SystemUserSystemUseralt[Error]call cv2.cuda_GpuMat()报错信息: "Function not found" 以下是一个常见错误的日志代码块: AI检测代码解析 # 错误日志示例# [ERROR] Function not found: cv2.cuda_GpuMat# Line: 42# File: main.py 1. 2. 3. 4. 性能优化 为保证性能的最优化,我们需要利用新特性进行调优。
为了将数据保留在GPU内存中,OpenCV引入了一个新的类cv :: gpu :: GpuMat(或Python中的cv2.cuda_GpuMat)作为主要数据容器。其界面类似于cv :: Mat(cv2.Mat),从而使向GPU模块的过渡尽可能平滑。值得一提的是,所有GPU函数都将GpuMat接收为输入和输出参数。通过这种在代码中链接了GPU算法的设计,您可以减少在CPU和...
importcv2# 加载图像image_path='input.jpg'image=cv2.imread(image_path)# 将图像上传到 GPUimage_gpu=cv2.cuda_GpuMat()image_gpu.upload(image)# 进行高斯模糊处理gaussian_gpu=cv2.cuda.createGaussianFilter(cv2.CV_8UC3,-1,15)blurred_gpu=gaussian_gpu.apply(image_gpu)# 将结果从 GPU 下载到 CPUblur...
要在Ubuntu系统上配置Python OpenCV以支持CUDA,可以按照以下步骤进行: 1. 检查Ubuntu系统上是否已安装CUDA工具包和cuDNN库 首先,你需要确认CUDA和cuDNN是否已经安装在你的Ubuntu系统上。你可以通过以下命令来检查CUDA的版本: bash nvcc --version 如果CUDA已安装,这个命令会显示CUDA的版本信息。 对于cuDNN,你需要检查...
Static CUDAGPUMATND_Init() { CudaGpuMatND := ComObject("OpenCV.CV.CUDA.GPUMATND") Return CudaGpuMatND } Static CUDAHOSTMEM_Init() { CudaHostMem := ComObject("OpenCV.CV.CUDA.CUDAHOSTMEM") Return CudaHostMem } Static CUDATARGETARCHS_Init() { CudaTargetArchs := ComObject("OpenCV.CV.CUDA.TAR...
@dkurtThis is clever :) However, you made a small mistake. CuPy is row-major (like NumPy is), while Opencv GpuMat (and Mat too) is column-major, so it should be a little different (and parentheses to pass a tuple): mat=cv2.cuda.createGpuMatFromCudaMemory((arr.shape[1]*channels,ar...
Ptr<cv::cuda::GpuMat> for argument 'mat' > - Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'mat' 报错代码段: v = cv.filter2D(img_i, -1, G_x) h = cv.filter2D(img_i, -1, G_y) img = np.sqrt(v **2 + h**2) # 此处省略阈值处理 cv.namedWindow("Image_Sobel", cv.WINDOW_NORMAL)...
(True, <cuda_GpuMat 0x7f06c5a841d0>) >>> cap.nextFrame() (True, <cuda_GpuMat 0x7f06c5a84170>) >>> cap.nextFrame() (True, <cuda_GpuMat 0x7f06c5a84190>) >>> cap.nextFrame() (True, <cuda_GpuMat 0x7f06c5a841b0>) >>> cap.nextFrame() ...
> - Expected Ptr<cv::cuda::GpuMat>forargument'mat'> - Expected Ptr<cv::UMat>forargument'mat' 报错代码段: v = cv.filter2D(img_i, -1, G_x) h = cv.filter2D(img_i, -1, G_y) img = np.sqrt(v**2+ h**2)# 此处省略阈值处理cv.namedWindow("Image_Sobel", cv.WINDOW_NORMAL) ...
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() print('\t{} GPU devices detected'.format(gpus)) if gpus > 0: npTmp = np.random.random((1024, 1024)).astype(np.float32) npMat1 = np.stack([npTmp, npTmp], axis=2) npMat2 = npMat1 cuMat1 = cv2.cuda_GpuMat() cuMat2 = cv2.cuda_GpuMat(...