Opencv +cuda 头文件

最新推荐文章于 2025-02-13 14:29:54 发布
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需要使用cuda 里边的函数时要包含头文件，如使用cv::cuda::addWeighted(d_img1, 0.7, d_img2, 0.3, 0, d_result1);
要包含：#include "cudaarithm.hpp"

cuda加速的头文件_OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析
weixin_36409144的博客
03-03 329
本文转自OpenCV学堂。OpenCV4.4 + CUDA概述OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关...
CV-CUDA 高性能图像处理加速库
大模型
09-22 1750
为了解决这个问题，非常朴素的一个想法是，将造成 CPU 算力不足的预处理逻辑搬到 GPU 上来进行，利用 GPU 庞大的算力，来高效的产生模型所需的数据。字节跳动机器学习团队的某个搜索多模态任务，在使用 CV-CUDA 之后，整体的上线吞吐相比于用 CPU 做预处理时有了 2 倍多的提升，值得一提的是，这里的基线本身即是经过 CPU（Intel Xeon Platinum 8336C）多核等方式优化过后的结果，虽然涉及到的预处理逻辑较简单，但使用 CV-CUDA 之后加速效果依然非常明显。
OpenCV4.0 cmake后生成的库文件，包含cuda模块和dnn模块
01-11
vs2015下cmake的OpenCV4.0库，包含静态库、动态库和头文件，只针对debug X64位。亲测可用
CV-CUDA高性能图像处理加速库
专业主义
12-26 1646
在设计之初，我们考虑到当前图像处理库中，很多用户习惯使用 OpenCV 的 CPU 版本，因此在设计算子时，不管是函数参数还是图像处理结果上，尽可能对齐 OpenCV CPU 版本的算子。一般来说，训练时利用 python 进行快速验证，推理时利用 C++ 进行高性能部署，然而一些图像处理库仅支持 python，这给部署带来了极大的不便。独立算子的设计具有更高的灵活性，使调试变得更加的容易，而且可以使其与其他的图像处理交互，或者将其集成在用户自己的图像处理上层框架中。（5）结果对齐 OpenCV。
OpenCV + CUDA + cuDNN模块编译
不会代码的小林
08-08 2318
在追求高端性能与资源优化并重的应用场景中，如边缘计算设备或资源受限的开发板上运行YOLO等复杂深度学习模型，采用C++结合OpenCV与GPU加速技术相较于传统的Python环境展现出显著优势。这种策略不仅极大地提升了执行效率，还显著降低了运行时资源消耗，是实现实时物体检测与识别的理想选择。C++运行YOLO，安装环境稍微复杂些，不像Python一键安装pip包。本案例使用了GPU加速算法运行,所以编译OpenCV的时候需要开启CUDA和DNN模块。
Opencv+CUDA编译所需资源.zip
06-22
`ade`（Adaptive DEpendency Engine）是OpenCV的一个依赖管理工具，它帮助管理和构建复杂的软件依赖关系，确保所有必要的库和头文件都正确配置，这对于OpenCV+CUDA的编译过程至关重要。 最后，`data`目录通常包含...
vs2017+opencv4.5.0+opencv_contrib-4.5.0+CUDA11.6+DNN模块
08-03
在本项目中，我们关注的是一个基于Visual Studio 2017的集成开发环境，结合了OpenCV 4.5.0库，opencv_contrib-4.5.0扩展模块，以及CUDA 11.6的集成，特别是针对深度学习目标识别的DNN（Deep Neural Network）模块的...
vs2019-opencv3.4.16+cuda10.1.zip
11-04
- 在源代码中，包含CUDA头文件，如`#include <cuda_runtime.h>`，并使用CUDA API编写GPU加速代码。 5. **解压后的"install"文件夹** 解压缩“vs2019-opencv3.4.16+cuda10.1.zip”，你会得到一个名为“install”的...
【YOLO11实战项目】OpenCV+CUDA编译保姆级教程
最新发布
AI_Engineer的博客
02-13 2061
本文将详细介绍在Windows环境下编译支持YOLO开发的带CUDA的OpenCV。整个过程分为环境准备、源码下载、CMake配置、编译安装、验证测试五个步骤。
CV-CUDA: NVIDIA 官方出品高性能图像处理加速库
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 1204
如果您也对人工智能和计算机视觉全栈领域感兴趣，强烈推荐您关注有料、有趣、有爱的公众号『CVHub』，每日为大家带来精品原创、多领域、有深度的前沿科技论文解读及工业成熟解决方案！欢迎添加小编微信号:cv_huber，一起探讨更多有趣的话题！本文正在参加 人工智能创作者扶持计划。
CV-CUDA NVIDIA GPU前后处理库入门
qq_40734883的博客
04-10 2266
CV-CUDA是NVIDIA开发出的一个用于图像预处理的库，将大部分的预处理和后处理都迁移到GPU上进行，提高对输入输出图像的处理效率，目前该库才刚开源不久，本文使用的是v0.2.1这个版本。
图像处理和机器视觉库（CVCUDA）
weixin_43156294的博客
12-04 872
CVCUDA是一个开源的、GPU加速的图像处理和计算机视觉库，由NVIDIA和字节跳动的机器学习团队联合开发。它支持batch操作，可以充分利用GPU的并行加速特性，提升计算效率和吞吐率。
opencv3.0中与CUDA相关的头文件和库解释
Sirius_0的博客
04-08 3541
目前，opencv中的cuda接口能够实现的算法还比较少，并不是很齐全，使用前需要先确定算法是否存在cuda接口相对2.x的改动* 不再使用cv::gpu的命名空间，改用cv::cuda* 头文件中需要单独引用#include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/cudaarithm.hpp" #include "opencv2/cudafilters.hpp...
AI模型部署实战：利用OpenCV的CUDA模块加速视觉模型部署流程
DeepDriving
05-14 1150
我在之前的文章《AI模型部署实战：利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程》中介绍了如何使用CV-CUDA库来加速视觉模型部署的流程，但是CV-CUDA对系统版本和CUDA版本的要求比较高，在一些低版本的系统中可能无法使用。对于像我这种不会写CUDA代码又想用CUDA来加速模型部署流程的人来说要怎么办呢，其实还有一种方式，那就是使用OpenCV的CUDA接口。本文将介绍模块的基本使用方法（C++），以及如何使用这些接口来加速视觉模型部署。本文介绍了模块中图像处理接口的基本使用方法，用这些CUDA。
CV-CUDA初学习
Done_for_me的博客
08-06 1275
NVIDIA CV- cuda™是一个开源项目，用于构建云级人工智能(AI)成像和计算机视觉(CV)应用程序。它使用图形处理单元(GPU)加速来帮助开发人员构建高效的预处理和后处理管道。它可以将吞吐量提高10倍以上，同时降低云计算成本。
CV-CUDA使用gpu读取并处理图片
weixin_41012399的博客
01-05 2945
NVIDIA 携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA，它们能高效地运行在 GPU 上，算子速度能达到 OpenCV（运行在 CPU）的百倍左右。此外，不仅是速度的提升，同时在效果上 CV-CUDA 在计算精度上已经对齐了OpenCV，因此训练推理能无缝衔接，大大降低工程师的工作量。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/584600231。开源地址：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDA。
关于cv::cuda::GpuMat与PtrStepSz
Kelvin_Yan的专栏
06-04 2652
一般host端用GpuMat，在.cu里定义kernel的caller函数时形参用PtrStepSz（或者PtrStep），kernel函数也可以使用PtrStepSz，从而实现host to device的参数传递 PtrStepSz无非就是GpuMat的阉割版，但仔细看GpuMat的源码（sources\modules\core\src\cuda\gpu_mat.cu），只有 ::data是在device端分配的，即通过cudaMallocPitch分配显存，而其它成员如rows, cols, step
图像预处理库CV-CUDA开源了，打破预处理瓶颈，提升推理吞吐量20多倍
小白学视觉
12-26 826
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：思当CPU图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。...
Opencv3.4.6+CUDA10.1+CMake资源包下载指南
1. **OpenCV与CUDA兼容性**：使用了标签“opencv cuda10”，表明资源是为OpenCV与CUDA 10.1版本设计的。 2. **Visual Studio版本**：标签“vs2013”表明这些资源适用于Visual Studio 2013，这是微软推出的集成开发...
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