本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/59afd8b3/,欢迎阅读最新内容! speed up opencv image processing with OpenCL Guide OpenCL is a framework for writing programs that execute on these heterogenous platforms. The developers of an OpenCL library utilize all OpenCL c

近日,百度云与联捷计算科技(CTAccel)共同推出基于FPGA的图像加速解决方案(CIP,CTAccel Image Processor),实现对JPEG转码JPEG.JPEG转码WebP(M6)等进行FPGA加速的功能,聚焦社交平台.新闻网站.电商.云相册等场景,解决了CPU做图片处理时吞吐速率低.图片处理耗时长.服务器计算资源消耗大等问题,成功地将吞吐速率提升10倍.时延降低3倍,TCO支出降低3倍,极大地提升整体解决方案的性能. 百度云与联捷联手推出FPGA图像加速解决方案(CIP) F

原文:AForge,Emgu.CV抓拍图像大小 2017年,忙忙碌碌地过去了,象往年一样,依然没有时间上CSDN,博客园. 这一年是打工以来最辛苦的一年. 这一年用了不少自己没有接触过的东西.如人脸识别,小程序,android开发等. 从.net到java,开发当中有很多坑,有些是通过baidu,bing搜到国内外辛苦贡献的开发人员的答案而解决的. 而我根本没有时间把这些解决方法贡献到社区,因为象一台机器要不停地运转,产出-- 在做人脸识别项目时使用了:AForge,Emgu.CV.用它们来显示

缩放图像是图像处理中需要经常使用的操作.太小的图像在图像识别中不能很好的处理,需要将其放大,太大的图像不方便储存,需要将其缩小,下面记录OpenCV图片缩放方法. 缩放函数 , , int interpolation=INTER_LINEAR ) 参数说明: src – 原图像 dst – 输出图像 dsize – 输出图像大小,如果为0 则通过此公式计算得到:Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows)),dsize和fx,fy不能全为空 fx – x

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思

xp主机用VMware9和10安装Ubuntu12.04后无法进入图像界面 备注:虚拟机安装Ubuntu12.04 64位版本 刚开始我用VMware-workstation-full-8.0.3来安装Ubuntu12.04 64位版本,安装完成之后重新启动能够进入系统,但是在安装VMware Tools的时候提示遇到找不到kernel header path的问题,由于还不熟悉Ubuntu的使用,经过多种尝试始终解决不了,见帖子http://bbs.csdn.net/topics/390653

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5102032.html 参考网址: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7401921 实际上opencv中有自带的直方图均衡的程序. #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgpro

MRI SENSE 并行图像加速重建 g-factor计算方法: Matlab代码如下: function g=gfactor_noise(map,LOSS,Rx,Ry) % map -> sensitivity matrix % LOSS -> noise-cov matrix % Rx, Ry -> acc factor in x,y directions [mm nn uu]=size(map); cr=zeros(uu,Rx*Ry); cf=zeros(uu,1); for ii

1.GPUImage for Android(推荐使用) GPUImage基于OpenGL实现的各种各样图像滤镜(图像处理)效果,多达50多种, idea源于GPUImage for iOS,基本囊括了最常见的图像处理效果,包括:contrast,hue, gamma,brightness,sharpness,emboss,saturation,exposure,shadow,blend 等, 是功能十分强大.又十分易用的图像处理库,还支持照相机和摄像机的实时滤镜,而正因为 是基于GPU的图像加

非局部均值去噪(NL-means)一文介绍了NL-means基本算法,同时指出了该算法效率低的问题,本文将使用积分图像技术对该算法进行加速. 假设图像共像个素点,搜索窗口大小,领域窗口大小, 计算两个矩形邻域间相似度的时间为,对于每个像素点需要计算它与搜索窗口内个像素间的相似度,故NL-means复杂度为 . 经过分析可以发现,该算法可以提高之处只有邻域间相似度的计算,即耗时的操作.基本算法中,每次计算邻域间距离时都需要遍历两个邻域,逐对像素点求差值. 如果我们先构造一个关于像素差值的积分图像:

第三讲_图像特征与描述Image Feature Descriptor 概要 特征提取方法 直方图 对图片数据/特征分布的一种统计:对不同量进行直方图统计:可以表示灰度,颜色,梯度,边缘,形状,纹理,局部特征等 灰度直方图:对量化的bin需要人工选择:量化过宽过窄都不好 聚类 混合样本集中内在群组关系 常用方法:Kmeans,EM算法,Mean Shift;谱聚类,层次聚类等 贪心算法,经常陷入局部最优解(非全局最优) K值和初始中心点选择 颜色特征 量化颜色直方图:适用于RGB,HSV等均匀空

一.简介 相当于在PS中,新建一个画布 二.CvMat类/LPLImage和CvMat结构体 参考: OpenCV2:第一章 图像表示 三.create() Mat m(2,2,CV_8UC3); m.create(3,2,CV_8UC2); 四.创建窗口和显示 五.单窗口显示多张图像 cv::resize()  //图像缩放 cv::showManyImages()  //显示多张图像 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2

Logo 项目介绍: GPUImage是Brad Larson在github托管的开源项目. GPUImage是一个基于GPU图像和视频处理的开源iOS框架,提供各种各样的图像处理滤镜,并且支持照相机和摄像机的实时滤镜: 基于GPU的图像加速,因此可以加速对实时摄像头视频.电影以及image的滤镜和其它效果处理,并且能够自定义图像滤镜.另外, GPUImage支持ARC. 使用GPUImage处理图片比Core Image更简单,只需要将过滤器赋给图片对象即可,不用考虑context或者设备等其

Jetpack 的Site Accelerator站点加速器(前身为 Photon,注意:“Photon”现在是站点加速器的一部分)允许 Jetpack 优化图像并通过他们的全球服务器网络CDN提供图片和静态文件(如CSS 和 JavaScript),进而帮助您更快地加载页面. 如何激活站点加速器 在您站点的控制面板上,转到 Jetpack → 设置 → 性能. 在性能和速度部分,将“启用站点加速器”的开关滑动到开启位置. 站点加速器的工作原理 图片 图像 CDN(前身为 Photon)是一项图

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 图像缩放 图像缩放只是调整图像的大小,为此, OpenCV 为我们提供了一个函数 cv.resize() ,原函数如下: resize(s

摘要:本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算>,作者: eastmount. 本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 一.图像顶帽运算 图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不

pytorch版本sphereface的原作者地址:https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 由于接触深度学习不久,所以花了较长时间来阅读源码,以下对项目中的lfw_eval.py文件做了详细解释 (不知是版本问题还是作者code有误,原代码存在很多的bug,需要自行一一纠正,另:由于在windows下运行,故而去掉了gpu加速以及多线程) #-*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_f

惭愧,之前一直没在linux下编译过opencv,也没用过纯命令行版的cmake,现在咬牙编译一次.其实感觉还凑合. opencv官网文档还是那么烂:https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html 按这个安装,还是会缺很多选项. 只好参考好几个blog大概增加下面这些,应该就没啥问题了 比较有用的参考:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/OpenCV-3.3-Installati

最近闲来无事,老潘以一名普通算法工程师的角度,结合自身以及周围人的情况,理性也感性地分析一下极市平台前些天发布的2020年度中国计算机视觉人才调研报告. 以下的"计算机视觉人才"简称"人才",感觉说人才有点怪怪的感觉?自己也算人才么?老潘只不过是一个普普通通的算法工程师罢了(逃). 这个报告一共分为几个方面,用大白话讲一下就是: 计算机人才哪个城市最多,哪个专业最多.都喜欢发些什么论文.喜欢什么编程语言.深度学习框架.工作地点等等 作为计算机人才,我们应该学习什么才

显卡帝揭秘3D游戏画质特效 近几年来,大量采用最新技术制作的大型3D游戏让大部分玩家都享受到了前所未有的游戏画质体验,同时在显卡硬件方面的技术革新也日新月异.对于经常玩游戏的玩家来说,可能对游戏画质提升有种不知不觉之感,而对于那些前些年经常玩游戏,现在突然又来玩新游戏的玩家来说,估计会度现在的游戏画质赞不绝口甚至惊呼“不可思议”.不过有一个现象我们不得不承认:游戏画质的设定选项越来越丰富了,同时玩家也对这些“乱花渐欲迷人眼”的游戏画质特效有点摸不着头脑了.所以今天显卡帝就来为您详细解读3D游戏特