opencvcuda resize函数头文件 opencv resize函数踩坑 最近在运行如下一段代码时,生成的mapx和mapy有点异常。 代码片段如下: #include<opencv2/imgproc/detail/distortion_model.hpp> #include"opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char ** argv) { if (argc < 2) { ...
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...
第2步:处理图像 OpenCV CUDA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.cud...
OpenCV CUDA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)) 注意:你调用的函数的第一...
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)) ...
编写一个简单的演示(C ++和Python),以了解OpenCV提供的CUDA API接口并计算我们可以获得的性能提升。 一、支持的模块 据称,尽管并未涵盖所有库的功能,但该模块“仍在继续增长,并正在适应新的计算技术和GPU架构。” 让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。在这里,我们可以看到已支持的模块: ...
第2步:处理图像OpenCV CUDA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)) ...
() /1000.0);1920auto start_pre_time =chrono::high_resolution_clock::now();2122/** 设置图像大小,并转换为灰度图*/23cv::cuda::resize(gpu_frame, gpu_frame, Size(960,540),0,0, INTER_LINEAR);24cv::cuda::GpuMat gpu_current;25cv::cuda::cvtColor(gpu_frame, gpu_current, COLOR_BGR2GRAY...
编写一个简单的演示(C ++和Python),以了解OpenCV提供的CUDAAPI接口并计算我们可以获得的性能提升。 一、支持的模块 据称,尽管并未涵盖所有库的功能,但该模块“仍在继续增长,并正在适应新的计算技术和GPU架构。” 让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。在这里,我们可以看到已支持的模块: ...
利用GPU进行加速,可以使用OpenCV的cv2.cuda模块。 代码语言:txt 复制 import cv2 # 初始化CUDA cuda_available = cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() > 0 if cuda_available: image = cv2.imread('path_to_image') gpu_image = cv2.cuda_GpuMat() gpu_image.upload(image) gpu_gray = cv2.cuda.cvtColor...