【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】前言Python版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型C++版本OpenCV_GPUWindows平台编译安装Open
项目说明：因为我要用opencv里的GPU模块，加速Sift图像拼接算法。所以开始了“参无人寰”的opencv重新编译。一下内容折腾我将近20天，特此记录，献给同样是菜鸟的我们，以防走弯路。首先说明：（1）因为要用cuda，所以电脑上必须要有，英伟达的显卡，AMD的不行； &
OpenCV 为啥勾搭上 OpenGL？
Vinjn张静 · 2 年前如果读者留意 OpenCV 2.3 之后的版本，那么会发现 cv::ogl namespace，ogl 自然是 OpenGL了。一个三维计算机图形库为何出现在计算机视觉中，传统的 CV 开发者是否需要学习它，这些问题待我一一来回答。问题一：为何引入 OpenGL？在 2.3 之前 OpenCV 的渲染部分都是
目录前言一、准备工作1.下载安装PyCharm Professional2. 获得服务器信息二、Pycharm内连接服务器1.连接服务器2.配置Python远程解释器总结前言本次教大家如何在自己的电脑上，通过Pycharm远程使用服务器的计算资源，来运行自己的代码，这样可以节省大量时间。注意！！需要使用PyCharm专业版提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作1.下载安装PyC
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2023-10-17 08:28:23
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目录一、安装NVIDIA驱动二、安装CUDA三、安装CUDNN一、安装NVIDIA驱动首先去NVIDIA官网下载自己机器显卡对应的驱动安装包，安装的驱动要和安装的CUDA版本对应，对应关系见下表：下载完成后，执行以下操作：# 1.对驱动文件赋予权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
# 2.禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/
众所周知，电信已经确定了其C+W的部署战略。此前我们了解到Wi-Fi这项无线局域网标准迟迟不能获得工信部的通过是因为业界普遍认为Wi-Fi 作为一项WLAN技术，也就是无线局域网技术，其安全性太低，故不适合做我国运营商级别的网络，但为什么最近肯松口了呢？原因就是WAPI被摆上台面了。 据动讯网称，电总已于3月份开始了Wi-Fi设备的测试, 此次电总Wi-Fi测试中思科、Aruba、西门子、Ruck
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2023-12-17 18:25:48
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Welcome to My Blog 问题： 1）Python通过pip或conda安装的OpenCV库仅支持CPU； 2）网上找到的教程基本都是通过VS配置CUDA环境（VS太强大了，但并不想安装）；解决办法： 3）可以使用官方预构建源代码配置支持GPU模块的OpenCV； 4）在Win10中配置OpenCV4.5并与Python3.8环境绑定以支持GPU加速，并且不使用Vi
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2023-07-06 23:16:37
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## 实现Python GPU OpenCV的步骤
在开始之前，首先需要明确一点，GPU加速只对某些操作有用，不是所有的操作都能获得加速效果。在使用GPU加速之前，你需要确保你的计算机硬件支持GPU加速，并且已经正确安装了相关的驱动和库。
下面是实现Python GPU OpenCV的步骤：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title Pyth
原创
2023-12-30 07:23:38
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# OpenCV GPU Python：加速图像处理的利器
![OpenCV](
## 引言
随着计算机视觉和图像处理应用的快速发展，对于实时图像处理的需求也越来越高。在传统的图像处理中，CPU被广泛应用于各种算法和任务，但它们的计算能力有限，难以满足高性能处理的要求。为了解决这个问题，GPU（图形处理器）逐渐成为了图像处理领域的利器。本文将介绍如何使用OpenCV GPU Python来加
原创
2023-12-28 04:56:37
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# Python OpenCV GPU：高效图像处理的利器
![OpenCV GPU](
图像处理在计算机视觉和机器学习等领域扮演着重要的角色。然而，随着图像分辨率和复杂性的增加，传统的图像处理方法往往难以满足实时处理的需求。为了提高图像处理的效率，我们可以利用图形处理器（GPU）来加速图像处理任务。本文将介绍如何使用Python中的OpenCV库加速图像处理操作，并展示一些示例代码。
##
原创
2023-09-02 17:17:20
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OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
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2024-01-09 15:42:54
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FFmpeg最常调用的外部编码库就是libx264和libx265了。我们知道在FFMPEG内部，可以通过结构体AVCodecContext设置一些通用的编码参数，结构体定义见下方代码段。typedef struct AVCodecContext {
/**
* information on struct for av_log
* - set by avcodec_al
一、使用环境VS2017：将自己的插件更到最近，重要的事情说三遍！ 由于我的是社区版，更新在“工具”->“扩展与更新”libtorch， libtorch的版本是对下兼容的，这很好理解。比如，你2020年训练了一个模型，到了2030年，别人要想加载你的模型，只需要最先进的libtorch配合最先进的cuda就可以了。 注意：有release和debug版本，我下载的是release版本。 （
1. 引言前序博客：CUDA入门WebGPU+ZKP：客户端证明WebGPU入门正如Personae Labs团队2022年11月博客 Efficient ECDSA & the case for client-side proving 中所指出：仅适用于高端笔记本电脑的5分钟证明生成时长，远不是可行的用户体验。为了完全隐私，不能将“生成证明的过程”直接转移到云上，这些证明必须在用户的设备
python中使用Opencv进行车牌号检测 实际运行报错，大概是cv2 版本高了，降低版本就过了。或者按提示把3参数改为2参数格式，即60行 去掉 img， （已经修改） 然后按按空格键，分割字符！# -*- coding: utf-8 -*-
"""
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
如果 pytho
背景 我们在开发过程中，通常都会定义大量的JavaBean，然后通过IDE去生成其属性的构造器、getter、setter、equals、hashcode、toString方法，当要对某个属性进行改变时，比如命名、类型等，都需要重新去生成上面提到的这些方法，那Java中有没有一种方式能够避免这种重复的劳动呢？答案是有，我们来看一下下面这张图，右面是一个简单的JavaBean，只定义了两个属性，在
文章目录帮助选项（Help options）标准选项（Standard options）许可证选项（Licensing options）配置选项（Configuration options）程序选项（Program options）文档选项（Documentation options）组件选项（Component options）个别组件选项（Individual component optio
接一篇文章，这一节主要是编译安装opencv4.2+opencv_contrib编译,难点在于编译的过程中会出错各种报错，会有很多坑。按下面的方法应该说成功率还是相当高的。首先是系统选用ubuntu16.04，硬件显卡选用2070，前提是显卡驱动和cuda,cudnn都全部安装好。接着我们往下操作1，更新系统安装必要的包$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get up
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2023-09-20 22:22:24
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# 使用GPU加速实现OpenCV Python
## 引言
OpenCV是一款强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。为了加快图像处理的速度，我们可以利用GPU（图形处理器）进行加速。本文将介绍如何在Python中使用OpenCV进行GPU加速。
## 流程
下面是实现OpenCV Python GPU加速的流程：
```mermaid
journey
titl
原创
2023-09-01 08:10:22
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# Python OpenCV GPU加速
## 介绍
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。然而，对于一些复杂的任务，OpenCV在处理大规模图像时可能会变得很慢。为了解决这个问题，OpenCV引入了GPU加速技术，可以利用计算机的图形处理器（GPU）来加速图像处理任务。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行GPU加速，
原创
2023-09-04 06:55:16
871阅读
