最近换了64位的主机，准备把之前做过的程序都整理一下，然后遇到这种问题首先给win7 64为配置opencv2.4.9配置过程就不细说了，可以参考http://wiki.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5情况一：在配置链接库的时候就都选择x64文件下的文件，但是在vs2010中对应的cv函数识别不出来这里需要注意的是虽然系统是64位，但是vs中可能
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2024-09-13 18:23:19
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# 使用Python配置OpenCV和GPU加速
在深度学习和计算机视觉领域中，使用GPU加速可以显著提高处理速度。本文将引导你如何在Python中配置OpenCV以使用GPU。尤其是对于刚入行的小白来说，这个过程可能看起来复杂，因此我们将逐步进行解说。
## 配置流程步骤
我们将整个配置过程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(安装CUDA) -
原创
2024-09-14 03:42:07
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当前配置：
系统：WIN7 64位
开发平台：VS 2012
显卡：英伟达G卡
CUDA版本：6.0
第一步：下载 cuda_6.0
第二步：运行安装程序，弹出安装过程中转文件路径设定框，这个路径随便填无所谓，安装完后就会自动删除的。
第三步：等待系统帮你检测当前平台是否适合搭建CUDA。
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2024-05-14 16:39:38
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在这个VS2017配置OpenCV4.4.0（Win10环境）_m0_54844818的博客-CSDN博客的基础之上在进行下面的配置一、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安装过程不会出现冲突。在确保cuda和vs2017都安装成功情况下，这个时候配置相对简单，主要是把cuda的动态库路径配置好就行。方法和配置openc
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2024-05-10 21:49:33
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# Python OpenCV配置GPU加速
在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源库。随着深度学习的普及，处理速度的要求也在不断提高，借助GPU（图形处理单元）进行加速成为了一种趋势。本文将详细介绍如何在Python中配置OpenCV以实现GPU加速，并给出一些代码示例。
## 1. 什么是GPU
本次教程我们谈及OpenCV的性能衡量与优化，众所周知，算法的不断的革新其最重要的一点就是不断的优化再优化，比如我们的后面要讲到的边缘检测的算法，又或者是图像分割的算法，他们都是随着时间的一步一步的推移，从而完成算法层面的优化。在以后的学习中，我们会接触到诸多的框架，这些所谓的API他们都是固定的，如果我们只是单纯的调用这些API的话，那么就做不到算法层面的革新，而当我们自己想从原理层面来写这些算
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2023-11-03 15:56:11
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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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Stitcher::Status status = stitcher.stitch(imgs, pano);这一句是最上层的调用，它调用了以下函数：1，Status status = estimateTransform(images);//估算相机变换和内参
--if (status != OK)return status;
2，return composePanorama(pano);//全景拼
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2024-05-08 15:18:55
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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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【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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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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【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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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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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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OpenCV 第一课(安装与配置)
win10，opencv-2.4.13， 安装， vs2013， 配置
下载安装软件官网OpenCV下载地址下载最新版本，我下载的是opencv.2.4.13,然后解压安装，我写的路径是D:\Program Files。注意本文中绿色标注的要换成你自己的安装路径。这里得说一点，可能是因为网速太差的原因，昨天晚上下载了几次安装
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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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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OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
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2024-02-21 14:11:51
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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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OpenCV 为啥勾搭上 OpenGL？
Vinjn张静 · 2 年前如果读者留意 OpenCV 2.3 之后的版本，那么会发现 cv::ogl namespace，ogl 自然是 OpenGL了。一个三维计算机图形库为何出现在计算机视觉中，传统的 CV 开发者是否需要学习它，这些问题待我一一来回答。问题一：为何引入 OpenGL？在 2.3 之前 OpenCV 的渲染部分都是
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2024-03-04 16:20:34
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