为了提高图像处理的效率,GPU加速逐渐成为一种有效的解决方案。Python作为一种高效的编程语言,加之OpenCV强大的图像处理能力,二者结合能够大大提升我们的开发效率和运行性能。 项目目标 本项目旨在利用Python OpenCV库结合GPU加速技术,开发一个图像处理应用,能够实时处理视频流,从而提高视频监控、无人驾驶等应用场景下的图像...
(movl 赋值,cmpl 比较,jne 不等于跳转,jmp 无条件跳转) 从上面的汇编指令代码看出,如果比较()结果相等,则执行也就是比较指令的下一条指令,对应b=1顺序执行;如果比较()结果不相等,则执行跳转到,不是顺序执行。 当然,有的处理器可能会根据以往“顺序执行”与“跳转执行”的比例来进行分支预测,但是这也是需要积累...
4.调用内核函数，GPU运行程序；5.传输结果到CPU；6.继续主机代码执行。下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图。注意的问题：cu，cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中。在cpp文件声明wrapper函数，并调用wrapper函数。wrapper函数的声明定义需加extern "C"。OpenCV中GPU模块的使用 使用...
下载完成后并安装，确保CUDA SDK的bin目录（“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK4.2\C\common\bin”）已经添加到环境变量中后，我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。 一、生成项目文件 1.首先，我们将预使用的OpenCV-win源代码放置到指定目录 ...
在OpenCV使用cv2.VideoCapture(RTSP_URL) API函数对视频流解码时,默认解码硬件是CPU importcv2# TP-LINK全系列摄像机均支持通过RTSP协议来获取视频流,取流地址格式如下# 主码流为:rtsp://username:password@ip:port/stream1# 子码流为:rtsp://username:password@ip:port/stream2# port:RTSP端口,默认为554,若为...
2、CMake编译OpenCV 注意三个地方,缺一不可: (1)CUDA的路径,如图所示 第1步安装好后,Cmake会自动寻找,不用我们设置。如果CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR_NOFOUNDED,请回去第1步! (2)WITH_CUDA,默认是选中的。 (3)WITH_TBB,默认没有选中,记得勾上。tbb是需要自己安装的 ...
Windows2000/XP/2003版本的操作系统提供了默认共享功能,这些默认的共享都有“$”标志,意为隐含的,包括所有的逻辑盘(C$,D$,E$……)和系统目录Winnt或Windows(admin$)。访问WindowsXP默认共享非常简单:一是通过“开始”→“运行”,输入“\\计算机名或IP地址\D$或admin$”(不包括两侧的引号,下同);二是使用IE等...
我把这个文件夹和CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/hyx/local/opencv4文件夹放在公用文件夹里面,其他用户也可以使用。(改/.bashrc文件我试过了,还是会用到opencv-python版本)
在计算机视觉和图像处理的领域中,OpenCV是一个被广泛应用的开源计算机视觉库。它提供了丰富的功能,包括图像处理、物体识别、人脸检测等。除此之外,OpenCV还支持使用GPU进行硬解码,以加快图像处理的速度。在本文中,我们将介绍如何在Python中使用Opencv进行GPU硬解码,并附上相应的代码示例。
目录前置环境前言一,安装cuda,cudnn二,重新编译opencv+opencv_contrib1,cmake编译opencv+opencv_contrib2,VS生成解决方案三,VS运行opencv dnn加载onnx源码1,加载大佬的onnx模型2,加载自己的模型3, jetson nano上运行1)环境配置2)g++方式编译3)cmake方式编译4)jetson na opencv使用GPU进行末班匹配 opencv dnn 计算...