1.展开循环 如果提前知道了循环的次数，可以进行循环展开，这样省去了循环条件的比较次数。但是同时也不能使得kernel代码太大。 循环展开代码例子：1 #include<iostream>
2 using namespace std;
3
4 int main(){
5 int sum=0;
6 for(int i=1;i<=100;i++){
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2024-07-07 16:51:31
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目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中，有主机端和设备端这两个概念，主机端是指CPU+内存，设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行，访问主机内存；设备端代码在GPU上执行，访问显存。在使用GPU计算时，需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据；当然，一些新技术可以不用拷贝数据，请参考后面的章节或者CU
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2024-04-05 22:29:30
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## Windows 版 ollama 如何使用 GPU
在最近的工作中，我遇到了一个让我感到相当棘手的问题：如何在 Windows 版的 Ollama 中使用 GPU。随着深度学习应用的普及，利用 GPU 加速模型的推理和训练已成为常态，而 Ollama 作为一个重要的 AI 工具，支持 GPU 自然是希望中之事。为此，我开始探索这个问题，以下是我整理出来的过程与解决方案。
### 问题背景
OpenCV 第一课(安装与配置)
win10，opencv-2.4.13， 安装， vs2013， 配置
下载安装软件官网OpenCV下载地址下载最新版本，我下载的是opencv.2.4.13,然后解压安装，我写的路径是D:\Program Files。注意本文中绿色标注的要换成你自己的安装路径。这里得说一点，可能是因为网速太差的原因，昨天晚上下载了几次安装
教你如何在Windows上使用OpenCV、Python和GPU进行开发
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学会在Windows上使用OpenCV、Python和GPU进行开发。在本文中，我将为你详细介绍整个实现过程，并提供每一步需要执行的代码及其注释。
整个实现过程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ----------
原创
2024-06-06 05:16:49
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1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce 8400 GS；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装；3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CU
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2024-03-08 09:11:06
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学习目标理解算法的原理，能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。 所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其
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2024-08-23 17:58:30
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一、博文说明：OpenCV还在学习中，内容会逐渐补充 二、有路过的大神， 三、话不多说，开搞 1、imread：从内存中读取图像,此方法有两个参数；imread(“参数1”,参数2);参数1为图片的地址，参数2为加载此图片为灰度图片、不改变图片、以RGB呈现的原图片；参数2：IMRAD_GRAYSCALE（0）、IMREAD_UNCHANGED（<0）、IMREAD_COLOR（>0）
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2024-02-23 10:47:42
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网上教程挺多的的，我也是参考网上教程编译成功的，现在把我编译的过程发出来。 目的：使用opencv中的cuda加速函数。例如：frame1_gray = cv.cuda_GpuMat(image1)
frame2_gray = cv.cuda_GpuMat(image2)
opticalFlowGPU = cv.cuda_FarnebackOpticalFlow.create(3,0.5,Fals
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2024-02-10 07:39:18
329阅读
重磅干货，第一时间送达import cv2 as cv
gpu_frame = cv.cuda_GpuMat()
screenshot = cv.imread('media/drip.png')
gpu_frame.upload(screenshot)
gpu_frame.download() 概述在单张图像上使用在多张图像上使用对多张图像使用Dask进行并行延时处理在单张图像上使用我们
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2024-04-02 08:03:49
502阅读
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：简单列举下本文要交代的几个事情：概述已经支持CUDA的OpenCV模块。看一下cv :: gpu :: GpuMat（cv2.c
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2024-02-21 10:52:39
626阅读
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
145阅读
1 自动化测试过程中使用图片识别技术识别控件已经成为普遍需求。图片识别通常以HTTP的API形式提供给测试开发者，API的响应速度至关重要。 1 本文关注opencv中相关API的提速，服务端的其他提
原创
2022-07-25 08:14:21
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目录前置环境前言一，安装cuda，cudnn二，重新编译opencv+opencv_contrib1，cmake编译opencv+opencv_contrib2，VS生成解决方案三，VS运行opencv dnn加载onnx源码1，加载大佬的onnx模型2，加载自己的模型3, jetson nano上运行1）环境配置2）g++方式编译3）cmake方式编译4）jetson na
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2024-05-07 10:50:50
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python中使用Opencv进行车牌号检测 实际运行报错，大概是cv2 版本高了，降低版本就过了。或者按提示把3参数改为2参数格式，即60行 去掉 img， （已经修改） 然后按按空格键，分割字符！# -*- coding: utf-8 -*-
"""
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
如果 pytho
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2024-04-21 09:00:31
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一、环境windows10+vs2017；cuda和cudnn；opencv440编译好的GPU版本；二、环境配置上述第一、二点这里就不做描述了，网上资料很多。这里重点描述怎么编译opencv440GPU版本。第一，从这里下载opencv主模块源码和额外模块源码；第二，安装cmake，我安装的是3.17.0版本；第三，解压下载好的源码，为了方便区分，将解压后主模块源码文件命名为opencv440_
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2024-01-30 21:06:30
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# OpenCV Python 使用 GPU 的完整指南
在本教程中，我们将学习如何在 Python 中使用 OpenCV 库的 GPU 功能。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，而通过使用 GPU，可以极大地提高我们的图像处理速度。接下来，我将详细介绍实现的步骤。
## 实现流程概述
以下是实现 OpenCV Python 使用 GPU 的步骤：
| 步骤
原创
2024-10-07 03:41:10
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在这篇博文中，我将分享如何在 Android 中使用 OpenCV 的 GPU 加速，包含从环境准备到扩展应用的讲解。希望这能给大家带来一些实用的帮助，尤其是对那些想要提高图像处理性能的开发者。
### 环境准备
为了成功使用 OpenCV 在 Android 上启用 GPU 加速，首先需要准备一些前置依赖。这些依赖会帮助我们构建和编译 OpenCV 库，以便在 Android 环境中使用。
# 如何在Python中安装GPU版的OpenCV
在深度学习和计算机视觉的项目中，OpenCV是一个非常重要的库，而使用GPU加速的OpenCV能够显著提高处理速度。本文将详细指导你如何在Python中安装GPU版的OpenCV，包括一个简明的流程图和详细的步骤说明。
## 安装流程概览
以下是安装GPU版OpenCV的流程概览：
| 步骤 | 描述
opencv是一个开源的计算机视觉开发包，这已是众所周知的了，而且越来越多的人开始研究它了。但opencv的使用者还是以高校居多，企业用得比较少，而企业使用opencv也往往是借鉴它的一些算法。 作为开源软件，opencv的优势就是在于它有400多个免费的图像处理函数，而且涉及的面很广，从图像处理到模式识别、从静态图像到运动视
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2024-04-26 14:42:55
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