其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法,但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库(OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用)。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少,博主根据官方的reference介绍,参考CPU版的ORB算法,摸索出了一套CUDA ORB算法的程序并编译运行成功。 本文将给出CPU、...
CUDA还支持各种特征匹配,以ORB特征匹配为例,实现CUDA版本的特征匹配会比没有CUDA版本的速度快到10倍以上,基本也可以达到实时级别。以ORB特征匹配为例,代码演示如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // gpu datacuda::GpuMat d_object_image;cuda::GpuMat d_scene_image;// cuda::GpuMat d...
以ORB特征匹配为例,代码演示如下: //gpudata cuda::GpuMatd_object_image; cuda::GpuMatd_scene_image; //cuda::GpuMatd_keypoints_scene,d_keypoints_object;//GPUkeypoints vector< KeyPoint >h_keypoints_scene,h_keypoints_object;//CPUkeypoints cuda::GpuMatd_descriptors_scene,d_descriptors_object;/...
// cv::Ptr<cv::cuda::FastFeatureDetector> detector= cv::cuda::FastFeatureDetector::create(100, true, 2); //fast // cv::Ptr<cv::cuda::ORB> detector = cv::cuda::ORB::create(); //orb /***SURF+MATCH***/ // cv::cuda::GpuMat d_image; // d_image.upload(h_img1); // dete...
SURF: surf的加速算法. opencv有cpu和cuda实现 ORB: 使用FAST特征检测和BRIEF特征描述子. opencv有cpu和cuda实现 他们的好处是什么: 尺度和旋转不变性,说白了就是兼容不同分辨率、旋转、尺度的变换 速度排序: ORB(cuda)>SURF(cuda)>ORB>SURF>SIFT 效果排序(效果不止是特征点的数量,更重要的是特征点的质量): ...
高度优化的代码 底层优化：OpenCV 的核心代码经过了高度优化，使用了 SIMD（单指令多数据）指令集（如 SSE、AVX）和多线程技术，能够充分利用多核处理器的性能，提高计算速度。GPU 加速：支持使用 GPU 进行加速计算，通过 CUDA（NVIDIA 的并行计算平台和编程模型）和 OpenCL（开放计算语言）接口，可以将一些计算密集型...
如何在OpenCV中使用ORB进行图像匹配? 关键点(Key Points)是在计算机视觉和图像处理领域中常用的概念,用于描述图像或视频中具有显著性、重要性或独特性的特征点。关键点通常是图像中的角点、边缘、纹理等局部特征,具有良好的不变性和可重复性。 关键点检测(Key Point Detection)是指在图像或视频中自动识别和定位关键点...
仅使用 OpenCV DNN 进行推理有几个优点。将模型训练转移到其他库并使用预先训练的模型可以得到简单明了的代码。这使得那些不一定对 DNN 有深入了解的用户可以更轻松地采用 CV 概念。此外，除了基于 CUDA 的 NVIDIA CPU 之外，这种方法还支持基于 OpenCL 的 Intel GPU，从而实现更高的性能。在本教程中，我们将使用...
SURF: surf的加速算法. opencv有cpu和cuda实现 ORB: 使用FAST特征检测和BRIEF特征描述子. opencv有cpu和cuda实现 他们的好处是什么: 尺度和旋转不变性,说白了就是兼容不同分辨率、旋转、尺度的变换 速度排序: ORB(cuda)>SURF(cuda)>ORB>SURF>SIFT 效果排序(效果不止是特征点的数量,更重要的是特征点的质量): ...
ORB: 使用 FAST 特征检测和 BRIEF 特征描述子. opencv 有 cpu 和 cuda 实现 他们的好处是什么: 尺度和旋转不变性,说白了就是兼容不同分辨率、旋转、尺度的变换 速度排序: ORB(cuda)>SURF(cuda)>ORB>SURF>SIFT 效果排序 (效果不止是特征点的数量,更重要的是特征点的质量): SIFT>ORB>SURF ...