0.前言笔者最近参与了并行计算相关的比赛,赛题主要内容就是把一份C源码的程序利用2个节点、每节点64个核进行优化(当然也包括使用其他优化手段,但主要的加速在于多线程/多进程)。新手上路,和队友在OpenMP/MPI折腾了不少时间,现在把一些优化的技巧记录在这里。优化都不是绝对的,具体哪种方式适用于代码,还是要就事论事的吧。1.OpenMP的使用方式OpenMP最容易被想到的使用方式莫过于对循环进行
openCV - Open Source Computer Vision Librarylogo图标用的是三原色:BGR 三个核心和常用的模块- core:核心模块,主要包含了OpenCV中最基本的结构(矩阵,点线和形状等),以及相关的基础运算/操作。- imgproc:图像处理模块,包含和图像相关的基础功能(滤波,梯度,改变大小等),以及一些衍生的高级功能(图像分割,直方图,形态分析
前言大家都爱用Python,很大程度是因为Python有非常丰富好用的扩展包,比如Numpy、Matplotlib、Pandas等。特别是Numpy,为科学计算提供了基础支撑,使得Python具有类似Matlab一样的科学计算能力。如果用C/C++语言进行算法开发,实际上我们需要的就是一个类似Numpy的线性代数库,最基本的是支持BLAS三级运算(矢量基本计算、矩阵与矢量的基本计算、矩阵的基本计算
转载 2024-02-28 08:52:17
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目录前言采样器设备端采样器创建主机端采样器创建图像旋转内核创建主机函数创建完整程序旋转输出结果高斯过滤内核创建主机函数创建完整程序高斯模糊输出结果 前言OpenCL其实算是一种“加速语言”,其由设备上运行的kernel函数语言和控制平台的API组成,它通过将某些简单而又重复的工作转交给GPU/FPGA外接设备,实现异构并行来加速原本的工作。比如在OpenCV中就引入了OCL module,其编译
文章目录前言正文1 编译环境2 配置修改小结 前言如题,需要编译最新版的opencv,同时需要使用face module,这个模块已被移到contrib中,同时为了在安卓下使用gpu加速,需要开启opencl。因此,这篇记录了整个编译过程正文1 编译环境macos 10.14.1 安装python 3.6 安装安卓sdk,我是装了android studio自带的 下载安卓ndk,这个我因为编译
OpenSSLOpenSSL是一个功能丰富且自包含的开源安全工具箱。它提供的主要功能有:SSL协议实现(包括SSLv2、SSLv3和TLSv1)、大量软算法(对称/非对称/摘要)、大数运算、非对称算法密钥生成、ASN.1编解码库、证书请求(PKCS10)编解码、数字证书编解码、CRL编解码、OCSP协议、数字证书验证、PKCS7标准实现和PKCS12个人数字证书格式实现等功能。 OpenSSL采用
举例opencv v4.5.5版本源码,Windows x64,VS2019,CMakehttps://github.com/opencv/opencv/tree/4.5.5https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.5.5/下载安装opencv-4.5.5-vc14_vc15.exe,得到官方编译的动态库opencv_world4
        众所周知,Gpu加速技术对图像处理具有很大的影响,在前面的博客中通过对比验证了Gpu加速技术对图像滤波的高效率。但是Gpu技术并不是万能的,本文通过比较发现Gpu计算直方图的效率并没有传统计算方法效率高。下面表格是对比结果,时间是通过运行20次求平均值而得,后面给出相应的比较代码。由结果可以看出Cpu计算直方图是运行效率更高,当对图片数据库进
CV_OCL_RUN OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准。 OpenCL由两部分组成,一是用于编写kernels(在OpenCL设备上运行的函数)的语言,二是用于定义并控制平台的API(函数)。 OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制,它极大地扩展了GPU的应用范围,使之不再局限于图形
转载 2023-12-25 00:41:46
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很多时候OpenCL启用GPU加速大规模矩阵运算可以达到减少计算时间的目的。但是目前一般成熟代码里面的矩阵运算不会是简单的float数组或者double数组,而是通过特定的结构体进行计算。其中Eigen就是专门针对矩阵计算的库,里面涉及到大量的矩阵操作。那么如何用OpenCL对Eigen进行加速呢?简单来看就是将Eigen的矩阵结构体声明放到OpenCL的核函数中,但是本人技术浅薄,无法实现这一步
转载 2024-01-10 15:57:32
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前言:编译完64位的库,自然少不了32 位的,同样使用gitcode.net上的openCV中国镜像,也将openCL加速编译进去,以方便测试用一、安装需要的软件1.安装git这方便教程很多,不再重复。笔者使用的是git2.332.安装cmake这个教程也很多,但笔者没有安装,使用的是Qt安装时,下载的二、下载所需要的资源1.下载opencv4.5.5源码https://gitcode.net/o
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
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转自:用VS使用OpenCV的时候,又不想全局配置,每次都要配置简直烦死了。鉴于此,给大家介绍一种简便一点的方法。配置环境的前提是:成功安装了OpenCV合适的版本。我这里用的是OpenCV2.4.9,这个版本解压后,找到一个叫build的目录,这个是已经编译好的。我们假设build目录结构如图1:图1 、 build目录结构并且假设build这个文件夹就在D盘下的opencv目录下,如果不是这样
2013年7月9日Harris Gasparakis发表此文于AMD APP大家好!我借这篇文章,分享给大家今年计算机视觉领域里的一些令人兴奋不已的最新进展。特别是最新OpenCV(当前最流行的计算机视觉库)的发布,您的计算机视觉应用程序可以在现代异构计算平台上充分利用CPU和GPU的全部计算力。 从OpenCV 2.4.3开始,到作了重大改进后的OpenCV 2.4.4,至将来发布的各
一、使用OpenGL对Opencv进行加速1. 什么是OpenGL?OpenCL 是一个用于异构平台(heterogeneous platform)下编写并行程序的框架. OpenCL 的开发者可以使用所有可用的兼容计算设备, 他们找到计算机上的相应设备,然后将合适的计算任务分配给这些设备。简单理解就是利用显卡高效的处理三维二维数据。OpenCV开发者无须知道任何关于OpenCL的底层实现,因为O
转载 2023-12-27 16:14:13
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Preface 参加OpenCVOpenCL模块(以下称OCL)移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发,是因为大部分OCL模块的函数是从已经很成熟的GPU模块直接移植过来的。因此,目前阶段OCL模块所支持的函数接口是GPU模块的一个子集,但由于运行平台差别问题,在某些函数上有些细微不同。OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面(见https://github.com/itseez
Preface   参加OpenCVOpenCL模块(以下称OCL)移植工作已经有2个月了。这里我说移植而不是开发,是因为大部分OCL模块的函数都是从已经很成熟的GPU模块移植过来的。于是目前阶段OCL模块所支持的函数接口只是GPU模块的一个子集。 OpenCV的版本控制系统已经转移到了git上面(见https://github.com/itseez/opencv),最新的trunk
转载 2024-06-16 10:50:14
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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
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OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 Windows1. 环境准备1.1 软件环境1. 2 源码下载2. CMake编译项目2.1 创建cmake项目2.2 设置编译配置2.3 解决异常2.3.1 文件下载异常2.3.2 解决CUDA版本异常2.4 编译项目3. Visual Studio 编译项目4. 项目测试5. 总结   OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨
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