闵大荒之旅(三)---- 抄抄改改opencv之GPUvsCPU

本文通过使用OpenCV进行HOG+SVM的行人检测,探讨了CPU与GPU在运行效率上的差异。通过实验,展示了GPU在处理大量图像时的加速效果,并给出了实际运行时间的比较。同时,介绍了如何借助OpenCV的API学习相关函数,并分享了使用CUDA的初步体验和注意事项。

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 在使用cuda进行编程之前,我们不妨再来看看OpenCV中的效果是什么样子的,那么这一次,我将使用OpenCV来进行HOG+SVM的行人检测。

事实上,HOG+SVM在行人检测上的应用在网上已经有了非常丰富的资料,可以说,这个技术相对来说是比较成熟的,那么此次应用OpenCV进行行人检测的实现主要目的如下:

1.了解HOG+SVM在行人检测上的实际效果,并借此熟悉OpenCV中相关程序的编写

2.比较CPU与GPU的运行差别

3.引入我对HOG以及SVM的原理性学习

事实上,我们可以参考http://docs.opencv.org/2.4.9/modules/refman.html(即OpenCV的API档案)来学习OpenCV,并查找你需要的函数,了解各个参数的含义以及使用要求!这次我们调用的是OpenCV中关于gpu detect部分,于是我们可以参考如下:http://docs.opencv.org/2.4.9/modules/gpu/doc/object_detection.html

比如说detectMultiScale函数,如下图所示:

 这里要注意padd

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