OpenCV学堂很多时候OpenCV开发者完成来了一个自定义的算法程序并不想给对方提供源代码调用，只想提供一个接口调用，这个时候我们可以把OpenCV的代码进行接口封装，然后导出成为DLL，给第三方应用程序调用，这个也是OpenCV开发者的基本功之一。下面分为两个部分来说明，第一部分是说明如何制作与生成DLL，第二部分说明如何调用导出DLL。完整的示例以一个简单的图像卷积模糊为例，说明如何完成整个
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2024-04-23 12:27:17
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视频播放/图片合成视频/常用的图像处理等操作 # -*- coding:utf-8 -*-
import os
import threading
import cv2
import numpy as np
'''
pip install opencv-python opencv视觉库
'''
class Producer(threading.Thread):
"""线程播放视频"
经常需要把用opencv写的程序拿到没有装opencv的电脑上去运行和演示，要让opencv程序脱离opencv环境，一般有两种方法： 一种是动态链接opencv，即把相应的dll拷贝到exe所在目录，然后一起拿到目标电脑上去运行；另一种是将相应dll中的函数打包进exe，然后直接拷贝exe到目标电脑上去运行，即静态编译。 这里以VS2008+opencv2.4.6编写的win32控制台程
需求 很多时候，需要用到多线程，但是线程每一次的分配都需要消耗时间，同时线程也不是无限制的开启的（需要固定一个数量）。如果我们既想要固定数量，又不想每次都new一个线程，我们这么做就能满足要求：a、固定一个数量，表示最大可使用线程的个数，threadCount=8；b、在程序开始的时候，直接new出来threadCount个线程，假如存放到thread[threadCount-1]中c、
imread函数imread函数作用imread函数的作用非常简单，从函数的名称也可以看出来，imread为image read的缩写，即图像读取的意思，。那么imread函数的作用就很明显了，负责读取图像。其实学过matlab的同学就会知道，matlab中也有一个读取图像的函数也命名为imread，这是opencv借鉴了matlab而命名的，因为在opencv1.x时代，加载图像的函数并不叫im
warpAffine 是图像处理中比较常见的一种变换，可以将图像校正或对齐。对于线性插值方式，OpenCV 首先将坐标映射保存成两张图，然后调用 remap 函数。第二步是比较耗时的部分，并且 warpPerspective 亦采用此处理。remap 通过构建查找表来存储系数乘积，这样减少了乘法运算次数。由于篇幅过长，将文章分成 warpAffine 和 remap 两部分。
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2024-05-24 08:49:29
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opencv图像分割多
线程执行1、模板多
线程函数2、vector数组多
线程函数3、多
线程类4、多
线程接口下载 1、模板多
线程函数//实现标准库头文件<numeric>中accumulate函数的并行版本
#include <iostream>
#include <thread>
#include <numeric>
#include <alg
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2024-04-03 08:28:04
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博主说明：本人目前在国外就读，正在学习Computer Vision & Image Processing这门课，以博客的方式记录下学习的过程吧。这篇文章介绍如何进行环境配置，总共分为三步第一步，opencv的下载http://opencv.org/releases.html进入上面这个网址，然后选择版本就好了。需要提醒的是，假如是做项目或者在项目文件上继续作业的话，注意保持opencv的
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2024-04-03 13:11:23
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CUDA学习CUDA快速傅里叶变换（cuFFT）线程网络的分配简介 cuFFT是的全称是CUDA Fast Fourier Transform，顾名思义，它提供了一系列的函数帮助开发者进行快速傅里叶变换的运算。cuFFT库由两个子库构成，它们分别是CUFFT和CUFFTW。CUFFTW库是一个移植工具（porting tool），它为用户提供了一些接口，以使得用户使用FFTW库（一个非常流行的CP
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2024-08-14 13:41:40
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计算机视觉基础探讨（2）：并行处理前言一、Opencv_C++ 3.4.1 中的并行机制1.基本概念与理解2.案例：逐个特征点计算光流损失2.1 代码构成2.2 任务的分发机制2.3 数据的汇总机制2.4 数据锁与并发通信总结 前言一张图像上有数十万个像素，对于单张图片提取出的特征点动辄成百上千个，如果这些特征还要计算描述子，就是一笔不小的时间开销，这还不算日渐复杂的深度学习或者金字塔等算法的加
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2024-04-11 13:22:14
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OpenCV图像读取(imread) 显示(imshow) 保存(imwrite)的冷知识点，虽然很基础，但也有用。一、读取图像：imread() 与imreadmulti() 1. imread()函数第二个参数flags有很多选择，如下：//! Imread flagsenum ImreadModes { IMREAD_UNCH
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2024-04-14 11:59:00
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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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目录形态学操作开操作闭操作形态学梯度顶帽黑帽顶帽黑帽结论opencv中形态学操作核生成API形态学操作API代码效果 形态学操作（1）开操作：先腐蚀后膨胀，可以去掉小的对象。（2）闭操作：先膨胀后腐蚀，可以填充小对象。（3）形态学梯度：膨胀减去腐蚀。（4）顶帽：顶帽是原图像与开操作图像之间的差值图像。（5）黑帽：黑帽是闭操作图像与原图像之间的差值图像。这几个形态学操作都是基于腐蚀和膨胀的腐蚀：锚
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2024-06-30 14:49:26
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线程的创建方法： 1、继承Thread 2、实现Runnable 3、实现callable 4、线程池 多线程实现之Callable与Runnable的使用： 区别1：Callable有返回值，Runnable没有返回值。 区别2: Callable会抛出异常，Runnable不会抛出异常。 区别3: 实现接口不一样 第3种 实现callable接口 Callable 实现是，用futureTas
OpenMP支持的编程语言包括C、C++和Fortran，简单的说，就是一种API，来编写多线程应用程序。通过使用简单的指令#pragma omp …就可以对程序进行多线程并行。OpenMP使得程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身，而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程程序设计，它是一个很好的选择。但是，作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。OpenMP的另一
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2024-10-14 09:42:53
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前言“不好了，线上服务器超时严重，请求非常慢，好像报连接数too many了，怎么办？“小伙伴们在反馈。一般我们的技术老大的处理方式，把连接数和线程池调大点，重启，在观察。往往这个方式是应急措施，治标不治本，因为不知道问题的原因。有个严重误区，以为线程池设置太小了，调大点请求就会快了。今天老顾就带着小伙伴们沟通一下，线程池的大小应该如何合理的设置其大小？问题如果有两个任务需要处理，一个任务A，一个
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2024-09-29 11:12:07
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上一节：UE4实时渲染需要注意的点——RTR（Real Time Rendering）实时渲染一般由三个主要线程构成： 1、CPU线程 2、Draw线程（主要由CPU运算，部分由GPU运算） 3、GPU线程本节主要介绍部分的CPU线程工作 ，以及Draw线程中的遮挡剔除工作。 GPU线程渲染工作将在其他节中讲述。CPU线程：在交给GPU渲染之前，CPU会进行大量的计算，主要计算包括： 1、动画 2
在Linux操作系统中，使用OpenCV库进行多线程编程是非常常见的。OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，可以用于图像处理、图像识别、物体检测等方面。而多线程编程可以更好地利用多核处理器的优势，提高程序的运行效率。因此，结合Linux、OpenCV和多线程编程可以实现更加强大和高效的图像处理应用。
在Linux操作系统下，多线程编程是一种常见的并行编程方式。Linux提供了丰富的系统调用
原创
2024-03-27 11:21:17
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文章目录NoticeHelloWorld自己分配线程数获取进程号加速For循环有序forschedule(for)sections，并行执行几个sectionbarrier（所有线程到这停）nowait（线程干完就往后走，不等其他线程）single（只执行一次）criticalatomic（声明同一时间一个线程运算此单元）数据作用域Privatefirstprivate and lastpriv
环境总览：必须按照以下配置！！一模一样！Matlab 2021aCUDA 11.0（和matlab版本适配）CUDNN 8.0.5TensorRT 7.2.1VS 2017 Release+ X64OpenCV3.4.1Pthread右击vs项目名称→生成依赖项→生成自定义，→选择CUDA11.0→确定文件路径下各文件介绍：Version 1: TensorRT-7.2.1.6.Windows10
