支持的模块大部分是以前的传统图像处理、对象检测、特征匹配、双目、图像拼接部分,其实这些对我们已经十分有用,大大扩展了OpenCV的应用场景、另外千万不要随便使用CUDA加速,有些简单的算法,OpenCV已经做的很好了,加速的效果并不明显,不信可以看下面的这个例子:...
OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA...
支持的模块大部分是以前的传统图像处理、对象检测、特征匹配、双目、图像拼接部分,其实这些对我们已经十分有用,大大扩展了OpenCV的应用场景、另外千万不要随便使用CUDA加速,有些简单的算法,OpenCV已经做的很好了,加速的效果并不明显,不信可以看下面的这个例子:...
支持的模块大部分是以前的传统图像处理、对象检测、特征匹配、双目、图像拼接部分,其实这些对我们已经十分有用,大大扩展了OpenCV的应用场景、另外千万不要随便使用CUDA加速,有些简单的算法,OpenCV已经做的很好了,加速的效果并不明显,不信可以看下面的...
根据上述知识点,整理完成了五个小时的视频教程,其它的先别说,直接看部分Demo效果吧,以我的笔记本GTX1050ti的显卡算例,OpenCV4 +CUDA支持的运行测试结果。 实时高斯双边滤波-人脸美颜无压力: 实时颜色对象检测与跟踪,完全飞起来 视频背景分析,不只是实时那么简单,简直是光速 ...
一直有人在研习社问我,怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章,但是其实你会发现,按照他们的做法基本都不会成功,原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因,真实原因是OpenCV4跟之前的版本,编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要...
3opencvcuda编程第一个程序cuda模块支持课程内容规划**行代码 logo 4gpumat对象操作-算术与位运算cuda内存对象gpumat简单的像素操作代码演示 logo 5图像直方图 6卷积操作-加速盒子模糊与高斯模糊卷积模糊操作图像梯度操作边缘提取操作 logo 7卷积操作-梯度与边缘提取卷积模糊操作图像梯度操作边缘提取操作 logo 8高斯双边加速...
一、ubuntu下安装opencv,并配置DNN模块使用CUDA加速 源码下载 opencv源码下载下载地址 opencv_contrib模块下载若想通过DNN模块使用cuda加速,opencv需要与opencv_contrib模块联合编译。下载地址 1 安装前准备 1.1 安装依赖 安装cmake(编译器)和依赖库 $ sudo apt-get install cmake #如果已经安装过cmake,则该步骤省略 $...
该课程制作者正在重新编辑内容,暂时不可学习,给你带来的不便深表歉意。
OpenCV4默认不生成.pc文件,OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON才会生成。其余就是CUDA的开启配置了。 编译 sudo make -j7 sudo make install 之后就是配置c++了,先在/etc/ld.so.conf.d/文件夹下新建一个opencv4.conf,里面写入/usr/local/lib。 cd /etc/ld.so.conf.d/ ...