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

也真够折腾的. 事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用). 这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804

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

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

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode

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

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

https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/79929393 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/85272575 Opencv调用深度学习模型 2018年04月13日 15:19:54 TiRan_Yang 阅读数:1150更多 个人分类: TensorFlowPython深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.ne

总所周知,树莓派上,调用摄像头的指令有raspistill和raspivid.若要使用opencv对摄像头进行调用,不少人会出现 cvCaptureFromCAM(0)函数无法找到Pi Cam的错误情况. 但是当树莓派外接USB摄像头时,该函数可以正常使用.但对于一体机器,想要把树莓派封装成一个小机器人.使用自带 摄像头,就需要花点功夫去自己编译生成可以用opencv调用自带摄像头的程序了.过程可能有些许复杂. step 1 : install csi webcam step 2 : insta

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

本随笔记载与2019年1月23日,若随着技术发展,本随笔记录的困难被攻克也是可能的. 参考(https://www.reddit.com/r/docker/comments/86vzna/gpu_access_from_docker_container_windows_10/) Well you need to understand that direct access to the graphics card is done by a driver. If your host system i

检查keras/tensorflow是否正常调用GPU代码 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ[" a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='

OpenCV调用摄像头 环境 python:python3.6 摄像头:网络摄像头 Python库:openCV # -*- coding: utf-8 -*- # @author leone # @desc 使用 python 的 openCV 获取网络摄像头的数据 # @version 2018-12-23 import cv2 import sys # 根据摄像头设置IP及rtsp端口 url = 'rtsp://account:password@192.168.0.35:554/11'

昨天晚上想把opencv学习笔记整理一下,当跑opencv调用摄像头的程序的时候老是出现Assertion failed (size.width>0 && size.height>0) in cv::imshow,最后查阅资料知道了是因为调用imshow()函数的时候传入的Mat为空导致的,可能是刚开始的时候摄像头并没有初始化成功,就调用imshow()导致程序已启动就down掉了,只要在while循环中判断一下传入的Mat是否为空就解决了 #include <openc

1.指定GPU运算 如果安装的是GPU版本,在运行的过程中TensorFlow能够自动检测.如果检测到GPU,TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作. 如果机器上有超过一个可用的GPU,除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的.为了让TensorFlow使用这些GPU,必须将OP明确指派给他们执行.with......device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作: import tensorflow as tf import numpy as np w

[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

GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错如下: InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(300, 1), b.shape=(1, 10), m=300

用已经搭建好 face_recognition,dlib 环境来进行人脸识别 未搭建好环境请参考:https://www.cnblogs.com/guihua-pingting/p/12201077.html 使用OpenCV 调用摄像头 import face_recognition import cv2 video_capture = cv2.VideoCapture(0) # VideoCapture打开摄像头,0为笔记本内置摄像头,1为外USB摄像头,或写入视频路径 mayun_img

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

很多人知道,opencv不能直接对树莓派原装摄像头进行调用,因为raspicam不是V4L驱动,怎样才能使用树莓派原装摄像头,它可比多数usb摄像头清晰和小巧. 具体方法,给树莓派原装摄像头安装一个可用的V4L驱动.具体方法如下: 1:必要的更新 raspberrypi ~ $ sudo apt-get update raspberrypi ~ $ sudo apt-get upgrade 2:下载已经修改软件源, curl http://www.linux-projects.org/listi