UMat对象起源 OpenCV3中引入了一个新的图像容器对象UMat，它跟Mat有着多数相似的功能和相同的API函数，但是代表的意义却太不一样。要说到UMat对象的来龙去脉，必须首先从OpenCL来开始说，OpenCL是一个面向异构系统通用的并行编程标准，这个标准最早是苹果公司提出，后来变成了一个国际标准，目的是通过它开发通用的GPU计算软件，中国的华为是该标准的成员之一。说的直白点就是如果CPU或者GPU支持OpenCL标准，就可以通过OpenCL相关编程实现使用GPU计算。OpenCV2.x开始支持它，
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改，但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术：高动态范围成像，无缝克隆，脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意，在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术（修复和去噪）。
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可以使用线圈追踪技术来确定一个小磁粒在线圈内的位置。这种技术称为磁感应定位或磁场定位。
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1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
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【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。
Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库。由于能够将函数链到函数堆栈中，它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能。它还充分利用OpenCL语言平台，在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作。深度学习是一个非常强大的工具，对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大。您将看到，只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络。
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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
最近研究了一下opencv的 MorphologyEx这个函数的替代功能， 他主要的特点是支持任意形状的腐蚀膨胀，对于灰度图，速度基本和CV的一致，但是 CV没有针对二值图做特殊处理，因此，这个函数对二值图的速度和灰度是一样的，但是这个函数，如果使用的话，估计大部分还是针对二值图像，因此，我对二值图做了特别优化，速度可以做到是CV这个函数的4倍左右。
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Cinema 4D R23.110是一款整合3D模型、动画与算图的高级三维绘图软件易用且强大：Cinema 4D是所有希望可以快速省心制作出令人屏息以待作品的3D艺术家的最佳工具包。初学者和经验丰富的专业人士可以利用Cinema 4D全面的工具和功能快速达到惊人的结果。还在犹豫什么快来下载使用吧~
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域，具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中，可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用，为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL，支持不同类型的GPU平台，并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域，是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
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2015年9月，Accelereyes公司宣布ArrayFire V3.1发布。新版本将重点支持计算机视觉和机器学习功能，并将相应函数添加到库里，除此之外支持阵列和数据处理功能。 此版本还包括对CUDA7.5的支持。ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。 随着8年不断的开发，开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备，以及其他加速器。凭借其易于使用的API，这种不依赖于硬件的软件库可
CPU使用冯诺依曼结构，缓存大，处理单元少 GPU处理图像每个像素可以单独处理，缓存小，处理单元很多
大家好！我是赵军，现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作，两年多前加入FFmpeg社区，2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer，主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化（auto-differentiation）。通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。最后更新：2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
距离OpenCV 3.0发布已逾三年半了，终于在2018-11-20，OpenCV 4.0正式版强势来袭！至此开始OpenCV 4.x的王朝！
翻译 | 林椿眄 编辑 | 周翔 2017 年 8 月，华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM，和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链，支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端，而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。 那么到底什么是 TVM 呢？ 陈天奇在论文（https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf）中解释到，TVM 其实是一个端到端优化堆栈，可以降低和调整深度学习工作负载，以适应多种硬件后
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
Geekbench 5可以测量处理器的单核和多核性能，从检查电子邮件，拍照到播放音乐，甚至一次都可以完成。Geekbench 5的CPU基准测试可测量包括增强现实和机器学习在内的新应用程序领域的性能，因此您将了解系统与前沿技术的距离。
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
关于OpenCV图像拼接的方法，如果不熟悉的话，可以先看看公众号整理的如下四篇文章介绍：
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前几天OpenCV4.0-Alpha发布，其中新增实例分割Mask RCNN模型是这次发布的亮点之一。
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
三天前OpenCV通过GITHUB正式发布了OpenCV又一个重要里程碑版本OpenCV 4.0。
OpenCV是英特尔的开源计算机视觉库，是在BSD许可下发布的，因此它可以免费用于学术和商业用途。它具有C ++，Python和Java接口，并支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。
TF-Slim是一个用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库，在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练，如VGG、ResNet、Inception等，可直接拿来使用。本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。
最近在看一个手势识别的项目时，遇到了一些错误，主要原因是该项目是使用python2.7+opencv2.4.8，而我的环境是python3.5.2+opencv3.1.0，
在多媒体处理中，术语滤镜(filter)指的是修改未编码的原始音视频数据帧的一种软件工具。
2015元宵隔天，也是北京两会热烈提案期间，由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会，吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员、部门主管参与，其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN（深度学习）技术与方案，成为众人最关注的焦点，此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比、节能等特色，以及OpenCL+OpenACC异构并行编程模型，也是商业单位极
和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性，以及上手安装的难度，这部分先以2为主进行介绍。
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具，因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。
图像灰度分析是图像分析中最基本的内容，它使用各种图像灰度分析工具，提取图像或ROI区域内的灰度特征信息。基于对图像灰度的分析测量，可以实现最基本的机器视觉检测系统，如目标存在性检测系统等。
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
【新智元导读】 近日，美国著名做空机构香橼（Citron Research）通过 Twitter 发布做空报告并给出了6点分析理由，称英伟达 2017 年股价将跌回 90 美元（按照当日股价来看，跌幅大约为 20%）。英伟达在2016年深度学习硬件市场中占绝对统治地位，在资本市场上，英伟达的股价2016年也上扬了250%，是成长最好的股票之一。但是英伟达真的就可以在2017年超越老牌芯片制造商英特尔和AMD吗？从前的客户Google参与芯片市场角逐，又是否成为新晋赢家？本文从市场、技术、资本三个角度深度分
背景与工程定位 背景 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。 同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。 CNNdroid，网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452，这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架，不过就
英伟达不同时代产品的芯片设计不同，每代产品背后有一个微架构代号，微架构均以著名的物理学家为名，以向先贤致敬。当前比较火热的架构有：
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP，主打高效、准确的“听歌识曲”，“扫描识别MV”功能，这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
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