计算机视觉是一个近几年来日益成熟的领域，OpenCV由一系列C函数和C++类构成。轻量且高效。强大的OpenCV除了用C/C++语言进行开发和使用之外，还支持使用C#、Ch、Ruby等编程语言，同时提供了对Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV官方主页：http://
TI OpenCV使用介绍1 介绍 OpenCV（opensourcecomputervisionlibrary）是一个开放源码的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。它是为计算效率而设计的，它的应用重点是实时性。OpenCV 3.1版本提供了一个透明的API，当支持的加速器可用时，它允许无缝卸载OpenCL内核。这里提供了如何使用OpenCV 3.1的文档、教程和示例。本文档概述了如何测试在P
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2024-03-27 23:15:20
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参考参考轮廓的基本概念在OpenCV中，可以通过cv::findContours()函数，在灰度图中寻找轮廓。函数原型：void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-09-25 17:41:18
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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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在Qt5之前，GUI开发使用的是现在的QtWidgets,已经被大家所熟悉，ui描述界面布局组合C++细节实现，实现效果很好，界面开发的速度还算中肯。在不具备开发自定义UI又需跨平台（C++源码）的组织和个人面前，几乎是不二选择。但在移动开发面前不灵了，因为QtWidgets本质是使用平台绘图工具来绘绘制界面，而每个界面的绘制都需要各自有自己的绘制状态，这个消耗对于手机这类移动平台来说是不可忽视的
pygame是python的一个模块，可以帮助我们创造一个游戏，以下是pygame的相关知识。一，检查与安装pygame 描述Pygame是一个用于开发2D游戏和多媒体应用程序的Python库检查pip list可以查看已经安装的文件模块，但是要在pycharm的终端上运行，或者是win+r，输入cmd，然后输入pip list即
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2024-06-17 10:30:33
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记录一下GPU版本的caffe的安装过程, 路慢慢其修远兮, 吾将上下而求索.参考链接如下: 大佬一 大佬二安装opencv安装需要的两个opencv文件在我的百度云中可以下载，百度云链接地址：链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1o8ZK76E 密码: hswb具体安装教程见百度云中Linux下OpenCV安装PPT所示，讲解的很详细。编译成功之后可以用例子测试一下，P
最近准备从 Caffe 入手，学习下深度学习的基本知识，于是便在笔记本电脑上的 Deepin 系统中进行了一些实践，其中参考了网上不少资料，特此记录下来。系统配置：显卡： Intel 集成显卡操作系统： Deepin 15.4.1 x64安装步骤：一、安装 OpenCV 3.3.0（1）安装 OpenCV 所需要的库，在终端依次执行以下命令：sudo apt-get update
sudo apt
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2024-06-23 13:08:07
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在使用 Ollama 进行 AI 模型推理时，用户常常希望能精确掌握所用的计算资源，尤其是在选择 GPU 还是 CPU 时。如何查看和确认 Ollama 的计算资源使用情况，便是我今天要探讨的主题。
```mermaid
flowchart TD
A[用户运行 Ollama] --> B{检测计算资源}
B --> |CPU| C[返回 CPU 使用信息]
B --> |
在探索 AI 模型性能优化的过程中，很多用户最关心的便是运行环境问题，包括使用的是 CPU 还是 GPU。在使用 Ollama 进行模型推理时，如何查看当前的运行模式成为了一个重要的话题。以下是针对这个问题的深入分析和解决方案。
### 问题背景
在某个项目中，我们的团队正在使用 Ollama 平台进行 AI 模型的部署和推理，为了保证决策的准确性和推理速度，我们希望明确当前是否在使用 GPU
配置环境环境变量 D:\opencv\opencv 3.4\build\x64\vc15\lib新建项目opencv\build\x64\vc15\bin下，复制 opencv_world440.dll opencv_world440d.dll opencv_videoio_ffmpeg440_64.dll 三个动态链接库到 C:\Windows\System32 路径下：项目右键，属性。平台 x
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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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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# PyTorch：CPU与GPU的选择
## 引言
在当今的深度学习领域，PyTorch因其高效、灵活和易于使用而受到广泛欢迎。无论是在学术研究还是实际应用中，PyTorch提供了强大的功能来支持复杂的模型训练。而许多新手初学者在使用PyTorch时，常常问一个重要问题：“PyTorch是运行在CPU上还是GPU上？”接下来，我们将深入探讨PyTorch的计算设备选择，并通过代码示例来帮助大
原创
2024-10-22 05:51:08
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一、博文说明：OpenCV还在学习中，内容会逐渐补充 二、有路过的大神， 三、话不多说，开搞 1、imread：从内存中读取图像,此方法有两个参数；imread(“参数1”,参数2);参数1为图片的地址，参数2为加载此图片为灰度图片、不改变图片、以RGB呈现的原图片；参数2：IMRAD_GRAYSCALE（0）、IMREAD_UNCHANGED（<0）、IMREAD_COLOR（>0）
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2024-02-23 10:47:42
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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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在使用Windows的Ollama进行模型推理时，许多人常常会遇到一个问题：默认情况下，Ollama是使用CPU还是GPU来运行计算？这个问题不仅影响到计算性能，也影响到资源的有效利用。在本博文中，我将通过不同的维度分析如何优化这一默认设置。
## 背景定位
在深度学习和模型推理领域，CPU和GPU的使用效率直接决定了任务的完成速度和性能表现。以Ollama作为一个工具，在不同的应用场景中，用
前面我们对sift算法的流程进行简要研究，那么在OpenCV中，sift是如何被调用的？又是如何被实现出来的了？
特别是到了3.0以后，OpenCV对特征点提取这个方面进行了系统重构，那么整个代码结构变成了什么模样？
在代码中
一起来研究。 一、OpenCV中sift调用接口和例子 首先是
2016年，公司让我做个手机号码识别功能，主要是快递运单上面的机打手机号码，当时研究了好长时间的OpenCV 也没有接入成功，主要是想把手机号码那块区域提取出来直接让Google的开源Tesseract OCR库来进行识别.因为OpenCV这个玩意儿里面的代码全是C++写的，当时的进度又比较赶，我一看C++的代码看都看不懂就没仔细研究，只把拍出来的照片进行了宽高限制，所以最终对准备号码
在看CUDA的时候，接触到了OpenMp，于是呢，就看了几篇博客了解了一下，，，，环境：Win10 x64 4核 VS20151、什么是OpenMP呢？ OpenMP是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的，并已被广泛接受，用于
共享内存
并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案(Compil
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2024-06-27 07:16:37
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