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利用OpenCV已经提供的部分接口,完成一些Cuda编程的基本处理,简化编程的复杂程度;只是根据自己业务需求,自定义内核函数或扩展OpenCV已提供的内核函数。这样既可以充分利用OpenCV的特性,又可以满足业务的不同需求,使用方便,且易于扩展。下面是简单的示例程序: //swap_rb.cu#include <opencv2/core/cuda_devptrs.hpp>usingn...
利用OpenCV已经提供的部分接口,完成一些Cuda编程的基本处理,简化编程的复杂程度;只是根据自己业务需求,自定义内核函数或扩展OpenCV已提供的内核函数。这样既可以充分利用OpenCV的特性,又可以满足业务的不同需求,使用方便,且易于扩展。下面是简单的示例程序: //swap_rb.cu#include <opencv2/core/cuda_devptrs.hpp>usingn...
NVIDIA有一个比较好的入门博客《An Easy Introduction to CUDA C and C++》,概念讲的比较全面。 OpenCV+CUDA核函数 OpenCV从3.0版后集成了关于CUDA相关操作的高级封装,其中GpuMat数据类型可以看做Mat的GPU版本,有极好的数据属性封装,且能够内部隐式转化成可以直接作为核函数参数的PtrStepSz、PtrStep。 以下以一个3通...
python的opencv使用cuda opencv cuda 一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法,请参考: 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注...
CUDA跟OpenCV的混合编程,注意OpenCV需要重新编译 1.注意事项 编译的办法参见: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113 以下是程序代码,网上搜的例子: 注意事项:32位工程添加64位的支持(主要取决于你编译的版本),配置好cuda的项目路径include...
1、构建opencv_contrib模块,目录结构如下: 1.1 cuda2.hpp 内容如下: #ifndef __OPENCV_CUDA2_HPP__ #define __OPENCV_CUDA2_HPP__ #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> namespace cv { namespace cuda2 ...
2. 数学计算常用类型 类型转换 make_float2接收一个float类型s，返回一个float2类型，其中x和y的值都设...
计算机视觉正在给许多行业带来革命性的变化,OpenCV 是使用最广泛的计算机视觉工具之一,能够在多种编程语言中工作。目前,需要在计算机视觉中实时处理较大的图像,而单凭 OpenCV 是难以做到的。… 关注话题 管理 分享 简介 讨论 精华 等待回答
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行,实现对OpenCV图像处理程序的加速运行,当前支持加速的模块包括如下: 图像背景分割 视频编解码 特征2D 卷积滤波 图像处理 对象检测 光流 双目视觉 基本上包含了OpenCV图像处理的主要功能,这里有一个地方需要特别注意,就是编译时候选择不同的CUDA版本,对上述模块的支持略微不同。比如最新...