Julia集中的元素都是经过简单的迭代计算得到的,很适合用CUDA进行加速.对一个600*600的图像,需要进行360000次迭代计算,所以在CUDA中创建了600*600个线程块(block),每个线程块包含1个线程,并行执行360000次运行,图像的创建和显示通过OpenCV实现: #include "cuda_runtime.h" #include <highgui.hpp> using namespace cv; #define DIM 600 //图像长宽 str

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

OpenCV提供了各种绘制接口,可以往图片里画各种东西,这种功能可以为以后在图像上标记一些信息方便调试 // drawcall.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" int main() { cv::Mat img(cv::Size(, ),CV_8UC3); // 画线 起点,终点,颜色,线宽 cv::line(img, cv::Point(, ), cv:

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/butterfly.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find the image!\n&quo

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

因为需要在图片上标记直线,所以从网上找了相应的参考资料.但大多都是c风格的,于是自己就写了一个c++风格的. opencv2.4.11,win8.1,vs2013 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <string> cv::Mat src; cv::Mat dst; void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void* ustc) { static CvP

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:

朱利亚集合是一个在复平面上形成分形的点的集合.以法国数学家加斯顿·朱利亚(Gaston Julia)的名字命名. 朱利亚集合可以由下式进行反复迭代得到: 对于固定的复数c,取某一z值(如z = z0),可以得到序列 这一序列可能反散于无穷大或始终处于某一范围之内并收敛于某一值.我们将使其不扩散的z值的集合称为朱利亚集合. 以下使用OpenCV编码绘制Julia集图形: #include <Windows.h> #include<highgui/highgui.hpp> using

opencv-6-图像绘制与opencv Line 函数剖析 opencvc++qt 开始之前 越到后面, 写的越慢, 之前还抽空去看了下 学堂在线那篇文章提供的方法, 博客第一个人评论的我, 想想还是要给人家一个交代的, 就想着找到一个方法进行下载, 但是尝试了 还没找到, 估计我要花时间自己写一个了, 不是很难, 但是 就是要花时间, 安排到日程上了, 应该会有结果的, 到时候再写博文记录. 之前都是空的, 写起来很快, 后面的话我还要去写具体的代码实现, 争取都能够复现出来, 这样更有实际

一.绘制简单的几何形状和添加文本 opencv中绘制图形很简单,我们只需要使用下面这些常用函数即可. #画线 cv2.line() #画圆 cv2.circle() #画矩形 cv. rectangle() #画椭圆 cv.ellipse() #向图像添加文本 cv.putText() 在上述所有功能中,我们可以看到一些常见的参数,如下所示: img:我们要绘制形状的图像 color:形状的颜色.对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)就是蓝色.灰度图的话,我们只需要传递标量值即可

函数中的代码是部分代码,详细代码在最后 1 cv2.boundingRect 作用:矩形边框(boundingRect),用于计算图像一系列点的外部矩形边界. cv2.boundingRect(array) -> retval 参数: array - 灰度图像(gray-scale image)或 2D点集( 2D point set ) 返回值:元组 元组(x, y, w, h ) 矩形左上点坐标,w, h 是矩阵的宽.高,例如 (161, 153, 531, 446) 代码示例: conto

OpenCV可以用来绘制不同的集合图形,包括直线,矩形,圆,椭圆,多边形以及在图片上添加文字.用到的绘图函数包括 cv2.line(),cv2.circle(),cv2.rectangle() ,cv2.putText() 等等. 这些绘图函数需要设置参数如: • img:你想要绘制图形的那幅图像.• color:形状的颜色.以 RGB 为例,需要传入一个元组,例如: (255,0,0 )代表蓝色.对于灰度图只需要传入灰度值.• thickness:线条的粗细.如果给一个闭合图形设置为 -1,那

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」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A

1.首先编译了opencv + cuda   编译选项中使用了以下关于cuvid库的内容: //"nvcuvid" libraryCUDA_nvcuvid_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/lib/libnvcuvid.so //Path to a library.CUDA_rt_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart_static.a //Include NVidia Video Decoding