importcv2importnumpyasnp# 从文件加载图像image=cv2.imread('image.jpg')# 确保图像加载成功ifimageisNone:raiseException("Could not load image!")# 转换图像为GPU矩阵image_gpu=cv2.cuda_GpuMat()image_gpu.upload(image)# 创建CUDA流stream=cv2.cuda.Stream()# 定义高斯核kernel_size=(5,5)sigma=1.5gaussi...
我们将使用OpenCV中的Sobel算子来进行边缘检测,并结合CUDA来加速计算。 importcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用OpenCV自带的Sobel算子进行边缘检测sobel_x=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)sobel_y=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0...
我想使用 OpenCV 的 CUDA 模块来 CUDA 加速我的应用程序的某些部分,并在他们的 .hpp 文件中注意到他们似乎正在使用 Python 和 Java 的 OpenCV 导出宏。但是,我似乎无法访问那些 CUDA 功能,即使我正在构建 OpenCV WITH_CUDA=ON。 是否需要使用诸如 PyCUDA 之类的包装器才能访问 GPU 功能,例如 cudaarithm 中的阈值...
1、构建opencv_contrib模块,目录结构如下: 1.1 cuda2.hpp 内容如下: #ifndef __OPENCV_CUDA2_HPP__ #define __OPENCV_CUDA2_HPP__ #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp"…
BUlLD_opencv_python_bindings_generator BUlLD_opencv_python_tests 2、检查python路径信息 13.5 在搜索框输入 WITH_CUDA 勾选编译项 WITH CUDA 在搜索框输入 OPENCV_DNN 勾选BUILD opencv dnn 在搜索框输入 OPENCV_DNN_CU 勾选OPENCV_DNN CUDA 在搜索框输入 ENABLE_FAST_MATH ...
OpenCVCUDA函数返回cv2.cuda_GpuMat(GPU矩阵),因此每个结果都可以在用户不必重新上传的情况下进行操作。 让我们把图像从RGB转换成BGR(OpenCV格式),然后调整大小; screenshot =cv.cuda.cvtColor(gpu_frame, cv.COLOR_RGB2BGR) screenshot= cv.cuda.resize(screenshot, (400, 400)) ...
Selective Search for Object Detection (C++ / Python) Code Installing Deep Learning Frameworks on Ubuntu with CUDA support Parallel Pixel Access in OpenCV using forEach Code cvui: A GUI lib built on top of OpenCV drawing primitives Code Install Dlib on Windows Install Dlib on Ubuntu Install ...
(c) for c in np.random.randint(0, 255, 3)] cv2.circle(canvas, pt, 3, pt_color, 5) # 在左半部分最上方打印文字 cv2.putText(canvas, 'Python-OpenCV Drawing Example', (5, 15), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 1) cv2.imshow('Example of basic drawing functions', ...
High Dynamic Range (HDR) Imaging using OpenCV (C++/Python) Code Deep learning using Keras – The Basics Code Selective Search for Object Detection (C++ / Python) Code Installing Deep Learning Frameworks on Ubuntu with CUDA support Parallel Pixel Access in OpenCV using forEach Code cvui: A GUI...
如果你有兼容CUDA的GPU,那么可以安装有GPU支持的dlib,这样面部识别能更快、更精确。 我建议从源代码安装dlib,这样可以更精细地控制安装过程: 安装face_recognition包 face_recognition模块只需简单地使用pip命令即可安装: 安装imutlis 我们还需要imutils包提供一些遍历的函数。在Python虚拟环境中使用pip即可: ...