opencv怎么开启GPU加速 [问题点数:20分,结帖人jiejie11080]

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opencv 使用cuda
编译<em>opencv</em> gpu版 网上有各种使用cmake + vs编译<em>opencv</em> contirbute的教程,但编译总会出错,不过没关系,直接按照流程走一遍,大部分库都是会编译成功的,那些编译不成功的库一般也用不到。 随手附上一篇: https://blog.csdn.net/stjuliet/article/details/84640094 获得<em>GPU</em>信息 int getCu...
使用Opencv::dnn模块实现多任务识别
1、参考https://blog.csdn.net/u014696921/article/details/70245141 使用caffe训练多任务模型2、使用<em>opencv</em>3.4.0读取caffe模型并输出识别结果;3、关键点,常用的Mat prob_type    = net.forward(&quot;prob_type&quot;);形式只能获取第一个输出,并不适用于多任务的输出,注意看forward函数的说明...
OpenCV4.0 cmake后生成的库文件,包含cuda模块和dnn模块
vs2015下cmake的OpenCV4.0库,包含静态库、动态库和头文件,只针对debug X64位。亲测可用
苦逼的CUDA 与 OPENCV 配置 之旅
为了使用 OPENCV+HOG 不得不入CUDA的坑 下有另一个关键词:Opencv Hog第一步要搞清的就是,你需要重新Configure下 OPencv 这个重新编译的含义是啥,似乎是为了生成新的dll 与lib 文件 这就意味着,你在configure完之后,又要将配置苦逼的再来一遍。 这趟浑水深不可测~~。。。 但还必须趟,。。。。因为使用的算法可以用<em>GPU</em><em>加速</em>来提升效果。。。
OpenCV4.1.0 + CUDA10 编译问题
1. 编译过程参考https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/82590601#,验证了,可以。 2. make 的时候遇到的问题nvcuvid.h: No such file or directory https://github.com/<em>opencv</em>/<em>opencv</em>_contrib/issues/1786 -D BUILD_open...
如何查看cmake项目的编译选项,并使OpenCV4支持CUDA. How to building OpenCV 4 with CUDA10
Automake如何查看编译选项 最初我们使用automake的时候,里面会有一个configure文件,我们通过 ./configure --help这个命令,就可以查看这个项目的编译选项,最常见的就是--enable-xxx或者--disable-xxx就像点餐那样,任意的添加或减少,最终编译出你最需要的版本来. Cmake如何查看编译选项 通过GUI配置 现在来个最简单的吧,cmake-gu...
YOLO v2 CPU 使用 openblas 加速
YOLO v2是近来出现效果惊艳的目标检测方法。但即使是在普通<em>GPU</em>上跑到上百帧/秒的tiny-yolo模型,在CPU上也会下降到数帧/每秒,这是由于其并没有对CPU计算<em>加速</em>造成的。 阅读其代码,发现其并没有使用caffe等常用的openblas进行<em>加速</em>,因此很有必要对其加上,为了和原代码风格保持一致,本文定义了一个红USE_OPENBLAS来控制是否使用openblas<em>加速</em>,openblas库
深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架 及其在语音识别的应用
http://www.csdn.net/article/2014-07-11/2820628-DNN 深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习,导致训练非常耗时。<em>GPU</em>有强大的计算能力,适合于<em>加速</em>深度神经网络训练。DNN的单机多<em>GPU</em>数据并行框架是腾讯深度学习平台的
Opencv调用GPU模块
1、OpenCV提供的开发包中提供的库没有<em>开启</em>gpu和ocl模块功能,虽然有***gpu.lib/***gpu.dll文件,但不能用。如果调用gpu::getCudaEnableDeviceCount()将会return 0;要<em>开启</em>该功能需要重新编译<em>opencv</em>的库。 2、 参考http://docs.<em>opencv</em>.org/modules/gpu/doc/introduction.html和
win10+vs2017 下把cuda cmake到dlib中成功使用dnn功能
软件及环境:win10(64bit), vs2017, cuda9.1+cudnn7.0, cmake3.10.0, dlib19.13 安装步骤:     1. 到dlib的&quot;example&quot;目录下打开CMD命令     2. 依照官网次输入命令:     VS2017版本   cd examples mkdir build cd build cmake -G &quot;Visual St...
Opencv GPU
From:  https://blog.csdn.net/Goerge_L/article/details/79777989出于稳定性考虑,Opencv3官方一直没有加入Opencv2中存在的模块,比如像feature2d模块,其中包含了SURF、SIFT这些经典的图像算法。如果想要在Opencv3中使用这些算法,要自己动手从Opencv_contrib模块中编译生成库使用。而今天想要说的重点...
关于使用opencv的提速(三)(GPU加速
相对于前两章的利用x86转为x64提速,以及多线程的openmp提速 根据自己前两天的见识及理解(x86转为x64提高一倍的速度,openmp将cpu的利用率从百分之20多提高到百分之百) 利用<em>GPU</em>提速至少可以提高5~10倍的运算速度 那么,<em>opencv</em>的提速具体怎样的呢 首先我们知道主流的显卡是NviDIA和ATI两种,而<em>opencv</em>的gpu单指nvidia显卡模块,而且只支持
OpenCV中配置CUDA,实现GPU加速
OpenCV中配置CUDA,实现<em>GPU</em><em>加速</em> http://blog.csdn.net/u012062327 按语:首先感谢http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837这个博主的原创方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法: 1、 查看本机配置,查看显
为什么opencvGPU实现比用CPU实现的慢?
打算通过OpenCV的<em>GPU</em>模块优化现有代码的运行效率,怀抱着美好愿望开始了代码的改写工作。改写的过程并不顺利,遇到了不少问题。例如,gpu模块提供的接口非常坑爹,相当一部分不支持浮点类型(像histogram、integral这类常用的都不支持);又如,遇到阈值判断的地方,就必须传回cpu处理,因为gpu函数都是并行处理的,每改写完一个算法模块,就测试一下运行效率,有的时候是振奋人心,有的时候则
Opencv3.4与Opencv_contrib模块联合编译,生成使用CUDA加速的Opencv GPU模块
出于稳定性考虑,Opencv3官方一直没有加入Opencv2中存在的模块,比如像feature2d模块,其中包含了SURF、SIFT这些经典的图像算法。如果想要在Opencv3中使用这些算法,要自己动手从Opencv_contrib模块中编译生成库使用。而今天想要说的重点是用Opencv3.4与Opencv_contrib模块联合编译,生成能够使用CUDA<em>加速</em>的<em>GPU</em>模块,也就是俗称的Opencv...
编译Opencv的GPU,利用CUDA加速
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<em>GPU</em>。能够直接官网下载预编译好的库 环境: 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 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(...
OpenCV中的GPU模块、CUDA加速
原文来自:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/archive/2013/08/07/3244508.html CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中<em>GPU</em>模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行;2.传输数据到<em>GPU</em>;3.确定grid,block大小; 4.调用内核函数,<em>GPU</em>运行程序;5.传输结果到CPU;6.继续主
opencv cuda
CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中<em>GPU</em>模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行;2.传输数据到<em>GPU</em>;3.确定grid,block大小; 4.调用内核函数,<em>GPU</em>运行程序;5.传输结果到CPU;6.继续主机代码执行。 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函
yolov3-GPU配置运行
一.Yolov3配置运行 环境:Ubuntu14.04 +cuda8.0+cudnn5.1 &amp;gt;&amp;gt;Darknet installed           git clone https://github.com/pjreddie/darknet          cd darknet          make      2.&amp;gt;&amp;gt;download the pre-t...
Opencv用GPU加速
OpenCV中提供了<em>GPU</em>模块,可以用来<em>加速</em>图像处理的相关运算。OpenCV的<em>GPU</em>模块是使用CUDA编写的。 OpenCV官方关于CUDA的说明及范例:https://<em>opencv</em>.org/ win10+anaconda+cuda配置dlib,使用<em>GPU</em>对dlib的深度学习算法进行<em>加速</em>(以人脸检测为例): https://www.cnblogs.com/supersayajin/p/844668...
cuda opencv GPU模块的使用出错
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OpenCV+CUDA入门教程之五---GpuMat详解
目录 一、简介 二、构造函数 二、GpuMat::upload、GpuMat::download 三、GpuMat与PtrStepSz、PtrStep 四、深复制与浅复制 五、其他成员函数 一、简介 GpuMat可以从其命名看出,它是“<em>GPU</em>”版本的Mat,绝大部分接口和Mat相同,功能也类似。 和Mat相比,GpuMat多了两个成员函数upload和download,分别...
OpenCV+CUDA入门教程之一---概览
一、简介 CUDA是NVIDIA的并行计算库。OpenCV包含<em>GPU</em>(CUDA)模块,可以理解为一些OpenCV函数实现了CUDA版本,使用<em>GPU</em><em>加速</em>,执行速度更快。 二、系列教程目录 OpenCV+CUDA入门教程之一---概览 OpenCV+CUDA入门教程之二---<em>GPU</em>模块简介 OpenCV+CUDA入门教程之三---初始化和设备信息 OpenCV+CUDA入门教程之四---数...
基于opencv在gpumat上用opengl加速绘制实例
在<em>opencv</em>读取的图片,转化为gpumat,用opengl绘制,并在图片上绘制矩形。使用cuda<em>加速</em>。
opencv 中gpu模块的详细介绍
<em>opencv</em> 中gpu模块的详细介绍。其中<em>opencv</em>的gpu模块使用cuda中自带的npp进行代码改写的。
OpenCV使能CUDA加速
原文出处: https://blog.xugaoxiang.com/ai/<em>opencv</em>-cuda-anaconda.html 软硬件环境 ubuntu 18.04 64bit NVIDIA GTX 1070Ti 8G anaconda with python 3.6 <em>opencv</em> 3.4.3 cuda 9.0 安装显卡驱动和CUDA ubuntu下安装的方法之前的博文中就有介绍,这里不再赘述,...
Opencv 实现GPU解码
Opencv 实现<em>GPU</em>解码 最近一直关注使用<em>GPU</em>解码视频方面的工作。OpenCV已经实现了<em>GPU</em>解码的功能,本文将介绍一下如何使用OpenCV进行<em>GPU</em>解码,可能遇到的BUGs和解码速度分析。 实验环境:Ubuntu 16.04, Nvidia K40, CUDA 9.0, OpenCV 3.4, FFmepg 3.3.1, Intel E5-2630 v3 2.4GHz 首先需要安装CU...
CUDA runtimeAPI 第一次使用 耗时严重(release下)
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【Linux】Ubuntu16.04安装OpenCV3.4.0+OpenCV_contrib3.4.0+CUDA9.0完全教程
一、卸载已安装的OpenCV 之前已经安装了OpenCV3.4.3,但是这个版本好像和CUDA9.0不能兼容,导致cuda的模块无法编译,所以这里先把它卸载掉。 进入<em>opencv</em>的安装目录, cd build sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build rm -r /usr/local/include/<em>opencv</em>2 /usr/local/incl...
python中的opencv模块,怎么用gpu加速
我现在用python跟着做了图片搜索的一个项目,之前安装了theano,编译了cuda,但不知道怎么才算运用到<em>opencv</em>模块中
namespace "cv" 没有成员 "face" 问题记一下
配置好<em>opencv</em>3.4.0,新建项目可以打开图片,说明配置成功 导入原有项目,报错如下 老项目的<em>opencv</em>的版本是3.1.0,怀疑是版本的问题,按一下老版本的OpenCV试一下 ...
opencv下配置CUDA出错,求指导
set(the_description "The Core Functionality") ocv_add_module(core ${ZLIB_LIBRARIES}) ocv_module_inc
OpenCV - GPU - accelerate
BTW, "clinfo" output should be good too, but we need to know that <em>GPU</em> is selected by OpenCV (Intel i<em>GPU</em> or another CUDA device). Did you see lines like these (in sample terminal window): ...
编译opencv和cuda的几个注意事项==转载
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_b1e24f1d0102wsdr.html   原文地址:编译<em>opencv</em>和cuda的几个注意事项作者:小坏蛋 最近要用到cuda做一些并行<em>加速</em>优化,由于一部分是关于图像的,所以需要用到集成了cuda的<em>opencv</em>库。直接在官网下载下来的<em>opencv</em>有些版本是没有把<em>opencv</em>编译进去的,所以就需要我们自己重新编译。 Win...
Opencv与CUDA
这是<em>opencv</em> 2.49 与CUDA 6.0 配置
【OpenCV & CUDA】OpenCV和Cuda结合编程
一、利用OpenCV中提供的<em>GPU</em>模块   目前,OpenCV中已提供了许多<em>GPU</em>函数,直接使用OpenCV提供的<em>GPU</em>模块,可以完成大部分图像处理的<em>加速</em>操作。   基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html   该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与<em>GPU</em>之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用
[转]OpenCV和Cuda结合编程
http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3528711.html 一、利用OpenCV中提供的<em>GPU</em>模块   目前,OpenCV中已提供了许多<em>GPU</em>函数,直接使用OpenCV提
opencv颜色增强GPU加速
用<em>opencv</em>改写的GIMP的颜色增强,Opencv2.4.13Gpu+Cuda8.0.文章参考:http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/77980
yolov3部署GPU版问题及解决方案
1 编译错误 1.1 错误信息 xdq:darknet xindq$cmake /bin/sh: 1: nvcc: not found Makefile:88: recipe for target 'obj/convolutional_kernels.o' failed make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 127 1.2 原因 未配...
opencv3.4.1+opencv_contrib-3.4.1 +cuda8.0
编译好的<em>opencv</em>3.4+<em>opencv</em>_contrib-3.4.1 +cuda8.0 VS2015编译
Ubuntu 14.04: install OpenCV with CUDA
CUDA Toolkit OpenCV Test
OpenCV3.3+CUDA9.0+Cmake3.9 环境搭建
使用Cmake编译<em>opencv</em>源码遇到如下错误 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files
CUDA编程:与OpenCV结合
前言 学习计算机图像处理算法的童鞋,就不得不学习cuda,为啥呢?因为图像处理一般都是矩阵运算,动不动就是百万的计算量这个时候优化计算时间是必不可少的。openCV本身提供了很多cuda函数,能够满足大多数用户的需求。但是也不绝对,有时候我们需要自己定义一个内核函数进行优化,当然你也可以用openGL或者多线程,openCV也提供较好的支持,掌握一种或多种<em>加速</em>算法,对程序员特别是算...
使用GPU提高OpenCV的图像处理运算速度
使用<em>GPU</em>提高OpenCV的图像处理运算速度OpenCV中提供了<em>GPU</em>模块,可以用来<em>加速</em>图像处理的相关运算。OpenCV的<em>GPU</em>模块是使用CUDA编写的。OpenCV中<em>GPU</em>模块的调用点击这里,使用<em>GPU</em>模块需要<em>开启</em>WITH_CUDA选项。OpenCV官方关于CUDA的说明及范例点击这里关于如何在实时图像处理中使用OpenCV与<em>GPU</em>可以参考这篇文章
GPU,CPU画图
<em>GPU</em>:surfacetexture+GLsurfaceview+render CPU:surfaceview
CUDA9.0+OpenCV3.1+OpenCV_contrub3.1+VS2015+Win10+TBB混合编译
折腾了两天,终于成功将环境配置上,过程还是遇到了很多问题,希望看到文章的人,可以少走弯路。平台:Windows 10 显卡:GTX 960VS:vs2015 professional软件资源库:OpenCV 3.1   下载地址:https://<em>opencv</em>.org/<em>opencv</em>-3-1.htmlTBB                下载地址:https://github.com/01org/tb...
OpenCV+CUDA入门教程之六---访问GpuMat的每一个元素
目录 一、CUDA极简入门教程 二、访问GpuMat的每个元素 一、CUDA极简入门教程 本部分只是CUDA 的一个超级简单且不完整的内容,关于CUDA配置和编程,请参考官方文档或其他教程。 1、Kernel Kernel是在<em>GPU</em>上执行的函数,访问的数据都应该在显存中;函数没有返回值,需用void作为返回类型;语法和C++相同,也能使用C++的一些标准库函数(因为这些库函数有<em>GPU</em>实...
Install OpenCV 3.4 with DNN
A 安装Opencv3.2 DNN模块Opencv3.2是<em>opencv</em>最新的稳定版本,于2016.12.23发布。除了修复BUG,主要的更新之一是在<em>opencv</em>_contrib中大大改进和<em>加速</em>dnn模块:1、许多新层,包括反卷积,LSTM等。2、支持语义分段和SSD网络与样本。3、TensorFlow导入程序+运行Inception net的示例。除此之外,还包括支持更多图片格式和相机后端,互...
cuda9 opencv3.3.0
cmake .的时候会出现问题,参考博文进行解决: https://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916 错误如下: CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set th...
部分opencv中的GPU加速函数(中文翻译)
由于项目需要,翻译了一部分可以用于我现在项目的<em>opencv</em>函数,记录于此,原始英文文档来自于http://blog.csdn.net/mtt_sky/article/details/42607839。 getCudaEnableDeviceCount:返回已安装CUDA设备的数量; 2. setDevice:设置adevice并为当前线程初始化它; 3. getDev
【OpenCV】OpenCV中GPU模块使用
CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中<em>GPU</em>模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行;2.传输数据到<em>GPU</em>;3.确定grid,block大小; 4.调用内核函数,<em>GPU</em>运行程序;5.传输结果到CPU;6.继续主机代码执行。 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于...
【OpenCV】OpenCV配置篇
这篇主要内容写OpenCV的配置,这里不再赘述经常能够在网上找到的方法,最近实验室的小伙伴和我说了这种方法,觉得很好,可以将项目工程随意移植到其他具有相同编译器的电脑上。 ===================================================================================== 1.新建工程 2.新建cpp文件 3.将
安装opencv-cuda版本
安装<em>opencv</em>-cuda 有好事之徒(好心人)已经编译了<em>opencv</em>3.4.2带cuda的版本,直接用env的控制台安装 conda install -c oddconcepts <em>opencv</em>-cuda  在spyder IDE里 import cv2 会提示,找不到libjasper.so.1 这是因为ubuntu 在17.04之后取消了libjasper-dev了,(按其他教程...
编译CUDA版OpenCV4.0.0
cmd :nvcc -V   A: 似乎DTree,SVM,nBayes这些算法还没有<em>GPU</em>的接口 B: 分类、决策树好像是没有, 可能需要你自己优化了。   A: 怎样使用CUDA在<em>GPU</em>里直接实现机器学习算法的训练,也就是使用<em>GPU</em>生成一系列的分类器 B: OpenCV 有<em>GPU</em>版本的示例代码,试一下相关算法就知道了-- <em>opencv</em>\sources\samples\gpu ...
CUDA8.0+OpenCV2.4.13+VS2015+Win10+TBB混合编译
废了四整天,终于把这个鬼东西弄出来了,将过程和遇到的问题写在这里分享给大家。 Part 1:看安装步骤之前需要注意如下几个问题: 1.为什么选择OpenCV 2.4.13而不使用较新的OpenCV3.2或者OpenCV3.3?     OpenCV3系列之后,将OpenCV分成了两块,一块是源码部分,另外一块是contrib部分。将库分成了两个部分,用着稍有些麻烦,如下图所示。
【目标检测】OpenCV中dnn模块的SSD demo运行
本文将<em>opencv</em>的contrib库中的dnn模块下的SSD检测方法的demo运行过程作以记录。 运行环境:win7 64位旗舰版,<em>opencv</em>3.1以及contrib库。 <em>opencv</em> dnn模块 到写本文的时间,<em>opencv</em>已经出到3.2版本了,由于之前装了3.1故版本没有更新,不过一般建议使用最新版本,新版本在兼容性和速度上都会有提升。 我们这里只使用contrib库的dnn模块,并
opencv的dnn解析
在学习过caffemodel加载之后,回头看看这个dnn里面都编译了哪些函数? 先看blob头文件: #ifndef __OPENCV_DNN_DNN_BLOB_HPP__ #define __OPENCV_DNN_DNN_BLOB_HPP__ #include #include #include namespace cv { namespace dnn { //该类用来存储和处理bl
OPENCV的dnn解析
先看blob头文件: #ifndef __OPENCV_DNN_DNN_BLOB_HPP__ #define __OPENCV_DNN_DNN_BLOB_HPP__ #include &amp;lt;<em>opencv</em>2/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;vector&amp;gt; #include &amp;lt;ostream&amp;gt; namespace cv { namespace dnn {...
opencv 3.4.6 + cuda 10.1 cmake好的资源,包括需要外网下载的资源也打包好
文件太大,无法上传,300+M,附件中是baidu网盘连接地址,介意慎下 <em>opencv</em>3.4.6 with cuda 10.1 + <em>opencv</em>_contrib 里面有需要从外网下载的一些数据,在路径
OpenCV之CUDA学习笔记
用OpenCV+CUDA图像并行处理相关的东西,希望由浅入深…… 先来看一下OpenCV背景建模算法的<em>GPU</em>测试样例: #include #include #include "<em>opencv</em>2/core.hpp" #include "<em>opencv</em>2/core/utility.hpp" #include "<em>opencv</em>2/cudabgsegm.hpp" #include
OpenCV with CUDA 编译安装
cmake     -D CMAKE_BUILD_TYPE=DEBUG -D WITH_CUDA=ON     -D WITH_CUBLAS=ON     -D CUDA_FAST_MATH=ON     -D WITH_CUFFT=ON     -D WITH_NVCUVID=ON     -D WITH_V4L=ON     -D WITH_LIBV4L=ON     -D WITH_OPEN...
ubuntu16.04下opencv3.3 GPU(CUDA)加速
虽然网上已经有一部分在ubuntu下配置<em>opencv</em> gpu<em>加速</em>的教程,但是随着<em>opencv</em>迭代到3.3.0,发现之前的教程或多或少都已经不管用了,也存在许多坑,这次配置的时基于最新的<em>opencv</em>3.3.0,写下这篇博文记录下配置的经过。 1.准备1.安装好ubuntu16.04 2.安装配置好<em>opencv</em>3.3.0 配置教程 3.安装好cuda8.0 4.安装QT creator(可选)2
NVIDIA TX2 下用 g++ 编译 cuda 版 OpenCV 程度的坑
首先要在 TX2 下安装好 cuda 版的 OpenCV。 然后用 g++ 编译用 OpenCV 写的 C++ 程序,会报一大堆错。下面说一下如何解决: (一)  会有一堆 “/home/usrname/<em>opencv</em>-3.1.0/modules/cudalegacy/src/graphcuts.cpp:error: ‘NppiGraphcutState’……”。 这得去修改上述位
从源码编译安装OpenCV并支持GPU加速
环境 Ubuntu16.04 x64 NVIDIA 1080Ti,driver 390.59,CUDA 9.0,cudnn 7.0.5 OpenCV 3.4.1 安装依赖包 参考文章《Ubuntu16.04下安装OpenCV3.2.0》 $ sudo apt-get install build-essential $ sudo apt-get install cmake g...
CUDA浅尝辄止-----Cmake编译OpenCV3.3+CUDA
 “倘若你不是富二代,人丑就要多读书!”                                                                                                                           “倘若你不是官三代,人丑就要多读书!”                                      ...
ubuntu16.04 下安装加入opencv_contribute包的GPU版本的OpenCV3.2(CUDA支持)步骤
首先肯定是先安装依赖了,官方列出了一些:sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-nump...
CUDA 和opencv安装问题
CUDA 和<em>opencv</em>安装问题
VS2015+OpenCV3.4.2+Win10+简单调用摄像头
关于最新版的OpenCV安装和环境配置可以参考链接,下面重点是关于摄像头的调用。 一、准备工作 设置包含目录和库目录: 包含目录:F:\software\OPenCV3.4.2\<em>opencv</em>\build\include 库目录:F:\software\OPenCV3.4.2\<em>opencv</em>\build\x64\vc14\lib(即是链接器-输入:所需要的附加依赖项内容<em>opencv</em>_world...
opencv实现opencv3.3.0的DNN模块功能
DNN模块介绍 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中,当前DNN模块最早来自Tiny-dnn,可以加载预先训练好的Caffe模型数据,OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载,常见的有如下: Caffe TensorFlow Torch/PyTorch 
OpenCV 3.0 + CUDA 使用需知
https://blog.csdn.net/Kelvin_Yan/article/details/48734707 注:每个库包含的类或函数均可以在对应的.hpp中找到,与cuda相关的hpp存放在include\<em>opencv</em>2目录下,并以cuda开头   <em>opencv</em>2/cudaarithm.hpp和<em>opencv</em>_cudaarithm300.lib 基本运算,如add、subtract、...
opencv+cuda关于GpuMat数据转递问题
萌新刚刚接触<em>opencv</em>+cuda不久,还不是很熟练,现在碰到了一个问题,想向论坛各位大佬求教。。 实际问题中我想定义一个GpuMat类型的数组,例如cv::cuda::GpuMat cu_proj;
OpenCV 3.1.0 重编译——支持CUDA8.0
写在前面最近主要在看机器学习的十大算法,尝试书中提供的示例,实验环境是win7 + python3.4.4 。突然间,我发现新版本的OpenCV对机器学习大部分算法都有很好的实现,原谅我一直停留在2.4版本。相较于python,我更熟悉Visual Studio,相比于Scikit-Learn,我更熟悉<em>opencv</em>_contrib。因此,觉得没必要舍近求远,去做自己不擅长的事情,效率低是一方面,而且
TX2--Building OpenCV for Tegra with CUDA
一、OpenCV with CUDA for Tegra 1、本文档是构建OpenCV库的基本指南,CUDA支持在Tegra环境中使用。它涵盖了从源代码中构建版本3.1.0库的基本元素,包括三种不同类型的平台: (1)NVIDIA DRIVE™ PX 2 (V4L) (2)NVIDIA® Tegra® Linux Driver Package (L4T) (3)Desktop Linux ...
opencv使用(一)——cuda模块
1、透射变换,输入的图像为gpumat 但是H要是cup中cv::Matcv::cuda::warpPerspective(currImg_cu,img_cu,H,cv::Size(img_cu.cols,img_cu.rows));2、基本预算加减乘除,大小比较,在gpumat中其使用cv::cuda::add,cv::cuda::compare等实现:例如实现mask_cu = mask_tm...
Ubuntu16.04 + CUDA8.0 + CuDNN + OpenCV + caffe
先装NVIDIA官方驱动,然后装CUDA,随后装CuDNN,接着装OpenCV,最后安装配置caffe为了给我的GTX1080安装好英伟达的官方驱动,看了一些帖子,结果发现安装的方法众说纷纭。 想起上次在笔记本上安装驱动时,陷入login loop的痛苦,这一次一定调研清楚在下手!下面的片段来自百度贴吧,大致总结了我看到的几种安装Nvidia驱动的方法: 安装Ubuntu显卡驱动的方法有以下几种
TX2--OpenCV3.2+OpenCV_contrib3.2+CUDA8.0+python3.5安装
一、需求 1、在TX2上编译安装OpenCV3.2+OpenCV_contrib3.2+CUDA8.0+python3.5   二、当前环境 1、在TX2板子上安装好Jetpack包后,对应的 CUDA 便是 8.0 版本,查看命令如下; // nvcc -V // 2、python版本用如下命令查看,我的开发板,经过查看有两个版本 2.7 和 3.5; // 查看python2...
对OpenCV2.4.8使用GPU加速
使用<em>GPU</em><em>加速</em>要看在什么平台上使用,目前VS中是直接可以将函数指定在<em>GPU</em>上运行,但是要注意使用的场合,并不是什么情况下使用<em>GPU</em>都可以<em>加速</em>,<em>GPU</em>是因为使用了显存,而显存是比内存大很多的,所以可以同时对很多数据进行处理,所以才能提高处理速度,但其实它的计算频率并不比内存上高,所以可以看出<em>GPU</em>能够<em>加速</em>的原理是:大容量并行计算(可能形容得不到位…..)。但是如果只对一个数据进行反复计算,这时候GP
编译cuda版opencv遇到的坑
CUDA编译1.安装nvidia驱动关闭图形界面,sudo stop lightdm,然后切换到tty1:Ctrl+Alt+F1即可 在纯字符界面下,登陆用户; 接下来就是最关键的一步了:sudo ./NVIDIA.run开始安装,安装过程比较快,根据提示选择即可 (Nvidia.run版本选择,自己根据显卡型号在nvidia官网http://geforce.com/drivers中查找) 最后安装
为什么调用opencv函数运行变慢
我使用的是MFC写的C++程序做机器视觉的产品质量检测,之前算法测试时是通过读取一张保存在硬盘中的图片来分析图像中的产品,这样整个测试时间是1.8S;现在是采用在线检测的方法来检测,即从相机中提取当前
学会了这些技术,你离BAT大厂不远了
每一个程序员都有一个梦想,梦想着能够进入阿里、腾讯、字节跳动、百度等一线互联网公司,由于身边的环境等原因,不知道 BAT 等一线互联网公司使用哪些技术?或者该如何去学习这些技术?或者我该去哪些获取这些技术资料?没关系,平头哥一站式服务,上面统统不是问题。平头哥整理了 BAT 等一线大厂的必备技能,并且帮你准备了对应的资料。对于整理出来的技术,如果你掌握的不牢固,那就赶快巩固,如果你还没有涉及,现在...
程序员实用工具网站
目录 1、搜索引擎 2、PPT 3、图片操作 4、文件共享 5、应届生招聘 6、程序员面试题库 7、办公、开发软件 8、高清图片、视频素材网站 9、项目开源 10、在线工具宝典大全 程序员开发需要具备良好的信息检索能力,为了备忘(收藏夹真是满了),将开发过程中常用的网站进行整理。 1、搜索引擎 1.1、秘迹搜索 一款无敌有良心、无敌安全的搜索引擎,不会收集私人信息,保...
我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏
起因 又到深夜了,我按照以往在csdn和公众号写着数据结构!这占用了我大量的时间!我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满! 而女朋友时常埋怨,认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用,常会问道:天天写这玩意,有啥作用。而我答道:能干事情多了,比如写个迷宫小游戏啥的! 当我码完字准备睡觉时:写不好别睡觉! 分析 如果用数据结构与算法造出东西来呢? ...
别再翻了,面试二叉树看这 11 个就够了~
写在前边 数据结构与算法: 不知道你有没有这种困惑,虽然刷了很多算法题,当我去面试的时候,面试官让你手写一个算法,可能你对此算法很熟悉,知道实现思路,但是总是不知道该在什么地方写,而且很多边界条件想不全面,一紧张,代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题,思路也不知道从何寻找。面试吃了亏之后,我就慢慢的做出总结,开始分类的把数据结构所有的题型和解题思路每周刷题做出的系统性总结写在了 Github...
让程序员崩溃的瞬间(非程序员勿入)
今天给大家带来点快乐,程序员才能看懂。 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47066521 1. 公司实习生找 Bug 2.在调试时,将断点设置在错误的位置 3.当我有一个很棒的调试想法时 4.偶然间看到自己多年前写的代码 5.当我第一次启动我的单元测试时 ...
XML基础教程.RAR下载
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网钛淘宝店铺装修软件 V2.41 绿色版.rar下载
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TortoiseSVN-1.8.7-中文文档下载
Tortoise SVN 最新中文文档, 包括图解与详细说明, 供大家参考 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/stsl110/7708967?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/stsl110/7708967?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的