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
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
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2024-05-06 16:54:13
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该文集使用环境为 window10; Python 3.7.9; Pycharm 2021.3.2; OpenCV 4.5.5.62;一.Window10 在Window
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
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2024-07-23 09:48:41
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前言注：想直接查看安装教程的可跳过该步骤什么是CUDACUDA（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。亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。NVIDIA营销的时候，
前言网上现已有不少在TX2上配置Caffe的教程，但在实际操作过程中还是遇到了一些意想不到的问题。所以将整个配置过程作一个总结，以备后续参考。2. 组件检查首先需要说明的是，配置Caffe需要在正确安装Jetpack和设置环境变量之后方可进行。并且在配置Caffe之前，最好先进行一下各组件的检查。 1. 查看CUDA版本 打开
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D WITH_CUDA=ON \
-D BUILD_opencv_cudacodec=
1 环境搭建俗话说工欲善其事必先利其器，想要学习某项技术，必须先把环境搭建好。2 准备工具GeForce MX150显卡驱动（使用驱动精灵或者鲁大师安装即可） GPU-Z：下载 CUDA：安装8.0版本3 显卡环境搭建3.1 显卡驱动安装显卡型号：Nvidia GeForce MX150 首先安装GeForce MX150的显卡驱动（可以使用驱动精灵或者鲁大师等） 安装完成后可以在控制面板中看到显
OpenCL/DirectX 与 CUDA ，鱼和熊掌可以兼得？什么是 OpenCL ？ OpenCL （ Open Computing Language ）是一个为异构平台（ CPU 、 GPU 或其他类型的处理器组成）编写程序的框架。 OpenCL 提供了基于任务 / 数据分割的并行计算机制，程序员通过使用它的 API 来定义和控制。什么是 DirectX ？ DirectX 是微软定义的多媒
# 使用 CUDA 和 PyTorch 的指南
在深度学习领域，GPU（图形处理单元）由于其并行处理能力，成为加速计算的主要工具。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的并行计算架构，而 PyTorch 是一个流行的深度学习框架。理解如何在 PyTorch 中使用 CUDA 进行加速计算是每位初学者需要掌握的基本技能。本文将详细
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
GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
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2024-07-03 21:41:57
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1.首先下载anaconda3 ----从官网上下载Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh直接通过命令 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 安装安装到检测联网时候推出，安装结束2.更改环境目录，将conda命令和pip更改为anaconda的conda和pip cd ~
vim .bashrc 在后面添加路径： expo
# 使用CUDA和PyTorch进行深度学习的入门指南
CUDA和PyTorch是深度学习领域中非常流行的技术。利用CUDA，我们能够充分利用NVIDIA显卡的计算能力，PyTorch提供了灵活的张量运算和深度学习模型构建。本文将详细介绍如何在使用CUDA的环境中，使用PyTorch来实现基本的深度学习任务。
## 1. 流程概述
我们将通过以下步骤实现CUDA和PyTorch环境的搭建并进
实验室新来了一台服务器，唉，花了我3天的时间去安装他那个环境，记一下安装流程，希望可以帮助一下苦苦安装环境的小伙伴吧！先说一下新服务器的配置：见下图： 这是在英伟达官网下载驱动程序设置参数的时候截的图，我下载的驱动是‘457.09’版本的，没啥注意的，我就随便安装了一下！1、CUDA的安装 接下来是CUDA的安装，我开始一直使用的是CUDA11.1，但是因为各种各样的错误，导致我的环境安装
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2024-01-12 10:52:36
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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
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2023-11-30 16:15:23
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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
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2023-11-29 16:30:32
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当下深度学习框架特别多，但由于google强大的社区和技术，使得tensorflow从中脱颖而出。tensorflow有多中安装方法：pip 安装：这种安装形式类似于安装其他的Python安装包。会影响到机器上当前的Python环境，可能会与已安装的某些版本相冲突。anaconda安装：以anaconda为基础安装tensorflow，这样可以使之与当前python环境相隔离。在使用tensorf
OpenCV4Android中，主要用org.opencv.android.JavaCameraView（后面用JavaCameraView指代）、org.opencv.android.NativeCameraView（后面用NativeCameraView指代）及org.opencv.android.CameraBridgeViewBase（后面用CameraBridgeViewBas
安装CUDA和CUDNN开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0，因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本，大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装，所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装，首先对自己的电脑的CUDA版本查看，如果满足安装2.0gpu 要求的话，下面的步骤可以直接跳过
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2024-08-08 11:20:24
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