512x512のlenaさんの画像を読み込み、CPUとGPUでそれぞれ300x300にリサイズして、処理時間を測定しました。リサイズは10000回実施して平均値を取得しています。GPU(CUDA)関数は、基本的にcv2 の後ろにcuda が付くだけです。通常のCUDAプログラミングと同様に、デバイス(GPU)側メモリの確保と、ホ...
OpenCV は画像データを Numpy ndarray の形式で持ちますが、GRAYSCALE だと {height, width} (uint8) の2次元、COLOR 指定では {height, width, 3} (uint8) の 3次元になります。 ANYCOLOR を指定すると画像ファイルがグレースケールだと {height, width} (uint8) 、色付きの場合は {height, w...
いくつかのパラメータが必要です。1つ目は画像、2つ目はFacesベクトルを使用して取得したポイント(x,y)、次のパラメーターは長方形の 2 番目のポイントです。 次の2つのパラメータは、色と厚さです。 importcv2 F_C=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")window.adpushup...
よく使う流れなら、これらを 1 つで処理できる ②「D(画像データ)」という関数を用意した方が楽です。つまり「D(画像データ)= C(B(A(画像データ))) という関数です。 GPU は、このような数値の配列を処理する「便利な関数」をチップに回路レベルで持ったものです。つまり D() 関数...