03-基于Opencv/OpencL的硬件卷积加速运算

最新推荐文章于 2022-11-26 12:14:08 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： CUDNN加速
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使用OpenCV的OpenCL模块进行加速图像处理
WzisTypescript的博客
09-20 1910
本文将介绍如何使用OpenCV的OpenCL模块来加速图像处理，并提供相应的源代码示例。通过以上代码，我们成功地使用OpenCV的OpenCL模块对图像进行了加速处理。通过利用GPU的并行计算能力，我们可以在图像处理任务中获得更快的速度。当然，这只是OpenCV和OpenCL的基本用法示例，你可以根据具体的图像处理需求进行更复杂的算法实现和优化。接下来，我们将创建一个OpenCL的内核函数。接下来，我们创建了输入和输出的OpenCL缓冲区对象，并使用。参数表示内核函数的全局工作大小，即图像的宽度和高度。
OpenCV图像处理：深度学习模型部署指南
最新发布
AI天才研究院
05-23 880
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，将训练好的模型高效部署到实际场景（如智能摄像头、移动设备、工业机器人）成为关键挑战。OpenCV作为计算机视觉领域的主流框架，其DNN（Deep Neural Network）模块提供了跨框架模型加载、推理优化和硬件加速能力，支持从CPU到GPU、从边缘设备到服务器的全场景部署。如何将PyTorch/TensorFlow等框架训练的模型转换为OpenCV支持的格式？图像预处理和后处理如何与模型推理无缝集成？
OpenCV-CL: OpenCL加速计算机视觉技术
weixin_34301132的博客
07-02 555
大家好！我借这篇文章，分享给大家今年计算机视觉领域里的一些令人兴奋不已的最新进展。特别是最新OpenCV（当前最流行的计算机视觉库）的发布，您的计算机视觉应用程序可以在现代异构计算平台上充分利用CPU和GPU的全部计算力。   从OpenCV 2.4.3开始，到作了重大改进后的OpenCV 2.4.4，至将来发布的各种新版本中，OpenCV都会得到了OpenCL的有力支持。 OpenCV-CL...
OpenCV3.1 使用GPU及OpenCL加速的教程
06-18
OpenCV3.1 使用GPU及OpenCL加速的教程 新接口，使用UMat时的注意事项 OpenCV3.1 使用GPU及OpenCL加速的教程 新接口，使用UMat时的注意事项
OpenCV算法加速（1）OpenMP/PPL/TTB基础知识
热门推荐
$firecat利白的代码足迹$
02-06 1万+
一、提高OpenCV的运算速度，有以下几种方法： 1、利用x86转为x64提速，可以提高1倍的速度 2、多线程的openmp或Intel TBB提速，将cpu的利用率从20%多提高到100% 3、利用GPU提速，至少可以提高5~10倍的运算速度 二、openmp https://www.openmp.org/ https://www.openmp.org/specifica...............
opencv opencl加速_「博文连载」什么是图像加速引擎
weixin_39523625的博客
12-05 413
我们做的Sobel、Canny边缘检测、中值、均值、高斯滤波，腐蚀膨胀连通运算，以及帧间加减乘除运算等，其实他的合集就是OpenCV玩过OpenCV 小朋友对这些应该非常熟悉，Lib已经帮你封装好了这些功能，你可以直接调用。。OpenCV用于实现基本的计算机视觉，如上图所示，这就是最基本的应用(深度学习我们另说，这个本文说不清楚)。那么继续发散一下思维，如何设计一个图像加速引擎呢？这部分内容超出了...
使用OpenCL+OpenCV实现图像卷积（一）
icamera0的博客
06-08 8158
基于VS2010，使用OpenCL+OpenCV实现图像卷积处理。
四十分钟带你玩儿转Python-OpenCV（一）
生产队的刘同学
11-26 3057
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
OpenCV之DNN模块，实现深度学习网络的推理加速
鬼刀
07-13 6511
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔亚太研发有限公司开源技术中心软件工程师 吴至文详细介绍了OpenCV DNN模块的现状，架构，以及加速技术。 直播回放 https://www2.tutormeetplus.com/v2/re...
使用OpenCL+OpenCV实现图像卷积（三）
icamera0的博客
06-08 3140
基于VS2010，使用OpenCL+OpenCV实现图像旋转功能。
opencv opencl加速_回放 | OpenCV Webinar 3：OpenCV深度学习应用与原理分析
weixin_39641463的博客
11-27 230
OpenCV DNN模块提供了深度学习的推理，支持Caffe、Tensoflow、Torch、Darknet、ONNX等格式的模型，无需用户安装对应的深度学习框架，也无需进行模型格式转换，直接调用DNN模块接口即可创建深度学习应用。DNN模块自2017年8月3.3版本从opencv_contrib进入OpenCV核心库以来，一直不断地在改进和更新。DNN模块是如何做到轻量、速度快、最少的...
opencv opencl加速_人工智能-openCV 介绍及基本绘图
weixin_39925098的博客
12-06 650
openCV - Open Source Computer Vision Librarylogo图标用的是三原色：BGR三个核心和常用的模块- core：核心模块，主要包含了OpenCV中最基本的结构(矩阵，点线和形状等)，以及相关的基础运算/操作。- imgproc：图像处理模块，包含和图像相关的基础功能(滤波，梯度，改变大小等)，以及一些衍生的高级功能(图像分割，直方图，形态分析和边缘/直线提...
OpenCV的加速
MVandCV的博客
03-26 3438
OpenCV基于OpenCL进行加速 在opencv2.x版本中，ocl作为一个专门的模块，里边重新构建了一系列可以加速的算子，包括：feature2d。调用方法是基于宏指令#ifdef HAVE_OPENCL来查看是否调用ocl中对应的算法分支，这种方法不是特别方便，造成了用户代码冗余。 在opencv3.x以后的版本中，ocl模块进行了重构，无需专门调用ocl模块中的算法，也无需定义HAVE_OPENCL，而只需要把mat输入改成Umat，即可自动内底层使用opencl的优化，而在opencv源码中看
OpenCL_CPU加速矩阵运算
samylee的博客
06-23 4513
本博文用的是intel的opencl架构，下载链接https://software.intel.com/en-us/intel-opencl/download，默认安装即可 注意：安装完毕后opencl的sdk在路径C:\Program Files (x86)\Intel\OpenCL SDK\6.3下
Qt+openCV学习笔记（十二）Qt5.15.2+openCV4.5.5测试opencl加速
aggs1990的专栏
04-18 1487
前言 前面已经记录了编译带opencl加速的库，本次记录下一个简单的测试，有需要的参考下 一、打印openCL设备基本信息 cv::ocl::setUseOpenCL(true); if (!cv::ocl::haveOpenCL()) { qDebug() << "OpenCL is not available..." ; //return; } cv::ocl::Context context; if
Java调用OpenCV并通过OpenCL进行GPU加速
Alderaan的博客
11-18 5368
本文是在上一篇博文[Ubuntu 16.04下静态编译OpenCV 3.4.14集成OpenCL调用Intel® HD Graphics NEO实现GPU加速]驱动了Intel® HD Graphics NEO的基础上进行的，本来顺便把Java调用的Jar包也编译出来了，但发现竟然没有UMat…查了OpenCV3.4的官方文档，确实没有UMat的说明。stackoverflow有类似的疑问opencv-transparent-api-umat-is-missing
OpenCL加速矩阵运算
samylee的博客
06-21 3811
OpenCl运用并行的方法加速矩阵运算，在业界得到广泛运用，博主也试了一试，挺好玩的。 注意：1、OpenCl针对的数据量越大，加速效果越明显
OpenCV进行图像卷积
Major_S的博客
01-27 1385
图像卷积图像卷积图像卷积 1.视频教程： B站、网易云课堂、腾讯课堂 2.代码地址： Gitee Github 3.存储地址： Google云 百度云： 提取码： 1. 2. 3.
opencv opencl核显
01-09
### 如何在 OpenCV 中利用 OpenCL 加速集成显卡（核显）性能 #### 启用 OpenCL 支持 为了使 OpenCV 应用能够自动识别并使用集成 GPU 来加速运算，在初始化阶段需要确认 OpenCL 是否可用。可以通过 `cv::ocl::haveOpenCL()` 函数来检查当前环境是否支持 OpenCL[^1]。 ```cpp if (cv::ocl::haveOpenCL()) { std::cout << "OpenCL is available." << std::endl; } else { std::cout << "OpenCL is not available." << std::endl; } ``` #### 使用 cv::UMat 数据结构 当启用 OpenCL 后，推荐使用 `cv::UMat` 类型代替传统的 `cv::Mat`。`cv::UMat` 提供了一种透明的方式让开发者可以在 CPU 和 GPU 之间切换数据存储位置而不必修改大量现有代码逻辑。只要简单替换变量声明即可享受硬件加速带来的好处。 ```cpp // 替换 Mat 为 UMat cv::UMat img_umat; // 将图像加载到 UMat 对象中 img_umat = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR).getUMat(cv::ACCESS_FAST); ``` #### 执行基于 OpenCL 的函数调用 许多常见的 OpenCV 操作都已经内置了对 OpenCL 的支持。只需确保输入参数采用 `cv::UMat` 形式传递给这些方法，则会自动触发对应的优化路径执行。例如，下面展示了如何进行高斯模糊处理： ```cpp int kernel_size = 5; // 设置卷积核大小 double sigmaX = 0, sigmaY = 0; // 方差设置为零表示由系统自行决定最佳值 // 高斯滤波器应用 cv::GaussianBlur(img_umat, img_umat, cv::Size(kernel_size, kernel_size), sigmaX, sigmaY); // 显示结果图片 imshow("Blurred Image via OpenCL", img_umat.getMat(cv::ACCESS_READ)); waitKey(0); ``` 以上代码片段不仅实现了常规的功能需求，同时也充分利用到了集成图形处理器的强大算力来进行高效的图像处理任务。
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