流5.后处理总结 概述已经支持CUDA的OpenCV模块。 看一下cv :: gpu :: GpuMa
为了让你的CUDA或者OpenCL代码有更好的性能，这里将有一些有用的优化性能的技巧.注意：在这里说的“加速器”是指GPU、APU、协处理器、FPGA和所有可以支持CUDA或OpenCL的设备。
为了让你的CUDA或者OpenCL代码有更好的性能，这里将有一些有用的优化性能的技巧.注意：在这里说的“加速器”是指GPU、APU、协处理器、FPGA和所有可以
转载
2024-09-17 15:55:21
132阅读
简介普通opencv的videocapture读取视频的操作太慢了，并且占用大量cpu资源，在写推断脚本时需要使用cuda及对应算子进行加速，于是就有了构建gpu版本opencv的需求，同时因为主要语言为python，需要将opencv的gpu相关接口安装进python里。由于网上大多数都是在linux下进行相关的构建，win下几乎没有，故在此记录以帮助后来人。准备和步骤硬性要求： 一款支持cud
转载
2024-05-06 16:54:13
377阅读
作者：小坏蛋最近要用到cuda做一些并行加速优化，由于一部分是关于图像的，所以需要用到集成了cuda的opencv库。直接在官网下载下来的opencv有些版本是没有把opencv编译进去的，所以就需要我们自己重新编译。Windows环境下用到的工具是opencv、Cmake、vs，和一台已经装好显卡、显卡驱动、cuda的电脑。1. 安装显卡并测试：插好显卡-安装驱动-安装cuda，过程
从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
转载
2024-07-23 09:48:41
425阅读
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
转载
2024-03-26 11:40:02
144阅读
环境： cuda 10.2 opencv 3.4.13 qt 5.12.9 cmake 3.24 vs 2017 x64系统 vs安装时勾选与c++相关的组件，依次安装opencv、 qt、cuda（cuda安装时尽量安装在c盘，以便于配置系统环境）与cmake，需要配置qt与cuda的环境变量。 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA N
转载
2024-03-17 17:28:26
121阅读
对于图像灰度化，使用了opencv-cuda实现与完全基于cuda实现，本程序中参考了网上多个教程，主要记录和学习的过程。目录1、opencv+cuda实现图像灰度化2、CUDA实现图像灰度化3、图像展示3.1 opencv+cuda3.2 cuda1、opencv+cuda实现图像灰度化#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.h
转载
2023-12-16 15:22:51
248阅读
使用cv2读取并加载数据使用 OpenCV (cv2) 库来读取图像文件，相对于 PIL.Image，OpenCV 具有更快的读取速度和更强的图像处理功能，尤其适用于图像预处理、增强等操作。下面是一个使用 OpenCV 读取图像并转换为 PyTorch 张量的例子：import cv2
import torch
class CustomDataset(torch.utils.data.Datas
转载
2023-09-29 09:37:31
231阅读
环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
转载
2024-04-23 09:04:37
80阅读
一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法，请参考： 该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定
转载
2023-11-29 16:30:32
370阅读
概况OpenCV CUDA 模块是一组利用 CUDA 计算能力的类和函数。它使用英伟达™（NVIDIA®）* CUDA* Runtime API 实现，仅支持英伟达™（NVIDIA®）GPU。OpenCV CUDA 模块包括实用功能、低级视觉基元和高级算法。实用功能和底层基元为利用 CUDA 开发快速视觉算法提供了强大的基础架构，而高级功能则包括一些最先进的算法（如立体对应、人脸和人物检测器等），
转载
2024-08-29 17:52:20
233阅读
配置：win10+OpenCV4.5.1+CUDA11.6主线：主要参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274跟着贾志刚老师视频一步步做，然后对照知乎的一位博主的步骤查缺补漏。知乎的博主提供了OpenCV4.5.1配置时需要的.cache文件，写的也非常的详细，非常不错。如果是OpneCV4.5.1的可以直接下载，如果不是需要自己搜索下载相关文件。配置跟着
转载
2024-04-05 13:39:12
112阅读
前段时间，在TX2上装了OpenCV3.4，TX2更新源失败的问题，OpenCV内部很多函数都已经实现了GPU加速，但是我们手动写的函数，想要通过GPU加速就需要手动调用CUDA进行加速。下面介绍Linux平台的环境配置以及与OpenCV混合编译。Linux平台CUDA+OpenCV3.4配置1 环境安装 首先需要安装OpenCV及CUDA环境安装，有TX2平台下OpenCV和CUDA参
转载
2024-06-04 04:36:58
219阅读
