至2016.9.2
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P127
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logoImage,0.5,0.,imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
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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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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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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
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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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
作者：Paul Hsieh主机和显卡的通信粗略来说，将图形操作从主机传送到显卡，会通过某种命令队列（或者FIFO）来完成。主机端的图形API（比如GDI，DirectDraw/3D/X，或者OpenGL）会被分解为显卡的特定命令。这些命令会被显卡执行，完后以先进先出的方式出队。对命令队列进行写入以及调度，经常会牵扯到对内存映射显卡寄存器，或IO端口的读写。此外，也可能会牵扯写系统内存，以及使用显卡
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
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
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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最近为了研究深度学习所以需要安装一个深度学习的环境，弄了一个星期，重装了10次电脑总算是弄好了，虽然还有很多不明白的地方，不过整个流程基本上是熟悉了。安装过程中看了很多网上的教程，没有一个是可以正常安装好的。其实我第一次安装就成功了，测试程序也跑起来了，GPU运算速度很快，但是一重启就懵逼了。。。。。。因为我使用的电脑是双显卡intel核显以及Nvidia GEFORCE GTX960M
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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windows10+VS2015+OpenCV3.1.0+cuda8.0环境配置OpenCV3.1.0OpenCV_contrib-3.1.0CUDA8.0CMake3.4.3CMake配置Opencv3.1.0+with_cudaVS2015配置Opencv+CUDA测试 做计算机视觉的朋友对Opencv一定不陌生，它是著名的开源计算机视觉库。通常处理图像光靠OpenCV是不够的，我
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2024-05-11 20:52:27
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关于opencv的一些基础教程，有兴趣可以参看此 度盘，有些学习资料。http://pan.baidu.com/s/1jGXTcF0学习opencv 其实不难，就像是学习一种引擎一样，很多很dio 的算法都已经封装好了，大家会怎么用就ok了。opencv只是一个工具而已，不用看得那么高深。现在很多企业的图像处理算法都是自己搭建框架自己实现的，所以高级算法最好还是要自己写写，不然还是学不会的。个人感
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2024-02-02 22:22:41
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# 使用 Python OpenCV 实现显卡加速的完整指南
在现代计算机视觉任务中，利用显卡加速可以显著提高图像处理的性能。本文将手把手教你如何在 Python 中利用 OpenCV 库实现显卡加速。我们会涵盖整个流程，从环境配置到代码实现，确保初学者能够顺利上手。
## 流程概述
以下是实现 Python OpenCV 显卡加速的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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一般大学生如果想要组装电脑的话，会从性价比，学习专业需求，娱乐游戏这几方面考虑。有小伙伴们就问满足这几个需求的组装电脑配置推荐有吗？那今天小编就给大家整理了几款适合大学生的组装电脑配置，供大家参考。1、入门经济型(估价3K+)这套配置选用了目前性价比很高锐龙R5-3500X处理器，R5-3500X属于最新三代锐龙，六核六线程规格，单核、多核性能都非常不错。显卡选用的是入门偏上一点的GTX1650。
