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
整理自OpenCV-Python官方文档一. OpenCV-Python Tutorials1 安装及验证2 图片读写，展示3 视频读写，展示4 绘图功能（绘制几何形状：线、圆、椭圆、矩形、文字）5 鼠标事件画笔6 轨迹栏作为调色板7 核心操作方法
8 图像处理 * 8.1 颜色空间 * 8.2 阈值化 * 8.3 几何变换 * 8.4 平滑图像一、OpenCV-Python TutorialsP
转载
2023-11-26 19:40:48
217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
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
# 使用 Python 和 OpenCV CUDA 实现图像处理
在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中使用 OpenCV 与 CUDA，实现高效的图像处理。这项技能对于想要进行计算机视觉和图像处理工作的开发者非常重要。首先，我们将概述整个流程，接着提供详细的代码示例和解释，最后我们将使用 mermaid 语法展示旅行图和状态图。
## 流程概述
首先，让我们概览一下实现这一目标的
环境安装
安装Anaconda，官网链接Anaconda
使用conda创建py3.6的虚拟环境，并激活使用
conda create -n py3.6 python=3.6 //创建
conda activate py3.6 //激活
3.安装依赖numpy和imutils
//用镜像安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim
转载
2024-01-31 18:47:35
108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
系列文章目录win10下Opencv源码编译支持CUDA加速的Python环境，超级详细教程！win10下对编译完成后opencv_cuda进行移植 文章目录系列文章目录环境准备cmake编译注意事项vs2015编译测试结果对比 环境准备1 vs2015 2 anaconda+Python3.7.4+numpy 3 cuda和cudnn环境（cuda10.0+cudnn7.6.5） 4 cmake
转载
2023-09-05 11:04:31
121阅读
本文主要介绍Win10使用VS2019从源码编译OpenCV 4.4，并使用opencv_contrib支持CUDA 11.0 + Cudnn 8.0，以及对python3的支持。1 首先准备安装环境Microsoft Visual Studio 2019可以用社区版，免费的。CUDNN 8.0下载解压后，分别将cuda/include, cuda/lib, cuda/bin三个目录中的内容拷贝到
转载
2024-01-10 12:48:23
153阅读
问题打算通过OpenCV的GPU模块优化现有代码的运行效率，怀抱着美好愿望开始了代码的改写工作。改写的过程并不顺利，遇到了不少问题。例如，gpu模块提供的接口非常坑爹，相当一部分不支持浮点类型（像histogram、integral这类常用的都不支持）；又如，遇到阈值判断的地方，就必须传回cpu处理，因为gpu函数都是并行处理的，每改写完一个算法模块，就测试一下运行效率，有的时候是振奋人心，有的时
转载
2023-12-28 15:35:01
274阅读
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
# 使用 Python OpenCV CUDA 解码视频的完整指南
随着人工智能和机器学习技术的迅速发展，视频处理成为了许多应用场景中不可或缺的一部分。为了加速视频处理，使用 CUDA 技术对数据进行并行计算是一个不错的选择。本文将介绍如何利用 Python 及 OpenCV 的 CUDA 支持来实现视频解码的过程。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个项目的流程。下面是基本步骤的表
CUDA编程 https://github.com/Ewenwan/ShiYanLou/tree/master/CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。高性能编程 笔记 GPU高性能编程CUDA实战 CUDA与OpenCV实战，用于加速计算机视觉 并行机器编程 CUDA自带文档：CUDA_C_Pr
# OpenCV CUDA加速Python编程入门
在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛使用的库，而随着GPU计算的兴起，OpenCV也引入了CUDA，以利用NVIDIA的GPU加速图像处理和计算机视觉任务。本文将带您了解如何在Python中使用OpenCV的CUDA模块，并提供代码示例和可视化的旅行图和类图，帮助您更好地理解这一技术。
## 什么是CUDA？
CUDA（Compute
原创
2024-09-15 04:07:58
242阅读
### Python OpenCV CUDA解码简介
随着计算机视觉技术的发展，图像和视频处理的需求不断上升，传统的CPU处理方式在处理大量数据时可能会显得力不从心。为了提高处理速度，NVIDIA的CUDA技术可以有效地利用GPU的并行计算能力。Python中的OpenCV库已经支持CUDA加速，允许用户通过GPU加速图像和视频的解码过程。
#### CUDA的基本概念
CUDA（Compu
原创
2024-10-02 03:44:58
175阅读
# Python 配置 OpenCV CUDA 的教程
OpenCV 是计算机视觉领域中最流行的库之一。它提供了大量的图像处理功能，并可以通过 CUDA 构建 GPU 加速的应用程序。配置 OpenCV 使用 CUDA 可以显著提高图像处理和计算的效率。本文将介绍如何在 Python 环境中配置 OpenCV 和 CUDA，并提供代码示例。
## 1. 安装前的准备
在安装 OpenCV 和
在使用深度学习进行图像处理时，借助CUDA加速功能能大大提升计算性能。本文将带你一步步解决“python opencv 支持 cuda”的问题，涉及背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等内容。
---
### 背景定位
在许多图像处理相关的业务中，处理速度和性能是关键因素。用户在处理高分辨率图像时反映出处理效率不高，影响项目整体进度。
> “在处理我们的图像数据时速度
前言opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴，本文主要介绍图像的基本操作，坚持学习，共同进步。系列教程参照OpenCV-Python中文教程；系统环境系统：win7_x64;python版本：python3.5.2；opencv版本：opencv3.3.1；内容安排1.知识点介绍；2.测试代码；具体内容1.知识点介绍；使用的库包含cv2、numpy和mat
Python简介Python的历史1.1989年圣诞节：Guidao von Rossum开始写Python语言的编译器2.1991年2月：第一个Python编译器（同时也是解释器）诞生，他是使用C语言实现的（后续又出现了Java和C# 实现的版本Jython和IronPython，以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现）。可以调用C语言地库函数。在最早的版本里，Python已经提供
20200411更新：经过评论区 @鹤汀凫渚 的指导，我成功的用最简单的方法在python中调用到了GPU加速后的函数，这里把这位朋友的评论贴出来供各位参考： 以下原文：本文的核心目的就是加速，在实时图像处理的路上，没有什么比得上加速，速度足够快就能上更复杂的模型，速度足够快就能有更多的预处理，总之，加速就是一切。为了弥补Opencv-Python接口没有cuda加速的缺
转载
2023-10-14 18:47:09
104阅读
