//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*blockDim.x;...
利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速,使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输,内核函数调用参数的设置,内核函数的优化等。 优点是处理过程受控于用户,用户可以实现更多的并行加速处理操作。 缺点是使用复杂,代码编写量较多,需要熟悉Cuda相关资料和API接口。下面是简单的示例程序: __global__ ...
我使用的是赵开勇的CUDA_VS_Wizard,主函数还是用的cu文件。以下代码是对Vibe背景建模算法的并行,背景建模算法是目前接触到易于并行的一类,如GMM等,而且加速效果不错,因为一个线程执行的数据就是对应一个像素点。 代码如下: sample.cu [cpp]view plaincopy ...
#include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #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...
默认情况下,每种OpenCV CUDA算法都使用单个GPU。如果需要利用多个GPU,则必须在GPU之间手动分配工作。要切换活动设备,请使用cv :: cuda :: setDevice(cv2.cuda.SetDevice)函数。 五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计...
默认情况下,每种OpenCV CUDA算法都使用单个GPU。如果需要利用多个GPU,则必须在GPU之间手动分配工作。要切换活动设备,请使用cv :: cuda :: setDevice(cv2.cuda.SetDevice)函数。 五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计...
OpenCV环境下CUDA编程示例.docx,OpenCV 环境下 CUDA 编程例如 在CUDA 平台上对图像算法进展并行加速是目前并行计算方面比较简洁易行的一种方式,而同时利用OpenCV 供给的一些库函数的话,那么事情将会变得更加 easy。以下是我个人承受的一种模板,这个模板是从 OpenCV 里的
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...
默认情况下,每种OpenCV CUDA算法都使用单个GPU。如果需要利用多个GPU,则必须在GPU之间手动分配工作。要切换活动设备,请使用cv :: cuda :: setDevice(cv2.cuda.SetDevice)函数。 五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计...
vs2019-cuda-opencv配置入门 安装完CUDA后,系统变量会自动增加CUDA_PATH CUDA的使用 1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 Cuda示例代码 4、右击项目->生成依赖项->生成自定义,在弹出的对话框中选择CUDA...