ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它采用了 GPT-3.5 架构，该架构使用了 NVIDIA 公司的 A100 GPU 芯片作为加速器，以实现高效的模型训练和推理。NVIDIA A100 是 NVIDIA 公司推出的一款高性能 GPU 加速器，采用了基于 Ampere 架构的第三代 Tensor Core 技术，具有卓越的性能和功率效率。该芯片拥有6912个 CUDA 核
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2024-02-18 11:35:20
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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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如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
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2024-02-21 10:52:39
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一、环境windows10+vs2017；cuda和cudnn；opencv440编译好的GPU版本；二、环境配置上述第一、二点这里就不做描述了，网上资料很多。这里重点描述怎么编译opencv440GPU版本。第一，从这里下载opencv主模块源码和额外模块源码；第二，安装cmake，我安装的是3.17.0版本；第三，解压下载好的源码，为了方便区分，将解压后主模块源码文件命名为opencv440_
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2024-01-30 21:06:30
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准备阶段：安装vs跟opencv就不说了。安装cuda6.5：先用鲁大师之类的软件看看是什么显卡，然后在网上看看你的显卡是否支持cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），其实一般的英伟达显卡都支持的了。再去下载cuda安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），至于下载那个版本，这个不
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2023-11-26 19:59:53
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1 自动化测试过程中使用图片识别技术识别控件已经成为普遍需求。图片识别通常以HTTP的API形式提供给测试开发者，API的响应速度至关重要。 1 本文关注opencv中相关API的提速，服务端的其他提
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2022-07-25 08:14:21
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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
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2023-12-27 16:14:13
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首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看）假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库环境：1 VS20132 Opencv2.4.93 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012）4 TBB--------------下面内容转自网络（增加了自己编译时遇到的问题及解决方式）-------
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
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2024-03-03 10:45:24
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在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
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2024-02-03 22:59:36
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目录一、安装&问题二、题目&代码三、结果 一、安装&问题Pycharm中File->setting->Python Interpreter添加opencv-python及opencv-contrib-python，调用时直接import cv2即可。 我原来用的Pycharm版本是2018年的，点了更新之后注销快捷键Ctrl+/用不了了，解决方法是：File-
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2024-04-19 11:06:37
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## Python使用GPU加速OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。然而，在处理大量图像数据时，OpenCV的速度可能会变得较慢。为了提高OpenCV的性能，可以利用GPU来加速图像处理过程。本文将介绍如何使用Python和GPU来加速OpenCV，并提供相应的代码示例。
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原创
2023-08-22 07:59:24
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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
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2023-10-17 20:14:13
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在现代AI和计算机视觉领域，图像处理是一个至关重要的领域，而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是最常用的计算机视觉库之一。本文将探讨如何在Java中使用OpenCV并实现GPU加速，以应对复杂的图像处理需求。通过下面的结构化讨论，您将对这一过程有更深入的理解。
### 背景描述
为了提升图像处理的速度和效率，GPU加速成为了一个重要的发展方向
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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OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：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 GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
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2024-01-09 15:42:54
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第一部分：AI加速器 加速器的核心是加速库，AI加速器通过加速工作负载来降低功耗，提升效率，达到事半功倍的效果。以往高智能AI因为其计算量大，无法做到实时响应，导致其应用面不广，但加速器改善了这一点。 正如上面这张图所描述的那样，NIVDIA CPU都兼容CUDA，这为开发者提供了庞大的安装基础和广泛的覆盖范围，大量加速应用吸引了大量的终端使用者，这又为云服务提供商和计算机制造
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2024-03-13 10:17:20
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大纲ORB-SLAM特征提取之SIMD优化一、优化手段1、NEON2、SSE二、cv::gaussianblur函数优化三、cv::FAST函数优化四、原因分析 ORB-SLAM特征提取之SIMD优化一、优化手段1、NEONNEON是基于ARM架构的一种128位的SIMD(Single Instruction, Multiple Data,单指令、多数据)的拓展结构，具体的细节在这里不做过多的介
TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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