CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 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ext

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 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ext

如何使用opencv的gpu库呢?我这两天一直在搞这个事情,环境的配置见上文(转载),这里我先举个简单的例子,实现这样的功能:host读入一幅图像,加载到GPU上,在GPU上复制一份然后下传到host上,显示出来即可. // gpu_opencv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <op

CUDA IT168的文章系列: Cuda的初始化:http://tech.it168.com/a2011/0715/1218/000001218458.shtml OpenCV: OpenCV中GPU模块使用 CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 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

[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的.于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题. 关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的OpenCV2.4.9的源码进行编译,选择的编译环境为Visual Studio2010 x64,因为

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 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ext

原文链接: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误,关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载,所有编译的时候有错误.对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行,后面我嫌麻烦就没有重写 <span style="font-size:18px;">// PS

The OpenCV GPU module is a set of classes and functions to utilize GPU computational capabilities. It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs. 1.      getCudaEnableDeviceCount:returns the number of installed CUDA-

首先检查自己的机器是否支持,否则都是白搭(仅仅有NVIDIA的显卡才支持.可在设备管理器中查看) 假设不用GPU.能够直接官网下载预编译好的库 环境: 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 (仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持.6.0最高支持到2012) 4 TBB --------------下面内容转自网络(增加了自己编译时遇到的问题及解决方式)----------------- 1. 须要的文件     1.1 CMAKE 3.0 [http

在使用OpenCV2.4.x的时候,以为不用重新编译可以直接使用GPU模块,不过在我使用的时候,发现使用getCudaEnabledDeviceCount()的时候,总是获得是0,于是重新编译OpenCV,这个是一个漫长的过程,尤其是编译GPU模块.对于如果编译OpenCV网上教程都比较多,这个不在叙述,下面主要说一下surf的那个demo 运行结果如下: 主要要注意的在GPU中使用的Mat类型为GpuMat,读取普通的Mat要通过upload转变.主要也就是把内存中的Mat复制到显存中. 使用

1 扩展库简介OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个致力于实时处理计算机视觉问题的开源库.它最初由Intel公司开发,以GPL许可协议发布,后来由Willow Garage基金会负责开发和维护,以BSD许可协议发布,至今已有超过250万的用户.其用途非常广泛,涵盖从图像处理,计算机视觉到交互艺术,矿产勘探等领域.OpenCV最初以C语言编写,后来提供了C++和Python接口,在版本2.2中又加入了CUDA接口,目前的正式版本为2.4.Ope

视频大小:1168856 字节画面尺寸:480*848帧数:275opencv + cuvid + tesla P4, 解码性能:1426.84 fps ffmpeg 4.0 API + [Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz] ,解码性能:206.46 fps GPU解码是CPU解码的6.9倍.注意:1. GPU解码丢了两帧:2. 如果使用cuda stream流水线技术,理论上性能还会再提升.

也真够折腾的. 事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用). 这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

判断是否正确读入的方法: if( argc != 2 || !(src=imread(argv[1], 1)).data ) return -1; --- if( src.empty() ) { return -1; } 颜色通道转换: cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV); Mat属性: mat.channels();//通道个数 mat.depth();//每个像素用多少位表示 Mat的构

环境: VS2010 活动解决方案平台x64 WIN 8.1 Opencv 2.4.3 Matlab 2012a 1.  首先保证vs2010能正确调用opencv函数, 2.  Matlab中选择编译器,操作如下: 打开matlab2012,输入mex –setup,出现如下提示: Welcome to mex -setup.  This utility will help you set up a default compiler.  For a list of supported comp

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边.但是这里边有很多我们经常要用的算法,比如SIFT,SURF等(在xfeatures2d 模块里边).官网提供了说明,可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3里边. 同时我们还需要编译opencv的GPU模块,以便在GPU上加速执行这些算法. 1.点[Brouse Source…],选择OpenCV源

cmake设置 CUDA_ARCH_BIN 3.2 5.2 CUDA_ARCH_PTX 3.2 5.2 否则报一下错误: OpenCV Error: Gpu API call (NCV Assertion Failed: cudaError_t=18, file=opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/cuda/NPP_staging.cu, line=338) in NCVDebugOutputHandler Device 0: "NVIDIA Tegra X1

unity判断GPU CPUbound android 用unity profiler 里面的cpu时间 xcode有直接的显示