cv::cvtColor(image_src, image_src, cv::COLOR_BGR2GRAY); GpuMat img_process; img_process.upload(image_src); removeRowPointCaller(img_process); if (cudaGetLastError() != cudaSuccess){ //Check error after call kernel function std::cout << "调用detheringProcessCaller失败" << std::endl; e...
1.我最终成功实现了opencv中利用cuvid实现GPU视频解码: 核心代码是: 1cv::cuda::GpuMat d_frame;2cv::Ptr<cv::cudacodec::VideoReader> d_reader =cv::cudacodec::createVideoReader(mp4_file_name);3for(;;)4{5if(!d_reader->nextFrame(d_frame))//BRGA格式6break;7gpu_frame_count++;8cv::Mat ...
可以看到 gimg.data 后面有很多补零,这是因为 cv::cuda::GpuMat.data 的数据是 2048 字节补齐的,而同为 cpu 版的 mat.data 就不会有这个问题,这个误区很容易让人犯错。比如你如果用 gimg.data 来代替 gpuBuf 使用,结果就会有问题;或者你可能实验了将 gimg download 到 cpu mat (也就是代码中的 cimg),...
cv::cuda::GpuMat类型的OpenCV函数,但该变量既不是NumPy数组也不是标量。以下是一些步骤和建议来解决这个问题: 1. 确认mat变量的数据类型 首先,你需要确认mat变量的数据类型。你可以通过打印其类型来检查它: python print(type(mat)) 这将帮助你了解mat的确切类型,从而决定下一步的操作。
在OpenCV的GPU模块中,cv::GpuMat是一个核心的数据结构,它用于在GPU上存储和操作图像数据。由于其高效的内存管理和数据传输机制,GpuMat在计算机视觉应用中发挥着重要作用。然而,对于初学者和某些经验不足的开发者来说,GpuMat的数据排布方式可能会引发一些误解和困惑。本文将对这些误区进行解析,并提供实用的建议。 误区一...
#include <opencv2/cudaobjdetect.hpp> using namespace std; using namespace cv; using namespace cuda; 3、操作GpuMat像素在__global__函数中进行,返回值一定是void,此处操作的是将偶数行的像素置为255。 /** * GPU访问数据 * @param mat GpuMat被强转为PtrStep<>类型之后的参数 ...
cv::cuda::GpuMat gpuMat; gpuMat.create(cv::Size(width, height), CV_8UC4); NppStatus status = nppiNV21ToBGR_8u_P2C4R((const Npp8u * const*)m_frame.frame.pPitch[0], m_frame.pitch, (Npp8u *)gpuMat.cudaPtr(), gpuMat.step, ...
opencv 源码分析 CUDA可分离滤波器设计 ( 发现OpenCV的cuda真TM慢 ) 2019-12-17 11:48 − 1. 主函数 void SeparableLinearFilter::apply(InputArray _src, OutputArray _dst, Stream& _stream) { GpuMat src = _src.getGpuMat(); CV_Asser... 洛笔达 0 388 python--openCV 2019-12-23 10:22...
1回答 如何在python中将自定义内核应用于cuda_GpuMat 、 如何在我的cuda_GpuMat上正确地应用自定义内核? 浏览31提问于2020-12-22得票数 0 2回答 不同特征的不同内核-科学知识-学习支持向量机 、、、 我正在尝试使用sklearn.svm.SVC构建一个分类器,但我想将内核分别训练在不同的特性子集上,以便更好地表示...
为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个...