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

崩溃的信息如下: 1 OpenCV(4.1.0-dev) Error: Gpu API call (invalid configuration argument) in videoDecPostProcessFrame, file /home/admin/opencv/opencv_contrib-master/modules/cudacodec/src/cuda/nv12_to_rgb.cu, line 203 2 terminate called after throwing an inst

一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open

       首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的. 发现错误可能是由于系统安装了太多版本的opencv,环境变量的设置混乱,造成dll版本加载不对的问题.         更新:下面这篇文章里面有加速编译的设置办法:但是编译器采用了vs2012,我根据他的所有软件版本换了编译器,以及QT库,需要特别注意的是,这些库的相应操作系统版本32bit 或者64bit版本 QT早期版本下载地址: 下面这个网址能够找到qt的各个版本 http://d

#获取最新代码git clone "https://github.com/opencv/opencv.git" #build目录mkdir buildcd build #使用ccmake来配置,至少需要cmake 3.5以上ccmake ..  #cuda on打开  #按c, 按q make -j 40make install

VS2015  https://blog.csdn.net/guxiaonuan/article/details/73775519?locationNum=2&fps=1 OPENCV https://blog.csdn.net/greenhandcgl/article/details/80505701 CUDA  https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913 CUDA其中有些地方需要修改: CUDA_SDK_PATH  C:

OpenCV Qt CUDA windows环境下 配置 反复装过几次,每次都网搜攻略:自个做个记录 方便以后使用. 碰到OpenCV各种奇怪的错误 先看看 图片imread() 有没有读空 再找其他问题 基本套路就是:1 Bin 2 include 3 lib/.lib 将Bin加入环境变量:选择相应平台 vc等——  G:\OpenCV\opencv2.4.6\build\x86\vc11\bin; G:\OpenCV\opencv2.4.6\build\x64\vc11\bin 加入VC的

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

首先,老大拿了两个网站工具的分析跟我说,让我分析一下我们网站的图片有没有什么方法优化. [网站分析工具]webpage test: http://www.webpagetest.org/谷歌pagespeed insights: https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/ [图片格式与编码] 我们网站png很少,主要是jpg. JPEG的编码规则见度娘 http://baike.baidu.com/view/7679.htm 另

链接出现以下信息: 1 /home/admin/opencv/20190610_cuda_release/lib64/libopencv_core.a(ocl.cpp.o): In function `cv::ocl::Context::Impl::svmInit()': 2 ocl.cpp:(.text._ZN2cv3ocl7Context4Impl7svmInitEv[_ZN2cv3ocl7Context4Impl7svmInitEv]+0x133): undefined reference

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:

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)

完整教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第57章       STM32H7硬件JPEG编解码基础知识和HAL库API 本章节为大家讲解硬件JPEG,实际项目用到图像显示的地方比较多,有了硬件JPEG可以大大加速JPEG图片显示速度. 57.1 初学者重要提示 57.2 硬件JPEG基础知识 57.3 硬件JPEG的HAL库用法 57.4 源文件stm32h7xx_hal_jpeg.c 57.5 总结 57

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学

TJpgDec-轻量级JPEG解码器 本文由乌合之众lym瞎编,欢迎转载blog.cnblogs.net/oloroso 下文中解码一词皆由decompression/decompress翻译而来. TJpgDec是一个为小型嵌入式系统高度优化的创建JPEG图像的解码模块.它工作时占用的内存非常低,以便它可以集成到微控芯片,如AVR, 8051, PIC, Z80, Cortex-M0等. 特性 平台独立.使用ANSI-C编写 易于使用的主操作模式 完全可重入的体系结构 Very small m

1.gpu解码器的基本调用流程 要做视频流解码,必须要了解cuda自身的解码流,因为二者是一样的底层实现,不一样的上层调用 那cuda的解码流程是如何的呢 在https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk  下载 Video_Codec_SDK_8.0.14 解压开来 在sampls里面有几个针对不同场景应用的小例子,如果不知道自己该参考哪一个,就需要去看开发文档,doc里面有一个 NVENC_VideoEncoder_API_ProgGu

项目中用cuda解码时候遇到该错误,这是调用cuda相关库中一些so库版本错误造成的.

图片的数据:资源数据(地址).原始数据(Data).显示数据(解码后的数据) 解压图片 - PNG或者JPEG压缩之后的图片文件会比同质量的位图小得多.但是在图片绘制到屏幕上之前,必须把它扩展成完整的未解压的尺寸(通常等同于图片宽 x 长 x 4个字节).为了节省内存,iOS通常直到真正绘制的时候才去解码图片(14章“图片IO”会更详细讨论).根据你加载图片的方式,第一次对图层内容赋值的时候(直接或者间接使用UIImageView)或者把它绘制到Core Graphics中,都需要对它解压,这样

先说配置,我电脑E3V3+GTX780TI视频就一个普通的720P AVC1编码MP4视频,实时检测软件是CPU-Z和GPU-Z,AIDA64[全默认设置]全部用ptoplayer默认播放时候,播放30分钟,全程满帧(输入和输出帧数相等).显卡和CPU基本处于待机负载显卡核心频率在300MHZ,显存在600MHZ,TDP 4%,温度40℃:CPU温度42℃.机箱出风口基本无热风.[开启CUDA:LAV解码器]LAV使用Nvidia CUVID显卡和CPU处于中等负载显卡核心满频率875MHZ(我

作为一个基本的图像压缩方式,JPEG 已经得到了广泛的运用,但 JPEG 相关的基本原理,却经常被忽视,或解释得很不确切.这里我们详细讨论一下 JPEG 的编码原理,并结合实例来给出一个更加感性的认识.JPEG 编码的详细过程有着诸多的信息可以给我们巨大的启发,我们在这里讨论的就是要对这些信息做一个具体细致的分析,通过我们的讨论,大家会对 JPEG 编码过程中出现的内容有一个确切的了解,并且能了解到这些内容的来龙去脉. 一.系统架构 本文以一个实际的产品为例,来说明 JPEG 在其中的应用.