复制 //swap.cu#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<opencv2/core/cuda_devptrs.hpp>using namespace cv;using namespace cv::gpu;//自定义内核函数__global__voidswap_rb_kernel(constPtrStepSz<uchar3>src,PtrStep<uchar3>dst){int x=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDi...
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp> #pragma comment(lib,"opencv_gpu2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") using namespace cv; using namespace cv::gpu; extern "C" void swap_rb(const GpuMat& src,GpuMat& dst,Stream& stream ...
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...
采用cuda gpu交换opencv图像的 r, b通道 0. 代码 main.cpp #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" using namespace cv; extern "C" void swa...
python 使用cuda版本的opencv 引言 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是其对于GPGPU(A General-Purpose Graphics Processing Unit)的正式名称。通过该技术,开发者可以利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU进行计算。极大加速计算型应用的效率。通常用于游戏开发、视频编解码...
OpenCV4.8 CUDA编程代码教程 预计阅读时间 :12 mins 01CUDA支持模块 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,...
最新版本OpenCV4.8 + CUDA11.x 支持多种深度学习模型加速推理,只需要两行代码修改即可获取。 视频教程 02 根据大家的反馈,我重新录制了一个OpenCV CUDA 视频教程,基于OpenCV4 CUDA高级API,实现了传统图像处理模块与深度学习模型推理的速度全面提升的编程技能!代码拿来即用,支持Jetson开发板上移植运行。扫码即可查看视频...
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 ...
1、OpenCV 环境下 CUDA 编程示例在 CUDA 平台上对图像算法进行并行加速是目前并行计算方面比较简单易行的一种方式,而同时利用 OpenCV 提供的一些库函数的话,那么事情将会变得更加easy。以下是我个人采用的一种模板,这个模板是从 OpenCV 里的算法CUDA 源码挖掘出来的,我感觉这个用起来比较傲方便,所 以经常采用。首先...