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

[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的.于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题. 关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的OpenCV2.4.9的源码进行编译,选择的编译环境为Visual Studio2010 x64,因为

需要移植部分opencv的算法,不得不查看opencv的原始代码. 在一般的代码调试中一般只能看到一些opencv的函数声明和定义,看不到内部执行过程,需要利用 CMake导出opencv 源码,生成VC++项目,然后用vs打开工程,去里面搜索整个工程. 下载地址:CMake下载 参考 :http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/16116721可以导出opencv的源码 工程 http://www.baidu.com/baidu?tn=m

当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码,比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义,我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明,而没有源代码呢?这是因为openCV将很多函数被加入了函数库,并被编译成了dll,所以只能看到函数申明,没法看到源代码.下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看opencv的源代码. 1:解释原因 要想解释这个,我们必须得熟悉opencv的安装目录<opencv的安

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

如何使用opencv的gpu库呢?我这两天一直在搞这个事情,环境的配置见上文(转载),这里我先举个简单的例子,实现这样的功能:host读入一幅图像,加载到GPU上,在GPU上复制一份然后下传到host上,显示出来即可. // gpu_opencv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <op

当我们有时想查看opencv自带的函数的源代码,比如函数cvCreateImage, 此时我们选中cvCreateImage, 点击鼠标右键->转到定义,我们会很惊讶的发现为什么只看到了cvCreateImage的一个简单声明,而没有源代码呢?这是因为openCV将很多函数被加入了函数库,并被编译成了dll,所以只能看到函数申明,没法看到源代码.下面我们详细解释并讲解如何利用cmake查看opencv的源代码. 1:解释原因 要想解释这个,我们必须得熟悉opencv的安装目录<opencv的安

近期项目需要用到OpenCV中的几个函数,但其函数无法全部实现自己需要的功能,故而需要改进部分函数,为安全及效率起见,想参考OpenCV的源码来改进,这样节省时间的同时亦可提供代码的鲁棒性和通用性.那么如何查看OpenCV的源代码?在VS2010环境下,使用“Go to Definition”显然不能满足要求(OpenCV已被编译成LIB及DLL文件供调用),简单搜索了一下,得知可CMake导出OpenCV源码生成VC++项目,进入可查看源码,下面一步一步来达到此目的. 一.下载并安装CMake

CUDA IT168的文章系列: Cuda的初始化:http://tech.it168.com/a2011/0715/1218/000001218458.shtml OpenCV: OpenCV中GPU模块使用 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

查看opencv版本:pkg-config opencv --modversion

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

查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况

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 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(增加了自己编译时遇到的问题及解决方式)----------------- 1. 须要的文件     1.1 CMAKE 3.0 [http

原文链接: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误,关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载,所有编译的时候有错误.对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行,后面我嫌麻烦就没有重写 <span style="font-size:18px;">// PS

The OpenCV GPU module is a set of classes and functions to utilize GPU computational capabilities. It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs. 1.      getCudaEnableDeviceCount:returns the number of installed CUDA-

http://blog.csdn.net/vshuang/article/details/39647167    Android 内存管理 &Memory Leak & OOM 分析 单个应用可用的最大内存 Android设备出厂以后,java虚拟机对单个应用的最大内存分配就确定下来了,超出这个值就会OOM.这个属性值是定义在/system/build.prop文件中的dalvik.vm.heapstartsize=8m它表示堆分配的初始大小,它会影响到整个系统对RAM的使用程度,和第一次

lspci  | grep -i vga 这样就可以显示机器上的显卡信息,比如 [root@localhost conf]# lspci | grep -i vga01:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation Device 1081 (rev a1)02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2)08:05.0 V

转:http://blog.is36.com/linux_free_command_for_memory/ linux下在终端环境下可以使用free命令看到系统实际使用内存的情况,一般用free -m方式查看内存占用情况(兆为单位).而系统实际可用内存是不是free部分呢,不是的,系统实际内存占用以及可用内存有如下几个加减法: used=total-free 即 total=used+free 实际内存占用:used-buffers-cached 即 total-free-buffers-cac

在使用OpenCV2.4.x的时候,以为不用重新编译可以直接使用GPU模块,不过在我使用的时候,发现使用getCudaEnabledDeviceCount()的时候,总是获得是0,于是重新编译OpenCV,这个是一个漫长的过程,尤其是编译GPU模块.对于如果编译OpenCV网上教程都比较多,这个不在叙述,下面主要说一下surf的那个demo 运行结果如下: 主要要注意的在GPU中使用的Mat类型为GpuMat,读取普通的Mat要通过upload转变.主要也就是把内存中的Mat复制到显存中. 使用

1 扩展库简介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个致力于实时处理计算机视觉问题的开源库.它最初由Intel公司开发,以GPL许可协议发布,后来由Willow Garage基金会负责开发和维护,以BSD许可协议发布,至今已有超过250万的用户.其用途非常广泛,涵盖从图像处理,计算机视觉到交互艺术,矿产勘探等领域.OpenCV最初以C语言编写,后来提供了C++和Python接口,在版本2.2中又加入了CUDA接口,目前的正式版本为2.4.Ope