opencv3.0.0---UBUNTU
OpenCV是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。工具/原料 Windows7VMware Workstation 12 Proubu
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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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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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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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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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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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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win10+vscode+opencv c++环境搭建——无需CMake编译MinGW-w64安装OpenCV-MinGW-Buildvscode配置常见问题 用vscode来写Opencv的c++代码需要自行编译Opencv，这期间主要用到的工具有MinGW-w64和CMake。由于自行编译的过程耗时繁复，并不会一帆风顺，常出现编译错误的现象，需要有极强的折腾的精神。本博文使用他人已经编译过的
CUDA的硬件架构CUDA core：最基本的处理单元，在AMD被称为streaming processor。最后具体的指令和任务都是在CUDA core上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个CUDA core同时做处理。SM：多个CUDA core加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp scheduler，regist
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2024-08-08 14:59:38
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ubuntu 安装 OpenCV with CUDA一、安装依赖库二、安装OpenCV三、环境配置四、测试dense_flow五、Jetson嵌入式设备附录A: Anaconda环境（未经测试）参考 一、安装依赖库首先安装更新和升级你的系统：sudo apt update
sudo apt upgrade然后，安装所需的库：通用工具：sudo apt install build-essentia
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2024-01-06 09:27:52
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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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首先说一下系统与相关软件版本：Window 10 x64VS2015专业版CMake 3.17.1OpenCV4.4.0OpenCV_contrib-4.4.0CUDA10.0cuDNN7.0OpenCV4.4下载地址https://github.com/opencv/opencv/releases/download/4.4.0/opencv-4.4.0-vc14_vc15.exeOpenCV4.
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2024-03-06 06:49:06
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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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建议先安装OpenCV3.2.0，再安装CUDA10.2，否则再安装OpenCV3.2.0时，会出现不兼容的情况，解决方案比较麻烦如下记录先安装CUDA10.2，否则再安装OpenCV3.2.0时，出现的问题安装CUDA10.2，这里就不介绍了，在本文底部会介绍安装OpenCV3.2.0事实证明使用conda便捷安装的opencv是阉割版，不能实现视频和摄像头的读取功能，所以需要自己手动编译。（1
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2024-05-10 18:07:35
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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
# 使用CUDA加速PyTorch和OpenCV
## 介绍
在深度学习中，PyTorch是一个非常受欢迎的开源深度学习框架，而OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。使用CUDA加速可以显著提高深度学习和图像处理任务的速度。本文将向你介绍如何在PyTorch和OpenCV中使用CUDA加速。
## CUDA加速的流程
下面是使用CUDA加速PyTorch和OpenCV的整个流程：
原创
2023-12-05 10:00:29
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OpenCV3的GPU模块需要手动重新编译才可以使用。本文介绍了编译OpenCV3.2.0+ GPU模块的方法 需要准备，安装好vs2013Vs2013可能无法运行，需要进行更新进行update5就ok 前期准备：查看自己显卡是否支持cuda[win+R]打开[运行] -> 输入[cmd]按回车打开[命令行] -> 输入[start devmgmt.msc]按回车打
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2024-05-23 04:28:27
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1、anaconda安装1、下载地址：小强软件商城-Pytorch安装包专用和安装路径在小强软件商城，下载好anaconda安装包后，解压开始安装2、安装anaconda的步骤，只需要注意在这里（下图），勾选环境变量即可，否则安装完后，要单独配置系统变量。其余的一直默认下一步即可3、安装完后，点击电脑左下角的anaconda命令窗口（prompt）2、切换下载源4、输入命令（作用是生成.conda
从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
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2024-07-23 09:48:41
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