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# c=cv.normalize(src,dst=b,alpha=4,beta=0,norm_type=cv.NORM_L1) # L1范数 # c=cv.normalize(src,dst=b,alpha=4,beta=0,norm_type=cv.NORM_L2) # L2范数 # c=cv.normalize(src,dst=b,alpha=4,beta=0,norm_type=cv.NORM_INF) # 无穷范数 c=cv.normalize(src,b,20,255,norm_type=cv...
roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [32, 30], [0, 180, 0, 256])#计算样本直方图 [32, 30]越小,效果越好 cv.normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) #规划到0-255之间 dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0,1], roiHist, [0, 180, 0, 256],...
通过图中数据对比可以看到,在相同的服务器和参数配置下,对于 30fps 1080p 视频流,OpenCV 最多可以开 2-3 个并行流,PyTorch(CPU)最多可以开 1.5 个并行流,而 CV-CUDA 最多可以开 60 个并行流。可以看出整体性能提升程度非常大,涉及到的前处理算子有 resize、padding、normalize 等,后处理算子有 crop、resize...
可以看出整体性能提升程度非常大,涉及到的前处理算子有 resize、padding、normalize 等,后处理算子有 crop、resize、compose 等。 三、异步化 为什么 GPU 可以适配前后处理的加速需求?得益于模型计算与前后处理之间的异步化,并与 GPU 的并行计算能力相适应。
normalize(src, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]) src参数表示输入数组。 dst参数表示输出与src相同大小的数组,支持原地运算。 alpha参数表示range normalization模式的最小值。 beta参数表示range normalization模式的最大值,不用于norm normalization(范数归一化)模式。 norm...
normalize函数代码: import numpy as np import cv2 as cv src=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.zeros((2,3)) # c=cv.normalize(src,dst=b,alpha=4,beta=0,norm_type=cv.NORM_L1) # L1范数 # c=cv.normalize(src,dst=b,alpha=4,beta=0,norm_type=cv.NORM_L2) # L2范数 ...
同时也需要使用到cv2.normalize()归一化函数: normalize(src, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]) src参数表示输入数组。 dst参数表示输出与src相同大小的数组,支持原地运算。 alpha参数表示range normalization模式的最小值。 beta参数表示range normalization模式的最大值,不用于norm normalization...
包括常用的 CvtColor、Resize、Crop、PadStack、Normalize 等。当前算子能够覆盖大部分应用场景,后续将会支持更多算子。 算子清单: 图4. CV-CUDA 支持算子清单 (2) 性能对比 在本文开头的背景模糊算法里,采用 CV-CUDA 替代 OpenCV 和 TorchVision 的前后处理后,整个推理流程的吞吐率提升了 20 倍以上。下图展示了在...
resize() 将图像张量转化为模型的输入张量尺寸；convertto() 将像素值转化为单精度浮点值；normalize()...