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Ubuntu20.04安装colmap从零开始全过程记录(包括CUDA/CUDNN/ceres/anaconda)

 网上教程太繁杂了,安装起来又有好多坑,新安装的系统啥啥没有,查了几个教程没一个全的,或者是自己又遇到了新的没提及的问题于是我综合几个教程和自己所遇到的问题,记录自己ubuntu安装colmap的整个过程二编:装完回来了,开始安装是2023.11.23,中间断断续续地推进,对我这种任何问题都能打败的人,一个问题能卡一两个月,到2024.2.21熬了个大夜终于结束了,含泪撒花太不容易了(哭遇到的问题太太太太多了!九九八十一难不过如此整个流程参考:教程1:讲Ubuntu20.04安装CUDNN、Ceres和Colmap_ubuntu20.04安装cerescuda_Nismilesucc的博客-C

Opencv之图像边缘检测:1.Sobel算子(cv2.Sobel)

        图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大;相反,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值也较小。一般情况下,图像梯度计算的是图像的边缘信息。严格来讲,图像梯度计算需要求导数,但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值(近似导数值)。将上述运算关系进一步优化,可以得到更复杂的边缘信息。1.1原理介绍        Sobel算子是一种离散的微分算子,该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘,计算所得的是一个梯度的近似值。    Sobel算子如图所示:         假定有原始图像src,

[opencv][原创]关于opencv-python的cv2保存视频不支持H264格式问题探讨

项目有个不合理要求,能够在chrome浏览器打开播放,但是cv2根本不支持H264,由于版权原因,官方不支持h264格式所以当你使用诸如XVID,MJPG等虽然不影响使用和正常播放,但是就是无法在浏览器里面直接打开观看。查遍全网资料,发现Canyousupport"H264"codec?·Issue#299·opencv/opencv-python·GitHub这个全网精华,但是里面尝试了下都不行,因此我得出结论要解决这个问题,只有2条路可行。第一条:源码编译这种方法耗时费力,中途错误百出,走的十分艰难,不推荐第二条:保存后用ffmpeg在格式转换一下这种方法简单,但是效率上可能就不行了,大家

cv2.error: OpenCV(4.6.0) (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cv::cvtColor‘

OpenCV(4.6.0)imread读取空问题解决方法小记详情如下:D:\ProgramData\Anaconda3\python.exeF:/.../image_q...ity.py浙A..._207C:\Users\kngin\...\浙A0..._207.jpeg======================[WARN:0@0.363]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_('C:\Users\kngin\...\

华人CV宗师黄煦涛高徒离职特斯拉,加入OpenAI!专攻多模态模型研究

OpenAI又迎来一位AI大将。最近,华人科学家程博文官宣离职特斯拉,即将加入OpenAI专攻多模态模型的研究。图片今天是我在特斯拉自动驾驶部门的最后一天,这一年半的经历真的很棒:有机会与才华横溢的同事们共事,学习了如何开发出色的产品等等。但我向通用人工智能(AGI)进发的脚步不会因此而停歇,不久后,我将加入OpenAI的后训练(post-training)团队,参与构建多模态模型的工作。值得一提的是,程博文博士毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC),导师就是大名鼎鼎的计算机科学家ThomasHuang。黄煦涛于2020年4月逝世OpenAI视频生成科学家WillDepue、技术人员F

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet),了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构,并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果,以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层MaxPool13.3卷积层Conv23.4激活函数ReLu23.5池化层MaxPool23.6全连接层fc13.7激活函数ReLu33.8全连接层fc23.9激活函数ReLu43.10全连接层fc33.1

非确定性的CUDA C内核

我仍然是CUDA的初学者,我一直在尝试编写一个简单的内核来在GPU上执行平行的Prime筛子。最初,我在C中写了代码,但我想调查GPU上的速度,因此我重写了:41.cu#include#include#include#include#defineB1024#defineT256#defineN(B*T)#definecheckCudaErrors(error){\if(error!=cudaSuccess){\printf("CUDAError-%s:%d:'%s'\n",__FILE__,__LINE__,cudaGetErrorString(error));\exit(1);\}\}\__

记录Ubuntu20.04安装、NVIDIA显卡驱动安装和cuda安装

一:若之前安装过Ubuntu1:卸载原有的分区,使用DiskGenius2:完全删除ubuntu还需要删除引导文件!!!(很重要)详情可以看以下博客中的3删除引导文件:可新教你彻底卸载Ubuntu双系统,去污不残留!-云社区-华为云...https://bbs.huaweicloud.com/blogs/303695二:ubuntu安装1:下载ubuntuhttps://ubuntu.com/download/desktophttps://ubuntu.com/download/desktop个人推荐20.04比较稳定2:制作U盘启动项Rufus-DownloadRufus,freeandsa

CUDA:来自不同扭曲的2个线程,但相同的块尝试写入相同的共享内存位置:危险吗?

这会导致共享内存中的不一致吗?我的内核代码看起来像这样(伪代码):__shared__uinthistogram[32][64];uintthreadLane=threadIdx.x%32;for(data){histogram[threadLane][data]++;}鉴于在具有64个线程的块中,带有ID“X”和“(X+32)”的线程通常会在矩阵中写入相同位置?该程序计算给定矩阵的直方图。我有一个类似的CPU程序,可以执行相同的操作。由GPU计算的直方图始终比CPU计算的直方图低1/128,我不知道原因。看答案有危险。它导致比赛条件。如果您不能保证一个块中的每个线程都具有对共享内存中位置的唯

Qt & OpenCV联合编程问题Ⅰ--------由于cv::Mat的赋值操作是软拷贝造成的QT图像显示红蓝通道对调的问题

Qt&OpenCV联合编程问题Ⅰ--------由于cv::Mat的赋值操作是软拷贝造成的QT图像显示红蓝通道对调的问题在配置好Qt&OpenCV的开发环境后,就想基于此环境,写一个用于图像处理前期调试用的助手工具,没想到在开发前期遇到了奇怪的问题:先贴代码:voidImagePA::ON_btnReadimage_clicked(){   ui->picture_RCamera->clear();   QStringfileName=QFileDialog::getOpenFileName(nullptr,"打开图像","","图像文件(*.jpg*.png)");   if(!fileNa