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。
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相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x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相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。此外编译的电脑或者PC必须有N卡（英伟达GPU卡），并且按照好了正确版本的驱动与cuDN
一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍，作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能，整个教程分为如下几个部分：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 OpenCV开发者基本技能之一就是要从源码编译OpenCV生成各种裁剪版本的OpenCV库，同时根据需要编译源码生产支持CUDA加速版本的OpenCV库。 但是，很多开发者还是编译中会遇到各种问题，被迫放弃！可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！ 软件版本信息：
本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示，方便大家学习使用。
首先确保你有英伟达的独立显卡(GPU)，然后请到英伟达官方网站，在线检查与下载最新的显卡驱动版本。地址如下：
来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行，实现对OpenCV图像处理程序的加速运行，当前支持加速的模块包括如下：
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/429109879
针对对一个问题，OpenCV开发包包含的东西太多了，大而全，而它们的项目可能需要只是一点点，需要的是小而精，其实这个很容易解决，这个就是要求做好OpenCV的模块裁剪与移植，通过CMake自己编译，关于这个问题，我也写过一篇文章来介绍，感兴趣可以点击这里：
机器之心原创 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。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。
首先说明的是，这个帖子是成功的编译了dll，但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
OpenCV现在更新到了3.1版本，相对OpenCV2有了很大改进，其中对于硬件加速，移动开发（IOS，android）的支持成为亮点。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为最大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
OpenCV4.2.0发布，终于支持CUDA加速，还有其他更新，赶紧来试试吧！
如果您使用OpenCV已有一段时间，那么您应该已经注意到，在大多数情况下，OpenCV都使用CPU，这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试：
本文主要介绍C++版PaddleOCR GPU版的使用步骤和测试时间对比(相对CPU)。
Pytorch数据加载的效率一直让人头痛，此前我介绍过两个方法，实际使用后数据加载的速度还是不够快，我陆续做了一些尝试，这里做个简单的总结和分析。
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
VPI是VISION PROGRAMING INTERFACE的缩写，即视觉编程接口，是NVIDIA 用于高性能计算机视觉处理的下一代 API
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/47363385
我经常被问各种OpenCV开发环境文件，从OpenCV3到OpenCV4，从OpenCV源码编译到扩展模块编译，从SIFT支持到CUDA支持，从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦，我都懒得回答，不是我态度问题，而是我想到一个更好的办法，可以节省点时间，同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境，如何编译OpenCV各种版本支持，于是我就录制了一系列的OpenCV开发环境搭搭建的视频教程，而且全部上传到了B站，需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可，这样方便后来者更好的查看，希望变成一个CGC，可持续更新的视频内容！
默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能；
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
OpenCV4.3正式发布，包括集成ARM上tengine推理加速引擎框架支持，OpenVINO加速引擎默认使用 nGraph API等重大改动。
NVIDIA对VPI（视觉编程接口-Vision Programming Interface)做了一个比较详细的介绍，尤其讲解了为什么要用VPI：
前段时间研究了Pytorch的环境配置，之后便从github上下载了yolov5的源码，并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行，最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型，而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型，这对使得模型部署在移动端具有很大的优势，于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。 现在网上有很多可以参考的博客，但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明，这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉，难以从一个全局的角度去看待这个问题，换句话说就是很少有把整个流程先总结下来，先让我们知道需要那些模块，该准备些什么模块，以及这些模块之间又有什么样的联系，然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出，总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码
最近在训练大规模数据时，遇到一个【添加复杂数据增强导致训练模型耗时长】的问题，在学习了 MMDetection 和 MMCV 底层关于 PyTorch 的 CUDA/C++ 拓展之后，我也将一些复杂数据增强实现了 GPU 化，并且详细总结了一些经验，分享此篇文章和工程，希望与大家多多交流。
下面是左边是python框架推理结果，右边是TensorRT-Alpha推理结果。
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
python+opencv已经比较成熟了，但是比起go，python太缺乏秩序，所以打算后面用go玩opencv。
本文详细阐述了YOLOv5在C++ ONNX Runtime GPU&CPU下进行调用
在使用NVIDIA CUDA进行GPU加速的开发过程中，你可能会遇到"nvcc fatal: A single input file is required for a non-link phase when an output file is specified"这样的错误信息。本篇文章将解释该错误的原因，并提供解决方案。
在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT：利用TensorRT对深度学习进行加速，这篇文章中大概已经基本讨论了TensorRT究竟是个什么东西以及怎么使用它。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：FFmpeg作为业界广泛使用的转码平台，提供了丰富高效的视频处理能力。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英伟达GPU计算专家 王晓伟老师，结合具体项目实践为大家详细介绍如何在FFmpeg中开发一个包含AI推理+图形的完整GPU转码管线。 文/王晓伟 整理/LiveVideoStack 大家好，首先自我介绍一下，我是王晓伟，来自英伟达GPU计
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。
有显卡的笔记本或台式可通过nvidia-smi查看最高支持cuda版本，例如我的支持12.0，安装了cuda11.8（nvcc -V）。
CVPR 2021 相关论文、代码 、解读和demo整理，同时为了方便下载论文，已把部分论文上传到上面了，欢迎小伙伴们 star 支持一波！
Scene Text Image Transformer是用于场景文本数据增强的工具。 我们提供的工具可以避免过度拟合并获得模型的稳健性。
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题，虽然现在TF很是受大家的喜欢，但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路，网上也有很多教程，我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题，可以给那些初学者一些建议，希望采纳，如有不对之处，望指正，谢谢！ 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及安装（我是通过U盘安装的，我用工具是UltraISO--特别好用，网上有很多教程，这个不用太过于详细书写） 第二部分：nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
煤矿AI智能视频分析识别系统通过opencv+python 深度学习网络模型，煤矿AI智能视频分析识别系统对皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物、非法运人、有煤无煤状态等异常情况，以及人员工服穿戴、反光衣、安全帽、睡岗离岗、打电话、抽烟等行为进行自动抓拍存档。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
护目镜佩戴检测识别算法通过opencv+python网络深度学习模型，护目镜佩戴检测识别算法实时监测工人的护目镜佩戴情况，发现未佩戴或错误佩戴的情况，及时提醒调整。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使护目镜佩戴检测识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
人群聚集监测预警系统采用python+opencv网络模型AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警算法对人员聚集情况进行实时监测，当人群聚集过于密集时，系统将自动发出警报。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。完善的传统计算机视觉算法，涵盖主流的机器学习算法，同时添加了对深度学习的支持。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
