Matg格式： Mat是matrix(矩阵）的缩写，本质上就是一个二维数组，用于存放图片数据的类 int cv::cols 宽度 int cv::rows 高度 &nb
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2024-10-08 18:29:15
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目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV源码(Contrib扩展模块和GPU模块)step3 测试总结 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib扩展库（包括特征点检测等功能）两个部分，官网下载的编译好的OpenCV仅包括核心功能，因此如果要使用扩展库必须使用Cmake自己进行编译。 OpenCV中有GPU模块，可以使用NVIDIA显卡来加速计算，但是直接用官
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，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其
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2024-10-14 17:15:34
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前几天想把代码移植到linux下，想用服务器上的GPU来加速处理，结果搞了几天，头都大了，环境还没配好，ffmpeg ,opencv,gstreamer,单独装都没毛病，想让这些库关联起来，而且没毛病简直是闹心，还有各种依赖库，几十个，看着都头大，于是弃坑，还是回归到Windows的怀抱。不过配置的过程，也是头疼，网上各种教程，于是总结一下，加上自己的亲身经历，亲测有效，代码可以运行。所需的软件和
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2024-05-11 21:02:56
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寒假闲来无事就捣腾下，先直接放效果图~~~~ 主要用opencv写底层的算法（并没有用到机器学习），QT做的窗体。算法部分： 用的是HSV识别肤色，这种方法在亮度足够的情况下对肤色识别还算OK，灯光的影响可以用白平衡解决（opencv的xphoto.hpp有具体的白平衡函数可以直接调用）。但是这种方法有个明显的缺点就是头部的干扰，这个我怎么解决的下面再讲。for (int i = 0; i &
纵观计算机诞生到如今所度过的60年时间我们不难发现计算机的发展速度是非常惊人的，很多网友会发现自己在一两年之前买的电脑到此时可能已经到了面临过时的境地。伴随着计算机高速发展所带给我们的是计算机硬件制造工艺地不断提升、性能的突飞猛进和更加节能环保的设计。但是不论计算机技术如何发展都离不开构成计算机所必须的几大硬件，就拿显卡来说，经过多年的发展显卡已经越来越受到人们的关注，而直接关系到显卡性能的显示核
注：本来一开始用的346版本，结果出问题；换成了3.4.16一、显卡加速环境准备默认安装的英伟达显卡驱动是没有配置显卡加速的。要在程序中可以使用显卡加速需要先配置环境需要准备：1.显卡 rtx 2060（如何查看显卡是否支持硬件加速并选择合适的软件版本）2.英伟达CUDA Toolkit: cuda_11.1.1_456.81_win10.exe3.CUDNN:cudnn-windows-x86_
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2024-03-27 13:52:20
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OpenCV-Python Binding的思维导图，提炼关键点。 11.OpenCV-Python Binding1 目标了解：1.如何生成OpenCV-Python bindings？2.如何将新的OpenCV模块扩展到Python？2 OpenCV-Python bindings如何生成？1. 在OpenCV中，所有算法均以C ++实现。2.但是这些算法可以从不同的
作为一名ubuntu新手小白，这个傻瓜教程只要你下的包正确＋复制粘贴不要出错就可以成功的安装这些配置啦！ 注意点：1：如果要装tensorflow，这里cudnn加速最好用-v6.0的。 2：tensorflow安装中教程里给出的python2和python3的安装代码。不论你是在python2下用tensorflow还是在python3 下用tensorflow你一定要对应去复制粘贴，切记不
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2024-08-22 21:37:33
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提醒：本文为64位Windows7操作系统下GTX960的配置，YOLOv4的数据训练问题还是先挖个坑，后期再更新。主要参考：windows7+VS2017+GPU+OpenCV3.4 编译YOLO_v4自己上一篇的YOLOv3在windows7仅CPU模式下配置好之后，刚发出去没多久，其实YOLOv4就出来了，性能相比v3提升了不少，前段时间也趁着有空，试了一下，这里友情提醒一下，v4最好使用显
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2024-04-23 11:48:19
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本文针对的是Ububtu16.04+1050ti+cuda9.0+cudnn7.0.5+opencv3.1+tensorflow1.9.0+pytorch0.4.0电脑配置过程，亲测有效。如有错误，欢迎留言指正。如果留言没有回复的话，可以直接发邮件15754353506@163.com，咱们共同学习，因为我也是一个菜鸡。建议在配置环境的时候多读几个教程，找到适合自己的一个，或者自己整合，少走一点弯
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2024-03-26 16:16:15
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踩坑无数天，上网找到解决方案。所需软件下载地址：NVIDIA驱动：https://www.geforce.cn/drivers 本人是gtx1070，一般用的也都是gtx系列的，让网页自动检查你的显卡给你推荐驱动就行CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，想找不同版本的需要点legacy releaseVS2015：这个只能自己想
主要参照的是： 基本操作就是在要循环的代码前加上#pragma omp parallel for 然后在项目属性的语言，C++中，openMP支持改为是~ ------下面转载来自上方链接------------------- 最近在看多核编程。简单来说，由于现在电脑CPU一般都有两个核，4核与8核的CPU也逐渐走入了寻常百姓家，传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能，于是多核编
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2024-03-07 21:14:35
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CUDA7.5+opencv2.4.11+vs2013+TBB 环境配置我的电脑GPU显卡是GTX970。目前比较好的显卡，经过一天的努力环境搭建重要成功。今天在这儿记录一下，帮忙需要的人少踩点坑。安装顺序是CUDA7.5->opencv2.4.11->vs2013->TBB->cmake编译。 CUDA7.5安装： 1.先安装驱动程
多个opencv版本配置：https://immortalqx.github.io/2021/07/06/opencv-notes-0/ 多个opencv版本配置与调用： 查阅显卡计算能力对应表：配置OpenCVUbuntu18.04配置OpenCV及多版本OpenCV共存。 以配置opencv4.2.0和opencv4.5.5为例，其他版本也适用。一、安装OpenCV的依赖包一步一步安装下面所
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2024-06-08 22:22:44
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64位win7+opencv3.0.0+cuda6.5配置过程 作；1.安装之前确认自己的显卡是否支持CUDA，，并；2.从http://www.nvidia.cn/；3.从https://developer.nvi；4.从http://opencv.org/dow；5.从；二、配置CMAKE；由于未重新编译的OpenCV不支持CUDA，所以；1.点击cmake 64位Windows7+Open
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2024-05-14 09:16:06
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至2016.9.2
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P127
addWeighted(imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,
logoImage,0.5,0.,imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
2
基本概念using namespace cv：如果希望不要每次都输入 cv:: ，则可使用这个语句IplImage和Mat的区别：IplImage使用的是C结构，而Mat使用的是C++结构，前者需要手动释放内存，后者不需要。而Mat 是 OpenCV 中用来表示图像的多维数组，类似 tensorflow 和 pytorch 中的 tensor。cv2.imread读取的RGB图片是BGR格式的，这
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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项目说明：因为我要用opencv里的GPU模块，加速Sift图像拼接算法。所以开始了“参无人寰”的opencv重新编译。一下内容折腾我将近20天，特此记录，献给同样是菜鸟的我们，以防走弯路。首先说明：（1）因为要用cuda，所以电脑上必须要有，英伟达的显卡，AMD的不行； &
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2024-05-22 12:16:36
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