用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
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)。
上一篇博文《OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader编译》详细描述了如何编译OpenCL ICD Loader。OpenCL ICD Loader自带了测试程序,成功编译后可以根据源码根目录下README.txt的说明运行测试程序来验证Loader是否可以正常工作:
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
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。
OpenCL Installable Client Driver (ICD) Loader是实现OpenCL应用程序与各硬件厂商提供的OpenCL驱动(platform)之间隔离的中间库。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10,服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。 近日AMD发布了Linux
作者知乎网址:https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
GROMACS 是目前最常用的分子动力学开源软件。主要用于蛋白、高分子化学和碳纳米管模拟。 荷兰一家OpenCL技术服务公司StreamComputing在Gromacs开发团队的支持下将Gromacs CUDA移植到OpenCL1.1上。 源代码来源和构建 目前该项目还在进行中,不过已经接近完成。 因为还没有二进制代码,所以除了有C,C + +和CMake知识外,你还需要知道如何使用Git。它建立在Windows和Linux, Nvidia和AMD GPU是现阶段的目标平台。
这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 2 篇博文。在前文中,我们讲解了如何创建硬件以及如何通过 XSA 将元数据 (metadata) 传递给 Vitis™。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
长话短说 这台密码破解机既不需要任何的“黑魔法”,也不需要你花大量时间和精力去组装各种乱七八糟的零配件。如果你按照这篇文章给出的方法来进行设备组装的话,你应该可以在三个小时之内搭建出一台密码破解工作站
视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在,如采用DSP,FPGA,ASIC等,用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题,但随着视频分辨率越来越高(从CIF经历720P,1080P发展到4K,8K),编码算法越来越复杂(从mpeg2经历h264,发展到h265),PC的软件规模也越来越庞大,视频应用也越来也丰富,单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难,一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
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
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。
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。
Scallion可以帮助我们使用OpenCL来创建GPG密钥以及针对Tor隐藏服务的.onion地址。Scallion基于Mono软件平台开发和运行,并已在Arch Linux平台上成功测试,工具的运行依赖.NET 3.5+(已在Windows 7和Windows Server 2008平台上测试)。
如果一切顺利,您将获得两个文件夹。一个包含所有头文件,另一个包含库,如屏幕转储中所示。
平时有很多碎片化时间,比如下班的地铁上,或者等待的时间,我们总喜欢拿出手机玩,这个时间也可以用来学习呢,当然佳爷自己也想学习英语,所以上下班的时间看看。
本来是很久以前的帖子了, 居然还有人需要, 所以又翻了出来, 重新整理并发布到 github 。
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
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。
大家好,今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
Mac OS X 背后的故事(九)半导体的丰收 半导体的丰收(上) 在美国宾夕法尼亚州的东部,有一个风景秀美的城市叫费城。在这个城市诞生了一系列改变世界的奇迹:第一个三权分立的国家——美立坚合众国,就在第五街的路口诞生;举世闻名的费城交响乐团,1900年在市中心的 Academy of Music 奏响了他们的第一个音符。而写这篇文章时,我正坐在三十四街的宾夕法尼亚大学计算机系的一楼实验室,面前摆放着世界上第一台电子计算机——ENIAC。 1946年 2 月 14 日,ENIAC 问世,每秒可运行
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证,但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码),而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间,因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片,这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候,我才发现网上很多方法不仅繁琐,而且有的甚至还不是那么一回事,没看到一篇完全适合我的情况的。于是,我花了一天半左右的时间,整理这些材料并结合一点TRIZ原理,完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结,不过我的方案不尽完善,欢迎大家指点修正,帮助后人节省时间。
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。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第39天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的61天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计317字,阅读时间15分钟 前情回顾: DAY36:阅读”执行空间"扩展修饰符 DAY37:阅读不同存储器的修饰符 DAY38:阅读存储器修饰符 B.3. Built-in Vector Types B.3.1. char, short, int, long, longlong,
以下设置是在Lotus上密封32个GiB扇区的最小示例: 2 TB硬盘空间。 8核CPU 128 GiB的RAM
树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan:树莓派Raspberry Pi 4安装Vulkan_小锋学长生活大爆炸-CSDN博客
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不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎,同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中,有一个实验相当成功。在此,我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,与现有的 OpenGL 后端相比,其在适当大小的神经网络(为 GPU 提供足够的工作负载)的推理速度可提升高 2 倍。
项目目录结构如下图,facedetect和facefeature都要用到opencl中的include文件,1.2,2.0,2.1是不同的opencl版本的头文件,希望在cmake创建Makefile时,opencl文件夹下的CMakeLists.txt能定义类似INCLUDE_OPENCL_1_2,INCLUDE_OPENCL_2_0,INCLUDE_OPENCL_2_1,这样的变量,以保存不同版本的opencl 头文件位置,最后关键是能让项目中其他子目录的CMakeList.txt能使用这些变量。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑,OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构(HSA)的功能,比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存,可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外,GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优,简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
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!
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机,当时驱动是在NVIDIA官网下载的,可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux,不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐,但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程,方便后续安装使用。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布,该深度学习库支持加速卷积神经网络,并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性: 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器(Deep Convolution Solver) 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
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,
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本文翻译自:《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
APPML(Accelerated Parallel Processing Math Library )和Bolt(C++ template library OPENCL)两大项目主要技术负责人Kent Knox(AMD任职已有15年)在AMD开发者博客上发表博文称,目前,AMD将加速并行处理数学库开源,内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上,同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上,命名为clMath,
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置,所以尽量编写在inux下编写,同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中,C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中,会大量的使用到线性代数,为了省去手动写遍历去遍历代码,需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
如今木马后门已完全可以运行在电脑的显卡中,这种独特的运行方式增强了它们的隐匿性,同时还大大提高了恶意行为的执行性能。 基于GPU的恶意软件 最近,开发人员发布了两款概念验证性的恶意软件——Jellyfish rootkit和Demon键盘记录器,这两款恶意软件的运行并不是利用电脑的CPU,而是利用图像处理器GPU。这种恶意软件能够利用GPU实现比特币挖矿机,性能更高。 两名匿名开发者对该Rootkit(木马后门)的描述: 请输入内容“Jellyfish是一个基于Linux的用户态GPU rootkit概
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编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
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