# make install 成功后进入example 文件夹 测试,输入arm-linux-gcc -o xvid_encraw xvid_encraw.c -lc -lm -I../src/ -L../build/generic/=build -lxvidcore 即可生成xvid_encraw 这里可以在交叉编译链目录/usr/local/arm/4.3.2/arm-none-linux-gnueabi/的include,lib 下生成相应的头文件和库文件 4...
g++ example.cpp -o example.o -c -Wall -I/usr/local/include/opencv4/opencv -I/usr/local/include/opencv4 In file included from /usr/local/include/opencv4/opencv2/core.hpp:52:0, from example.cpp:1: /usr/local/include/opencv4/opencv2/core/cvdef.h:716:4: error: #error "OpenCV 4.x...
处理库 ###4.OpenCL(amd显卡程序,cuda nvidia程序) 调用GPU、CPU图形计算的框架,绘图需要OpenGL支持
// First, select an OpenCL platform to run on. For this example, we // simply choose the first available platform. Normally, you would // query for all available platforms and select the most appropriate one. errNum = clGetPlatformIDs(1, &firstPlatformId, &numPlatforms); if (errNum !=...
使用CMake 配置 OpenCV 的步骤总结如下: 选择源目录(在下面将其命名为OPENCV_SRC)和目标目录[OPENCV_BUILD)。 目标目录是编译后的二进制文件所在的位置。 选中分组和高级复选框,然后单击配置按钮。 选择所需的编译器(例如,GNU 默认编译器,MSVC 等)。 设置首选选项,然后取消设置不需要的选项。 单击配置按钮并重复...
我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型(EAST 模型)来识别扫描文档和照片中的文本,该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中,我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。 本章将涵盖以下主题: 训练和使用级联分类器检测对象 使用深度学习模型进行对象检测 ...
例如,ONNX 支持有助于模型跨各种语言和框架的可移植性,OpenCL 减少了计算机视觉应用程序的运行时间,Graph API 有助于提高应用程序的效率,OpenVINO 工具包使用英特尔的处理器和模型动物园来提供高效的深度学习模型。在后面的章节中,我们将主要关注 OpenVINO 工具包和 DLDT 以及加速计算机视觉应用。但是,我也应该在这里...
自从opencv把dnn模块包含进来之后,卷积的实现方式就在不断的扩充,以便满足dnn在PC,手机,边缘计算设备上的部署。到目前为止,可调用由cuda,opencl,tengine,VulKan实现的卷积。其中tengine,VulKan对移动设备,边缘计算有更好的支持,那么它们内部是如何实现的呢?
找到opencv-3.4.2/samples/cpp/example_cmake 目录下,官方已经给出了一个cmake的example,我们可以拿来测试下。按顺序执行: 1. cmake . 2. make 3. ./opencv_example 即可看到打开了摄像头,在左上角有一个hello opencv ,即表示配置成功。这时候成功啦,给自己点个赞,么么哒!
https://www.khronos.org/opencl/ OpenCL和CUDA是两种异构计算(此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。)的编程模型。 CUDA只支持NVIDIA自家的GPU。OpenCL最早是由Apple提出,后来交给了Khronos这个开放标准组织。 CUDA C语言与OpenCL的定位不同,或者说是使用人群不同。CUDA C是一种高级语言,那些对硬件了解...