CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU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GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU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cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

判断OpenCV是否为共享库,Windows基于CMake编译Caffe需要opencv共享库 TLDR 只考虑windows下opencv预编译包的情况. 对于opencv2.4.x系列,cmake时指定-DOpenCV_STATIC=OFF则为使用动态共享库,不指定或者指定-DOpenCV_STATIC=ON则为使用静态库. 对于opencv3系列,我用的不多.opencv310看起来是只有动态库. find(OpenCV)后,打印${OpenCV_LIB_PATH}和${OpenCV_SH

前言 本博客写于2017/08/11, 博主非专业搞安卓开发, 只是工作的需要倒腾了下Android NDK相关的开发, 博文中有什么不正确.不严格的地方欢迎指正哈    本文后续也许还会有删改, 就这样. 一.工具.开发环境 博主的操作系统是Windows 10 x64位,虽然感觉Windows 7更适合用来搞开发, 但是用着Win 10也是挺好使的(没必要在操作系统上有很大纠结,Win 10和Win 7都可以). 1.搭建并测试JAVA开发环境 首先要搭建Java开发环境,Java开发环境的

在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用. 1.Opnecv库到底提供了什么? 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件,很明显,Opencv解压后,提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE. 2.Opencv库build文件夹说明 打开build文件夹,可以看到如下文件: 其他的文件夹都是一些编译工具文件及兼容文件,这里重点需要关

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

zedboard上移植OPENCV库 之前做了很多移植OPENCV库的工作,但是需要包含的各种库,需要交叉编译,X264 ,JPGE ,FFMPGE等等 注意:在<嵌入式系统软硬件协同设计实战指南>中13章中,说了需要关闭各种设置开关,根本原因是我们没有相应的库支持,所以我们如果需要在opencv中使用相应的库,那么就必须提前将各种库交叉编译好,放入交叉编译器的目录,我的交叉编译器安装目录/root/CodeSourcery/Sourcery_CodeBench_Lite_for_Xilinx

配置在Qt中的OpenCV,看了很多“教程”,最终成功.记一下过程. 本机配置: window7 32位系统: qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.1: OpenCV2.4.10. 对于我来说配置过程比较难,因为目前我没用过Qt和Cmake,之前一直用VS编译C++,也没有用过MinGW,所以看教程中的各种命令或者执行文件都比较费时.这次各种尝试后成功.参考资料的连接在最后,其中帮助我最大的就是那一篇纯英文的,很详细. 前期准备 Qt5的opensour

在如今人工智能的浪潮下,无数模拟机器学习和深度学习的开发者工具倍出,其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是OpenCV库了.计算机图形学和计算机视觉学在我们的自动驾驶和仿生机器人当中有着举足轻重的地位,尤其是opencv库在里面的应用尤为广泛.今天我就分享给大家我们在python环境下,实现调用opencv库.用Python调用opencv库而不用C++的缘故是,第一:现在我们的高端处理器(如由中科大少年班的天才陈天石先生所创办的寒武纪科技有限公司的深度学习处理器)已经具备了强大的

很久之前在windows7 32位上配置过GPU版的opencv,可参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837 Windows7 64位CUDA7.5的配置可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997这里是在CUDA7.5已正确安装后的操作步骤: 1.      从https://github.com/opencv/opencv/relea

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

以前都是直接用opencv,都没有仔细研究过,这次把库文件都介绍一下. 1.build和source 当我们安装完opencv中,你会发现在opencv文件夹中有两个文件夹,build和source,那它们分别是干什么的呢. 首先说这两者的关系,sources放的是opencv中的cpp文件,相当于一个工厂,build放的是opencv中的h.hpp.lib文件,相当于一个工具,opencv的开发者(当然开源后的使用者也可以)通过sources中的源文件,构建出build中的库文件,然后使用者就

作者:Sammy Liu 刘世民 本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: GPU 支持 自动扩展(Auto-scaling)支持 混合云(Hybrid cloud)支持 物理机(Bare metal)支持 CDN 支持 企业负载均衡器(F5)支持 大规模扩展性(100个计算节点)支持 商业SDN控制器支持 1.3 在虚机内使用 GPU 的几种方式 (GPU 虚拟化) 1.3.1 集中 GPU 虚拟化实现技术 (1)API Remoting (远程API) 远程API 方法分为前端

1.MFC下调用控制台 在CWinApp的InitInstance中对话框的DoModal之前加入 AllocConsole(); // 开辟控制台 SetConsoleTitle(_T("测试窗口")); // 设置控制台窗口标题 freopen("CONOUT$","w",stdout); // 重定向输出 freopen( "CONIN$", "r+t", stdin ); // 申请读 在CWinA

1. 查看gd库是否支持jpeg gd_info(); 2. 如果JPEG Support 不为1则不支持. 3.首先下载 libjpeg http://www.ijg.org/ ,进行安装 安装目录/usr/local/libjpeg 4.重新安装GD库, 需要删除原来的gd.so文件, 5.利用phpize 安装方法时指定 --with-jpeg-dir = /usr/local/libjpeg

系统说明 最近使用opencv编写程序,程序编的差不多就学习使用QT加个界面,首先声明下本人的系统和使用的软件版本, 系统: windows xp QT IDE:QT Creator5.1.0 OpenCV版本:OpenCV2.44 QT编译:Desktop_Qt_5_1_0_MSVC2010_32bit 首先,程序的下载安装,以及OpenCV环境变量的设置,都在前面几篇博文介绍了 OpenCV+VS+QT环境搭建:OpenCV2.4.5 + QT4.8.4 + VS2010 环境搭建 QT5.

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c70dfc80100qwi3.html 心情真是好啊,曾经一度想放弃使用Qt加OpenCV进行数字图像处理了,幸好坚持住了,今天终于搞出来了! 分享一下经验: 我用的是Windows下的Qt4.7.0 (1)安装qt-sdk-win-opensource-4.7 (2)下载OpenCV库,现在最新的是2.2,不过我用的是2.1.注意下载的时候选择VC专用版的. (3)安装OpenCV2.1,我安装在C:/OpenCV2.1

       OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.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.          我们利用它来做一些图片的处理,能大大的优化内存的处理.下面我来说说接下OpenCV 的三种方式: 一.接入OpenCV 的Java SDK 包,这样你可以

好久没有更新了,今天更一篇最近遇到的问题,及解决办法,后面博客得继续写起来 安装 #使用Python下的lib库直接进行安装 apt-get install python-opencv 测试 #使用如下代码进行测试,以下代码是拍照,在按q之后,保存图片并退出. import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture

在安装完Opencv库之后,打算测试一下Opencv库是否成功安装.下面是用的例子对应的.cpp代码以及对应的CMakeLists.txt代码: .cpp文件: #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv ) { ) { printf("usage: DisplayImage.out <Image_Path>

在上一节中,我们讲到了OpenCV库的安装,现在我们来进行实战,看如何利用Python来调用OpenCV库. 一: 如果您的电脑是win10的系统,那么请您按下win键,再按下空格键,输入Python,进入Python的IDEA shell界面.这个时候您也可以直接进入CMD进行民命令行模式的编辑,因为第一次可我们并不会很多的代码需要您去编辑.在后期您可以使用轻量级的IDEA,比如sublime test3 或者重量级的Pycharm IDEA进行编辑,它们都是现在世界上十分常用的Python编