了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码

更换了数据集, 在计算交叉熵损失时出现错误 : cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMa 解决检查两个问题: 1. 模型输出label数量 是否与 标签类别数量相同 <label为 男,女, 位置, 但是我模型设计只有男/女> 2. label是否有-1的情况,需要提前过滤掉,类似下面这样的标签

问题 在服务器上安装mxne的GPU版本 sudo pip install mxnet-cu80==1.2.1 然后在gpu上创建数据 import mxnet as mx mx.nd.array([0], ctx = mx.gpu()) 发现报错. mxnet.base.MXNetError: [14:40:28] src/storage/storage.cc:119: Check failed: e == cudaSuccess || e == cudaErrorCudartUnloadin

配置ubuntu17.1+CUDA9.2的caffe环境,CUDA sample编译完成,执行到./deviceQuery时报错:CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 查看CUDA toolkit releaseNote,发现CUDA版本对显卡驱动版本有要求: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 大家可以通过网站ht

Pytorch报错:cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 这种问题是网上比较常见的,一般的原因就是Label没有从0开始导致数组或者tensor超出范围.我这次也是这个原因,具体来说,是由于使用了nll_loss造成的.关于NLLLoss,可以看我的这篇文章. 在计算NLLLoss时,要算X_label,但是输入的lab

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() {  const int N=50000; //任务1:创建数组  vector<int> a(

由于懒和人的忘性,以前做的一些笔记再回过头看时又有些生疏了,我决定把一些内容整理出来,以供有需要的来参考. 了解的人知道其价值所在,不知道的人就弃之如废物吧. 本篇是JPEG解码系列的第一篇--JPEG文件格式概览. 1. 图片文件的数据是什么? 这是一幅人眼可视的图片: 这是其对应的二进制数据:(由于二进制数据量浩如烟海,只截取头部的一些数据,使用的工具是WinHex)  2. 为什么需要文件格式来表达图像? 这就凸显了规范的重要性,使用同一套标准,各厂商都按照这个标准进行文件格式封装,那么你

与具体的编码数据空间相比,jpeg文件头占据非常小乃至可以忽略不计的大小. 仍然拿JPEG解码--(1)JPEG文件格式概览中的<animal park>这张图片来举例,从跳过SOS(FF DA)的TAG开始--0x153, 就真正进入了编码数据区域,如下图所示: 其占据的比例为:0x153/0x9721 = 339/38689 = 0.876%,还不到1%,其他jpeg图片也是类似情况. 但是,就是这么小的数据区域,却是至关重要的地方,某些关键的地方一个字节出错了的话,解码就会出错(例如hu

jpeg库下载地址: http://www.ijg.org/ 交叉编译三部曲: A ./configure --host=arm-linux-gcc --prefix=/home/flying/jpeg-install B make C make install jpeg库是解压jpeg/jpg图片或将图片压缩为jpeg/jpg格式所用到的库,使用起来比较简单! jpeg/jpg解码过程: 1. 创建jpeg对象和错误处理对象 struct jpeg_decompress_struct cinf

一．RGB模型与YUV模型 1.RGB模型 我们知道物理三基色分别是红(Red).绿(Green).蓝(Blue).现代的显示器技术就是通过组合不同强度的红绿蓝三原色,来达成几乎任何一种可见光的颜色.在图像储存中,通过记录每个像素的红绿蓝强度,来记录图像的方法,称为RGB模型 (RGB Model).常见的图片格式中,PNG和BMP这两种就是基于RGB模型的. 2.YUV模型 除了RGB模型外,还有一种广泛采用的模型,称为YUV模型,又被称为亮度-色度模型(Luma-ChromaModel).它

一．RGB模型与YUV模型 1.RGB模型 我们知道物理三基色分别是红(Red).绿(Green).蓝(Blue).现代的显示器技术就是通过组合不同强度的红绿蓝三原色,来达成几乎任何一种可见光的颜色.在图像储存中,通过记录每个像素的红绿蓝强度,来记录图像的方法,称为RGB模型 (RGB Model).常见的图片格式中,PNG和BMP这两种就是基于RGB模型的. 2.YUV模型 除了RGB模型外,还有一种广泛采用的模型,称为YUV模型,又被称为亮度-色度模型(Luma-ChromaModel).它

Cuda 解码 全尺寸 解码 .全尺寸窗口绘制测试( 分别 测试 视频 文件和 IP 相机 实时视频 ) 1080 p 视屏 文件 全尺寸 解码 全尺寸 显示 72 0p IP 相机 全尺寸 解码 全尺寸 显示 (最多只能获取 6路)

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下: a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()print(a) 一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.

This is caused by the unmatching of gpu device number when loading a saved model. torch.load('my_file.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) ref: http://blog.csdn.net/shincling/article/details/78919282

本篇是该系列的第四篇,主要介绍霍夫曼解码相关内容. 承接上篇,文件头解析完毕后,就进入了编码数据区域,即SOS的tag后的区域,也是图片数据量的大头所在. 1. 解码过程规则描述 a)从此颜色分量单元数据流的起点开始一位一位的读入,直到读入的编码与该分量直流哈夫曼树的某个码字(叶子结点)一致,然后用直流哈夫曼树 查得该码字对应的权值.权值(共8位)表示该直流分量数值的二进制位数,也就是接下来需要读入的位数. b)继续读入位数据,直到读入的编码与该分量交流哈夫曼树的某个码字(叶子结点)一致,然后用

本篇是该系列的第五篇,承接上篇huffman解码,介绍接下来的两个步骤--反量化和逆zigzag变换,即IDCT前的两个步骤. 需要说明的是,这两个步骤可以颠倒,本人的实现是,先反量化,再逆ZigZag变换. 其实,这两步不需要太多说明,无非是查表对数据进行scale和数据重排,为了完整性,还是介绍一下吧. 1. 反量化 先拿到两个表,一个是解析文件头得到的量化表,另外一个是huffman解码得到的重建的8x8的block表.如下:       如何操作?对应位置相乘,即得到的反量化表:  2.

本篇是该系列的第六篇,承接上篇IZigZag变换,介绍接下来的一个步骤--逆离散余弦变换,即逆零偏置前的一个步骤. 该步骤比较偏理论,其业务是对IZigZag变换后的数据,再进一步的处理,使其恢复DCT变换前的数据. 需要补充一点说明的是,上面的DCT其实是DCT2,因为jpeg编码下都是对8x8的像素块进行处理. 1. 理论 1.1. 背景 DCT,即离散余弦变换,常用图像压缩算法,步骤如下 1)分割,首先将图像分割成8x8或16x16的小块: 2)DCT变换,对每个小块进行DCT变换: 3)

上一篇对摄像头预览,拍照做了大概的介绍,现在已经可以拿到视频帧了,在加上 RTSP 实现,就是直播的雏形,当然还要加上一些 WEB 管理和手机平台的支援,就是一整套直播软件. 介绍一些基础概念:RTP RTSP RTMP RTP 实时传输协议,RTMP 以前  flash 用的视频协议,RTSP 目前比较流行的 直播协议 用到的软件和第三方库:ffmpeg live555 VLC VLC 全平台播放器,win ubuntu mac os android 各个平台都有,功能强大,UI美观,还没有广

=====================================================视音频编解码学习工程系列文章列表: 视音频编解码学习工程:H.264分析器 视音频编解码学习工程:AAC格式分析器 视音频编解码学习工程:FLV封装格式分析器 视音频编解码学习工程:TS封装格式分析器 视音频编解码学习工程:JPEG分析器 ===================================================== 本文介绍一个自己的开源小项目:JPEG分析器.

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一