一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法，请参考： 该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定
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2023-11-29 16:30:32
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对于图像灰度化，使用了opencv-cuda实现与完全基于cuda实现，本程序中参考了网上多个教程，主要记录和学习的过程。目录1、opencv+cuda实现图像灰度化2、CUDA实现图像灰度化3、图像展示3.1 opencv+cuda3.2 cuda1、opencv+cuda实现图像灰度化#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.h
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2023-12-16 15:22:51
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引言CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是其对于GPGPU（A General-Purpose Graphics Processing Unit）的正式名称。通过该技术，开发者可以利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU进行计算。极大加速计算型应用的效率。通常用于游戏开发、视频编解码、图像处理
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2024-10-17 08:32:31
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我们如果要想使用opencv中的gpu模块，就必须再一次编译opencv中cuda模块，因为我们默认下载的opencv官方库下的build文件夹下是没有cuda模块的lib，dll文件的。因此我们需要再一次编译opencv的sources源码。在这里我不仅添加了opencv_contirb的扩展库，同时也添加了cuda支持。首先，要想使用cuda模块，就必须要确保你的显卡是nvidia的。1.需要
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2023-11-30 16:15:23
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# 使用CUDA版本的OpenCV加速Python图像处理
随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，图像处理领域对性能的需求越来越高。借助GPU（图形处理单元）的强大并行处理能力，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了提升图像处理效率的重要工具。本文将介绍如何在Python中使用CUDA版本的OpenCV，以加速常见的图像处理任务。
## 安装
Opencv-python教程第五章 图像算术和逻辑OpenCV目录Opencv-python教程前言一、首先二、看看我们可以做什么1.叠加2.使用addWeighted()函数3.总的代码三. 徽标移动到图片上1.threshold函数2.bitwise_not函数总结前言本系列文章纯属搬运工，来自个人阅读一个国外python-opencv的教学网的感悟，有关许可条例，遵循该网站，本系
OpenCV-python 的学习笔记对图片的操作import cv2
cv2.namedWindow("Image")#create a window
test1 = cv2.imread('test.png',-1) #变量=cv2.imread（"",attr）attr= 1为默认-彩色，0为黑白，-1为图片原始
cv2.imshow("Image",test1)
cv2.waitKey(0
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2024-06-18 06:09:41
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vs2017配置opencv环境网上的资料比较多也比较全，这里就不重点描述了。不过还是贴一个写的比较详细，图文并茂的博客。如下（建议采用临时配置方法，也就是下面博客中的方法二）：VS2017配置OpenCV4.0（Win10环境）vs2017配置cuda的资料相对较少，这里重点描述。一、配置cuda库1.1 情况1先装cuda后装vs2017。这样的安装的顺序，一般情况下，cuda和vs2017安
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2024-03-26 11:40:02
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# 基于 CUDA 加速的 Python OpenCV 图像处理项目方案
## 项目背景
随着计算机视觉的广泛应用，图像处理技术在各个领域都得到了广泛认可。传统的图像处理方法由于计算量大、耗时长，已经难以满足实时处理的需求。借助 CUDA 技术，我们可以有效地加速图像处理操作。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 结合 CUDA 技术，实现一个快速的图像处理项目。
## 项目目
因为算法的需要，正常的CPU算法速度不够需要进行加速，OpenCV中正好加入了GPU计算的模块，OpenCV中有两种GPU的加速方式，一种是通用标准的opencl，另一种是NVIDIA的cuda加速。opencl是苹果公司提出的一种通用标准，多种平台支持的标准。cuda是NVIDIA提出的并行计算平台，只有NVIDIA的显卡支持，但是比起opencl，cuda在使用上更方便，因为opencl是开放
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2023-12-21 15:43:56
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一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定义的操作时（OpenCV中没有提供相应
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2023-12-01 14:31:49
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一、前言 最近想撸一下基于OpenCV的机器学习算法，突然间发现官方带的OpenCV是基于CPU版的，且支持CUDA的版本只能支撑Python 2.7。同时，尽管最新的OpenCV官方版宣称支持CUDA，但是我测试了下还是没有启用。因此想要一个能支持CUDA+Python 3.7的OpenCV。注意，如果你想要的是在Python中操作CUDA，则不应该使用高
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2023-10-17 20:08:49
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整理自OpenCV-Python官方文档一. OpenCV-Python Tutorials1 安装及验证2 图片读写，展示3 视频读写，展示4 绘图功能（绘制几何形状：线、圆、椭圆、矩形、文字）5 鼠标事件画笔6 轨迹栏作为调色板7 核心操作方法
8 图像处理 * 8.1 颜色空间 * 8.2 阈值化 * 8.3 几何变换 * 8.4 平滑图像一、OpenCV-Python TutorialsP
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2023-11-26 19:40:48
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# 使用CUDA加速OpenCV的Python示例
在计算机视觉领域，图像处理和分析是至关重要的任务。随着技术的发展，处理速度需求不断增加，特别是对于实时图像处理。为了加速图像处理过程，NVIDIA推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture），一种并行计算平台和编程模型，使得开发者可以利用GPU的强大计算能力来加速图像处理。因此，本文将介绍如何在Pyt
在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
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2024-02-03 22:59:36
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在Python中使用OpenCV CUDA
在这篇博文中，我将详细介绍如何在Python中使用OpenCV的CUDA模块，以利用GPU加速图像处理操作。通过以下几个模块，我们将一步一步地搭建环境、配置OpenCV、验证安装效果、排查常见问题，并探讨一些扩展应用。
### 环境准备
在进行OpenCV CUDA开发前，我们需要确保环境正确配置。以下是前置依赖和版本兼容性矩阵。
| 软件/库
首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看）假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库环境：1 VS20132 Opencv2.4.93 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012）4 TBB--------------下面内容转自网络（增加了自己编译时遇到的问题及解决方式）-------
简介普通opencv的videocapture读取视频的操作太慢了，并且占用大量cpu资源，在写推断脚本时需要使用cuda及对应算子进行加速，于是就有了构建gpu版本opencv的需求，同时因为主要语言为python，需要将opencv的gpu相关接口安装进python里。由于网上大多数都是在linux下进行相关的构建，win下几乎没有，故在此记录以帮助后来人。准备和步骤硬性要求： 一款支持cud
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2024-05-06 16:54:13
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首先说明的是，这个帖子是成功的编译了dll，但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。发现错误可能是由于系统安装了太多版本的opencv，环境变量的设置混乱，造成dll版本加载不对的问题。 更新：下面这篇文章里面有加速编译的设置办法：但是编译器采用了vs2012，我根据他的所有软件版本换了编译器，以及QT库,需要特别注意的是，这些库的相应操作系统版本32bit 或者6
最新版本的CUDA开发包下载：点击打开链接本文基于 VS2012，PC是win7 x64，opencv2.4.9编译opencv源码参考《How to Build OpenCV 2.2 with GPU (CUDA) on Windows 7》，里面有点繁琐，大家可以看下面的1、安装CUDA Toolkit，官方说明书：点击打开链接
安装过程就像普通软件一样，最后提示有的模块没有安装成功，我们不管
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2024-01-09 19:38:58
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