opencv（GPU）

Python+opencv+pyaudio实现带声音屏幕录制

python（opencv+pyaudio+moviepy）实现录制音视频文件并合并_ubuntu使用python的sounddevice+opencv录制音视频-CSDN博客上面文章录屏使用的是摄像头可把内容替换
高树悲风·2024-02-03 07:26

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04前言docker搭建Ubuntu14.04安装第三方库安装cuda/cundnn安装OpenCV安装Matlab安装以及运行3dmatch-toolbox1
牙牙要健康·2024-02-03 07:54

WSL2 Ubuntu下检测 不到GPU驱动，无法使用GPU

环境：Win10专业版19041WSL2Ubuntu-22.04问题描述：WSL2Ubuntu下检测不到GPU驱动，无法使用GPUnvidia-smiSMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.root
玩电脑的辣条哥·2024-02-03 07:54

Opencv(C++)学习 之RV1126平台的OPENCV交叉编译

本文特点：网上已经有了很多opencv移植RV1106的文章，本文主要记录基于cmake-gui编译，碰到的报错，及解决报错问题的方法，同时简单总结一些配置项相关的知识。
沉木渡香·2024-02-03 07:53

ubuntu22.04@laptop安装&配置VNC服务端

3.3x11vnc安装3.4x11vnc配置3.5x11vnc自启动3.6x11vnc状态查询4.演示视频5.附录-“Failedtostartx11vncservice.”1.源由最近系统搞TensorFlow,OpenCV
lida2003·2024-02-03 04:37

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？

如何在docker中访问电脑上的GPU？如何在docker中使用GPU进行模型训练或者加载调用？其实使用非常简单，只是一行命令的事，最主要的事配置好驱动和权限。
代码讲故事·2024-02-03 03:59

一行命令实现docker一键部署最新模型无限制模型接近GPT4能力的微调ChatGLM3第三代大语言模型单机部署、量化部署、Mac 部署、单GPU部署及多GPU部署指南，附详细代码和步骤

一行命令实现docker一键部署最新模型无限制模型接近GPT4能力的微调ChatGLM3第三代大语言模型单机部署、量化部署、Mac部署、单GPU部署及多GPU部署指南，包含代码调用对话、API调用、网页对话
代码讲故事·2024-02-03 03:29

思腾云计算中心 | 5千平米超大空间，基础设施完善，提供裸金属GPU算力租赁业务

2021年，思腾合力全资收购包头市易慧信息科技有限公司，正式开启云计算业务。思腾云计算中心占地2400平米，位于包头市稀土高新区，毗邻多家知名企业，地理位置优越，交通便利，是区内重要的信息化产业的重要组成部分。2019年，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并获得了由中华人民共和国工业和信息化部下发的“中华人民共和国增值电信业务经营许可证”，具有IDC/ISP服务经营资质。
STGPU·2024-02-03 03:12

思腾云计算中心 | ，基础设施完善，提供裸金属GPU算力租赁业务

2021年，思腾合力全资收购包头市易慧信息科技有限公司，正式开启云计算业务。思腾云计算中心占地2400平米，位于包头市稀土高新区，毗邻多家知名企业，地理位置优越，交通便利，是区内重要的信息化产业的重要组成部分。2019年，经过自治区工信部相关部门审批获准加入内蒙古电力多边交易市场，并获得了由中华人民共和国工业和信息化部下发的“中华人民共和国增值电信业务经营许可证”，具有IDC/ISP服务经营资质。
Jericho2022·2024-02-03 03:42

性能优化

1.CPU和GPU在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用，CPU，中央处理器，对象的创建和销毁，对象属性的调整，布局计算，文本的计算和排版，图片的格式转换和解码，图像的绘制等都是由CPU来处理
畵_460e·2024-02-03 01:53

【Python】一个简单的小案例：实现将两张图片合并为一张

使用时保证已经安装了opencv-pythonimportcv2bg="BG.jpg"#背景图名称fg="FG.jpg"#前景图名称output_filename="new.jpg"#合成后图片名称img_bg
a辰龙a·2024-02-03 00:19

开发者分享｜AMD Vitis™ Libraries Vision L3 Isppipeline U50/ZCU102 流程示例

一.关于AMDVitis™VisionLibraryVitisVision库是一组90多个内核，基于OpenCV计算机视觉库，针对AMDFPGA、AMDAIEngine™和AMDSoC进行了优化。
BinaryStarXin·2024-02-02 23:12

关于css的两个属性will-change和contain

will-change的作用，主要是跳过来渲染流程中的布局（layout）、重绘，并且使用GPU来合成图层，大大提高来渲染效率。
凌晨四点打铁匠·2024-02-02 23:59

Linux下PCI设备驱动开发详解（一）

尤其被现在的异构计算GPU/FPGA、软硬结合新的方向广泛运用。一、PCI设备和驱动概述应用程序位于用户空间，驱动程序位于内核空间。linux系统规定，用户空间不可以直接调用内核函数，所以必
北京不北·2024-02-02 23:51

Metal初探

Metal介绍Metal是苹果在2018年推出用于取代在苹果端的业务的图形编程接口，在2018年之前使用的是基于OpenGLES封装的GLKit，通过Metal相关API直接操作GPU，能最大限度的利用
源本平凡·2024-02-02 22:27

opencv——照片裁剪/照片斜的摆正

图片裁剪流程描述#1.读取原图#2.彩图转为灰度图#3.灰度图转二值图#4.找到最大的轮廓#5.找到轮廓的包围矩形#6.根据外切矩形，图片的剪切步骤1.读取原图img=cv.imread("img/01_qiebian.jpg",cv.IMREAD_COLOR)2.彩图转为灰度图#转灰度gray_img=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)3.灰度图转二值图#灰度转
除不掉的灰色·2024-02-02 22:07

R语言小作业-中级

首先需要完成R语言练习题-初级，在http://www.bio-info-trainee.com/3793.html#设置镜像，安装包，使用循环嵌套cran_packages<-c('tidyverse','ggpubr
weixinsuoxian·2024-02-02 22:48

ChatGLM3的部署（windows版）

1.环境准备python环境参考：python环境安装（windows版）-CSDN博客cuda环境（使用GPU调试时需要使用，使用cpu可以不装）参考：cuda下载和安装-CSDN博客2.工具准备Git
程序员汐·2024-02-02 20:02

ApacheCN 2019.4~7 总结

在这段时间里：这些已有的项目即将完结，为所有贡献者点个赞：PyTorch1.0中文文档Seaborn0.9中文文档ImpatientJavaScript中文版OpenCV4.0中文文档UCBCS61b课本
布客飞龙·2024-02-02 20:57

新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B

ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的对话生成模型，由清华大学开发的一款强大的语言生成模型，它融合了最先进的深度学习技术与海量中文语料的训练成果。ChatGLM-6B为开源大模型，具有参数量小、适合本地部署等特点，因此适合新手作为入门练习时使用。一、硬件要求1、理论需求硬盘空间：可用空间不小于40G；显存要求：本人选用的ChatGLM-6B是FP16精度的，运行代码需要不少于1
韬小志·2024-02-02 20:34

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度，NVIDIAGPU
孙琪翔·2024-02-02 20:33

（新手亲测有效）bug解决：ValueError: Attempting to unscale FP16 gradients. 反复出现的问题。

在新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B-CSDN博客完成chatGLM-6B（FP16）的部署后，尝试对模型进行loRA微调，期间遇到并解决了一些bug，分享给大家，希望大家少走弯路！
韬小志·2024-02-02 20:02

《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记

而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update
m_buddy·2024-02-02 20:58

使用GPU虚拟化技术搭建支持3D设计的职校学生机房（云教室）

不足之处是由于没有GPU，对于3D应用的支持较差。如果没有DirectX和OpenGL的支
yangtzi·2024-02-02 19:22

Proxmox 7.4 使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持

本文在2021年发布的博客《Proxmox5.4使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持》，介绍了ProxmoxVE5.4上部署vGPUunlock的操作步骤。
yangtzi·2024-02-02 19:19

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

本篇博客，尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归，并比较GPU和CPU计算的性能差异。
zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【深度学习】ND4J-科学计算库

多平台功能，包括GPU。所有主要操作系统:win/linux/osx/android.架构:x86
神也在Copy·2024-02-02 19:36

PaddleOCR使用笔记之配置文件的详细解释

例如：-oGlobal.use_gpu=false配置文件参数介绍以rec_chinese_lite_train_v2.0.yml为例Global-全局参数配置字段用途默认值
great-wind·2024-02-02 18:21

软件定义数据中心（SDDC）最后的两块拼图 – GPU池化和内存池化

记得2012年VMWARE首先提出SDDC(SoftwareDefinedDataCenter)这个说法。当时VMWARE作为CPU虚拟化的先行者和领导者，除了手握SDC（SoftwareDefinedCompute）、即CPU虚拟化技术外，同时也具备了SDS（SoftwareDefinedStorage）和SDN（SoftwareDefinedNetwork）技术能力。彼时SDS/SDN都是新兴
virtaitech·2024-02-02 16:51

多芯算力交叉拉远，拓展AI算力边界

在当今数智化时代，人工智能（AI）的蓬勃发展使得GPU（图形处理器）成为实现高性能计算的核心。许多企业曾大量采购Nvidia的GPU以应对不断增长的AI计算需求，随着国产GPU技术的崛起，许多厂商也
virtaitech·2024-02-02 16:50

PVE 7.4-17 中开启vGPU显卡虚拟化

要为VM提供图形引擎，一般分为3种：1、软件模拟图形-性能差2、显卡直通-性能最好，一个虚拟机独享一个显卡3、vGPU-性能好，多个虚拟机共享一个显卡目前市面上的主流GPU厂家有intel、amd、nvidia
BBM的开源HUB·2024-02-02 16:58

OpenCV学习笔记（Python）—— 批量提取图像轮廓并保存结果到保持原始结构的输出目录

批量处理图像，对每个图像提取轮廓内的区域并将轮廓外的区域设置为白色背景，然后保存处理后的图像到指定的输出目录，同时保持与输入目录相同的文件和目录结构。importcv2importnumpyasnpimportosfromtqdmimporttqdmdefprocess_image(input_path,output_path):#读取图像img=cv2.imread(input_path)ifi
六个核桃Lu·2024-02-02 15:01

背景去除小方法（ rembg库快速实现）

CPU版pipinstallrembgGPU版pipinstallrembg[gpu]批量去除文件夹内的图片的背景fromrembgimportremoveimportos#Directorycontainingimagestoprocessinput_dir
六个核桃Lu·2024-02-02 15:31

No CUDA toolset found.

以cuda11.7为例，将C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.7\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:58

开源计算机视觉库OpenCV详解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。
终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:44

OpenCV入门05:键盘响应操作和自带颜色表操作

教程开源本教程开源，地址：https://gitee.com/zccbbg/opencv_study键盘响应操作cv2.waitKey函数会等待指定的毫秒数（在这里是1毫秒），并返回按键的ASCII码。
编写美好前程·2024-02-02 12:36

OpenCV入门04:调整图像对比度和亮度

教程开源本教程开源，地址：https://gitee.com/zccbbg/opencv_study图像的亮度和对比度说明亮度：亮度是指图像中像素的整体明亮程度。
编写美好前程·2024-02-02 12:35

【深度学习】多卡训练__单机多GPU方法详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）

【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

开源计算机视觉库OpenCV详解

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含超过2500种优化的算法，涵盖了图像处理和计算机视觉中的许多常见任务。
super_journey·2024-02-02 12:45

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作
码农研究僧·2024-02-02 11:57

上位机图像处理和嵌入式模块部署（二进制图像的读写）

但是不同格式文件的读写，这本身又是体力活，而且很多的第三方库已经帮我们实现了，比如opencv。
嵌入式-老费·2024-02-02 11:20

Opencv图像处理系列 ——2.图像的阈值分割处理

图像的阈值处理1.图像阈值分割二值化2.图像自适应阈值3.Otsu二值化（大津阈值分割法）本节我们将介绍如实使用OpenCV进行图像的一些简单处理，主要介绍图像的二值化等。
Zero or One·2024-02-02 11:18

OpenCV学习记录——图像的绘制

文章目录前言一、绘制直线二、绘制矩形三、绘制圆形四、绘制文本前言我们在进行图像处理的过程中，通常需要进行划线、画矩形框锁定目标等操作来凸显指定目标，OpenCV提供了方便的绘图功能，可以进行直线、矩形、
KAIs32·2024-02-02 10:17

opencv 阈值处理(python)

阈值处理阈值处理threshold函数二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）反二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV）截断阈值化处理（cv2.THRESH_TRUNC）超阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO_INV）低阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO）自适应阈值处理Otsu处理阈值处理剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。cv2
暴风雨中的白杨·2024-02-02 10:46

OpenCV学习记录——阈值处理（全局阈值处理、自适应阈值处理）

文章目录一、学习目的二、图像二值化三、全局阈值处理四、自适应阈值处理一、学习目的在进行图像处理时，我们通常要进行颜色识别等一系列需要进行图像阈值处理的操作，今天我们就记录一下opencv进行阈值处理的一些基本操作和代码二
KAIs32·2024-02-02 10:44

2024-01-07-AI 大模型全栈工程师 - AI 产品部署和交付

摘要2024-01-07周日杭州阴本节内容:如何选择GPU和云服务器，追求最高性价比如何部署自己的fine-tune的模型，向业务提供高可用服务如何控制内容安全，做好算法备案，确保合规课程内容1.硬件选型
流雨声·2024-02-02 10:43

海洋鱼类检测7种YOLOV8NANO

【免费】海洋鱼类检测，7种类型，YOLOV8训练，转换成ONNX，OPENCV调用资源-CSDN文库采用YOLOV8NANO训练模型，得到PT模型，然后转换成ONNX，供OPENCV的DNN调用，摆脱PYTORCH
hnsdgxylh·2024-02-02 10:09

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它支持CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）等多种硬件。Tens
数据科学与艺术的贺公子·2024-02-02 09:27

还有些问题没有解决

深度学习刚上手复现论文还有些问题没解决1、代码只能在显存上跑还没办法放到英伟达的GPU上2、jupyternotebook还没有配置到pycharm里去
conch0329·2024-02-02 09:52

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

硬件加速：NVIDIACUDA和cuDNN，这些库提供了GPU加速计算的能力，对于大型模型的训练至关重要。分布式计算：Horovod,Ray等，这些框架和库提供了在多个计算节点上并行训练模型的能
super_journey·2024-02-02 09:22
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