OpenCV提供了一套高效的内存管理方案，提升了内存申请速率，减少了内存碎片，能够很好的提升程序的稳定性，同时支持线程同步。下面是对OpenCV内存管理源码中alloc.cpp的主要函数fastMalloc()和fastFree()的解读研究。1、启用内存池分配内存
OpenCV3.1中（包括之前的版本），默认是不启用内存池分配的。我的办法是对源码修改后重新编译。步骤如下：
在alloc
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2024-03-27 09:12:07
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一、 CV_SSE系列指令集的预编译符号定义在opencv2/core/internal.hpp这个头文件中，如果你不包含这个头文件的话，把源码拷贝到自己的函数中，CV_SSE是不被定义的 下面是harrisCorner中的一部分代码
/*该函数的主要作用是利用给定的梯度协矩阵计算每一个点上的harris角点响应强度矩阵*/
static void calcHarris( const
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2024-04-20 18:24:03
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为什么要研究这个东西：在upload前先把Mat通过registerPageLocked锁定至显存中，能显著加快程序的速度。例如：先运行src_regist.create(cvSize(8192,8192),CV_16UC1);
cv::gpu::registerPageLocked(src_regist);再运行 gpusrc.upload(src_regist);耗时为2ms； 但把第1步去掉
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2024-03-29 14:24:34
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最近开始做行人检测，因此开始接触faster-rcnn，这里贴上配置教程（亲测可行），不过是基于cpu的，蓝瘦。。。参考博客：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra（opencv配置） （faster-rcnn配置）环境：ubuntu16.04一、首先要
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2024-08-22 11:40:26
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文当我们cpu使用率高的情况下会出现什么情况？我们访问程序的速度比较慢，运行时间长。系统崩溃，无法访问程序。什么情况会导致Java应用程序的CPU使用率飙升？解决这个问题之前我们先了解几个知识点：1.如何计算CPU使用率？CPU％= 1 - idleTime / sysTime * 100idleTime：CPU空闲的时间sysTime：CPU处于用户模式和内核模式的时间总和2.与CPU使用率有关
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2024-08-30 13:53:28
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关于Opencv 内存泄漏的一些总结1、内存泄露内存泄露是说没有释放已经不能使用的内存，这里一般指堆的内存才需要显示的释放。比如用malloc，calloc，realloc，new分配的内存是在堆上的，需要用free，delete显示的回收。内存泄露最明显的一是程序很慢，在运行程序时你可以启动任务管理器，会看到程序占用的内存一直“砰砰砰”的往上涨：最后直接崩溃，或者你关闭程序的时候也会异常退出1）
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2024-05-26 17:39:14
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# 解决 Android OpenCV 占用 CPU 过大的问题
在Android开发中，使用OpenCV进行计算机视觉处理时，有时会遇到CPU占用过高的情况。这不仅会导致设备发热，还会影响用户体验。本文将为你提供一套完整的解决方案，从分析问题到优化代码，使你的应用更加高效。
## 整体流程
以下是解决Android OpenCV CPU占用过高问题的步骤：
```markdown
| 步
一、配置所需1.我的电脑配置Win10 64+i5-9300H+GTX1660 Ti2.OpenCV配置OpenCV 4.3.0 下载地址：OpenCV 4.3.0 Windows下载地址 OpenCV 扩展下载地址（可能由于商业的考虑4.0以后的cuda配置需要扩展包请下载对应版本的扩展包）：opencv_contrib 下载地址 二者请选择一个盘放入，我这里放的是G盘： G:\opencv和G
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2024-02-19 19:28:51
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系统ubuntu16.04 自带python3.5.2第一 安装依赖包sudo apt-get install libprotobuf-dev（接口的版本太低）
sudo apt-get install libleveldb-dev
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev(简装)
sudo
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2024-09-02 11:04:34
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中间件及单体架构消息中间件在实际的项目中，大部分的企业项目开发中，在早期都采用的是单体的架构模式单体架构把所有的业务和模块、源代码、静态资源文件等都放在一个工程中，如果其中的一个模块升级或迭代发生一个很小的变动都会重新编译和重新部署项目。（耦合度高）这种的架构存在的问题就是：耦合度太高运维的成本过高不易维护服务器的成本高（服务器资源的浪费）以及升级架构的复杂度也会增大（局限性）这样就有后续的分布式
戏剧性阶段一：问题的出现 最近在使用opencv的时候，发现在图像函数部分，opencv的内存管理存在一定问题。在使用IplImage的图像cvcloneImage()后，调用cvReleaseImage()时，内存并不能全部释放。在实时视频处理程序中，伴随程序运行，很容易造成系统内存消耗殆尽。举例来说，看下面的一个最简单代码：#include"c
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2024-04-08 09:06:49
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了解计算机视觉本人是属于不折腾就难受，在经过对硬件与软件的摸索之后终于觉得自己更适合对软件的学习与接触，而图像处理对于我来说又是一个非常感兴趣的点，于是在经过图像处理基础理论学习后，决定开始漫长的敲代码。只学习过C语言，所以选择了opencv这种集成好的库来作为我入门计算机视觉的第一步。但是本人脑子实在太笨，翻了一天的网页和参考书才刚刚配置好环境变量与opencv，在配置过程中走了太多了弯路，犯了
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2024-05-16 20:00:37
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简介 本文作用，总结记录opencv使用过程中会使用到的各种小功能。 计算消耗时间 在opencv使用中，我们经常会使用到用这个功能来计算某个计算花费的时间，和比较几个算法之间的优劣性。范例代码如下： #include <math.h>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.
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2024-04-20 20:29:02
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最近读到这么一篇文章 Automatic Multi-Device Inference with Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit ，号称使用CPU/GPU协同运算做推理，可以大幅度提高推理能力。以mobilenet-ssd为例，文中附上了一个性能数据对比CPU/GPU一起推理后的性能相对只用CPU推理，性能提高了到了0.79/0
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2024-04-23 11:59:23
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一、提高OpenCV的运算速度，有以下几种方法：1、利用x86转为x提速，可以提高1倍的速度2、多线程的openmp或Intel TBB提速，将cpu的利用率从20%多提高到100%3、利用GPU提速，至少可以提高5~10倍的运算速度二、openmpHome - OpenMPhttps://www.openmp.org/Specifications - OpenMPhttps://www.op
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2024-01-09 18:40:35
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文章目录前言一、编译环境二、前期准备三、CMake编译四、VS编译OpenCV.sln五、问题 前言由于项目需要用上CUDA加速的OpenCV，编译时也踩了不少坑，所以这里记录一下。一、编译环境我的编译环境是：Win10 + RTX4050 + CUDA-12.0 + CUDNN 8.9.6.50 + VS2019 + CMake-3.28.0 + OpenCV-4.8.0 + OpenCV_C
在上一篇中介绍了反射：
Jerry：UE4渲染模块概述（四）---反射zhuanlan.zhihu.com
同反射一样，光照和阴影在实时渲染中是很难计算的。因此如方法论中介绍的，能预计算的就尽量预计算，能用空间换时间的就尽量换。静态光的光照/阴影都是可以预计算的，动态光则需要实时计算。本章讨论的是静态光照/静态阴影。静态光是指光源本身不会移动，且不会随游戏进程改变状态。静态
Ubuntu下载opencv，以及部分操作使用 文章目录1.安装opencv1.1下载opencv1.2.将安装包复制到主目录（home）下再进行解压1.3.使用 cmake 安装 opencv1.4.使用 make 创建编译1.5安装1.6配置环境1.7检验2.操作实例2.1打开图片2.2播放视频2.3打开摄像头录制视频3.问题解答（不完整） 1.安装opencv1.1下载opencv 
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2024-07-31 22:29:45
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1、初始服务初始已经的 Windows 服务100多个，已安装了mysql数据库和IIS1 Application Host Helper Service
2 Application Information
3 AppX Deployment Service (AppXSVC)
4 AVCTP 服务
5 Background Intelligent Transfer Service
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2024-04-20 21:37:55
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# 实现openharmony cpu渲染
## 概述
在开始教你如何实现"openharmony cpu渲染"之前，让我先向你解释一下整个过程的流程。下面是一个简单的流程图，展示了实现此目标所需的步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[了解openharmony渲染流程] --> B[创建渲染任务]
B --> C[准备渲染数据]
C --> D[
原创
2024-01-09 21:59:19
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