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

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

目录(?)[-] 数据库查询性能的提升也是涉及到开发中的各个阶段在开发中选用正确的查询方法无疑是最基础也最简单的 SQL语句的优化 使用正确的查询方法 使用正确的抓取策略 Hibernate的性能优化 Hibernate查询方法与缓存的关系 Hibernate查询缓存 查询缓存 Hibernate二级缓存 二级缓存 二级缓存的工作内容 二级缓存的适用范围 二级缓存组件 Hibernate一级缓存 并发控制悲观锁乐观锁 Hibernate中的事务处理 事务的隔离级别 Hibernate事务 Spr

SQL Optimizer for SQL Server 帮助提升数据库应用程序性能,最大程度地自动优化你的SQL语句 SQL Optimizer for SQL Server 让 SQL Server DBA或者T-SQL开发人员能够主动地识别潜在的SQL性能问题,通过扫描和分析SQL语句进行人工智能自动SQL优化.Dell SQL Optimizer通过尝试每一种可能来激发数据库内部SQL优化器的潜能,从而达到性能优化的目的,这是数据库内部SQL优化器不能做到的.下面介绍一下这个工具的一些主

Is rails slow? 「铁路非常慢」,你或许听过这个笑话,那么我们的 Rails 框架呢? 假设说 Rails 慢,那么怎样提升 Rails APP 的性能就成了开发人员们最关注的问题. 或许你听说过非常多提升 RoR APP 性能的方法,它们有难有易.我们须要在选择其中最能帮助开发人员脱离性能困境的. 这里列举了几种不同的提升 Rails 应用性能的方法. 1. 数据库索引 你的 APP 被 DB 性能限制,优秀的数据库索引能够在大型数据库表中带给你100倍的性能提升. 然而并不是全部

OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplImage格式的图像数据. 假设创建的MFC MDI应用程序名为GdiplusTest.关于如何在MFC中使用GDI+图形化系统已经在<GDI+ 使用指南>一文中介绍了. 显示OpenCV中的IplImage图像格式具体步骤如下: 在GdiplusTestView.cpp中添加OpenCV的头文件 #

要提升读取数据的性能,可以指定通过结果集(ResultSet)对象的 setFetchSize() 方法指定每次抓取的记录数(典型的空间换时间策略):要提升更新数据的性能 可以使用 PreparedStatement 语句构建批处理,将若干 SQL 语句置于一个批处 理中执行.

使用后性能略微下降,一开始怀疑是UMat拷贝的问题.运行 nvidia-smi -l 1, 发现GPU占用始终为0.说明opencl使用的是CPU版本,而不是GPU版本.明天试验opencl的GPU版本编译问题. ================================================ 找到两篇相关帖子:https://github.com/opencv/opencv/issues/13380 OpenCL not use NVIDIA GPU https://githu

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

我们兴奋的宣布Databricks缓存的通用可用性,作为统一分析平台一部分的 Databricks 运行时特性,它可以将Spark工作负载的扫描速度提升10倍,并且这种改变无需任何代码修改. 1.在本博客中,我们将介绍这个新特性的两个主要焦点:易用性和性能. 2.不同于Spark显示缓存,Databricks内存能够自动地为用户缓存热输入数据,并且在集群中负载均衡. 2.利用NVMe SSD硬件的先进性能和最先进的压缩技术,它能够将交互式和报告工作的负载性能提升10倍.更重要的是它缓存的数据量是

1.使用opencv保存图像 cv2.imwrite(存储路径,图像变量[,存盘标识]) 存盘标识: cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY  设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY  设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION  设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比

一.本节知识预览 1.  怎样遍历图像的每一个像素点? 2.  opencv图像矩阵怎么被存储的? 3.  怎样衡量我们算法的性能? 4.  什么是查表,为什么要使用它们? 二.什么是查表,为什么要使用它们? 假设一张三通道RGB图像,每个像素通道有256种不同颜色取值,那么一个像素点可能有256*256*256(1600多万)种可能颜色取值,这对于实际计算来说,开销是相当大的.而实际计算中,只需要少量的颜色值就能达到相同的效果.常用的一种方法是进行颜色空间缩减.用如下方法,我们可以将颜色空间取

介绍 上面的图像使它不言而喻什么是几何变换.它是一种应用广泛的图像处理技术.例如,在计算机图形学中有一个简单的用例,用于在较小或较大的屏幕上显示图形内容时简单地重新缩放图形内容. 它也可以应用于扭曲一个图像到另一个图像平面.例如,与其直视前方的场景,不如自上而下地看.在这个场景中应用透视图变换来实现这一点. 另一个应用是训练深层神经网络.训练深度模型需要大量的数据.在几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像.人工生成更多数据的一种方法是对输入数据随机应用仿射变换(增强)

分享一篇关于使用Hudi Clustering来优化Presto查询性能的talk talk主要分为如下几个部分 演讲者背景介绍 Apache Hudi介绍 数据湖演进和用例说明 Hudi Clustering介绍 Clustering性能和使用 未来工作 该talk的演讲者为Nishith Agarwal和Satish Kotha,其中Nishith Agarwal是Apache Hudi PMC成员,在Uber任职团队Leader,Satish Kotha是Apache Hudi Commi

图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

接下来几天会写一个opencv的基础系列,与各位相互学习! &1 图像操作 声明图像指针:IplImage* 读入图像: cvLoadImage 创建图像:cvCreateImage 复制图像:cvCopy 创建窗口:cvNamedWindow 显示图像:cvShowImage 存储图像:cvSaveImage 释放图像:cvReleaseImage 销毁窗口:cvDestroyWindow &2 代码详解 #include "cv.h" #include "

代码示例: #include <Kinect.h> #include <iostream> #include <opencv2\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { IKinectSensor * mySensor = nullptr; GetDefaultKinectSensor(&mySensor); //获取感应器 mySensor->Open()

/* * ===================================================================================== * * Filename: resize.cpp * Environment: * Description: 图像list为参数输入程序,resize后的图像在picture_resize下 * * * Version: 1.0 * Created: 2013/10/15 12:23:51 * Author: yul