我成功地使用cuda-memcheck获取有关错误内存访问的错误。使用-g-G编译cuda代码给出了很好的源位置，如下所示:=========Error:processdidn'tterminatesuccessfully=========Invalid__global__readofsize1=========at0x00000710in/some/path/somefile.cu:117:some_function=========bythread(0,14,0)inblock(1,16,0)=========Address0x00abac20isoutofbounds现在我尝试使
我已经创建了一个图像的dft并且在使用过滤器进行一些调整之后我想将它转换回真实图像但是每次我这样做时它都会给我错误的结果..似乎它没有将它转换回来。ForierTransform和createGaussianHighPassFilter是我自己的函数，其余代码我正在使用，如下所示，用于反转回真实图像。Matfft=ForierTransform(HeightPadded,WidthPadded);Matghpf=createGaussianHighPassFilter(Size(WidthPadded,HeightPadded),db);Matres;cv::multiply(fft,
我正在寻找一种快速的方法来将帧与运行平均值进行比较，并确定它们之间的差异(如果它们非常相似则给出高值，如果它们不相似则给出较低的值那个相似)。我需要比较整个帧，而不仅仅是较小的区域。我已经在图像上使用Otsu阈值来过滤掉背景(对背景不感兴趣，也不对前景的特征感兴趣-只需要形状)。有没有一种好的、快速的方法来做我想做的事？ 最佳答案 经典方法是归一化互相关(试试cv::matchTemplate())。您将需要设置一个阈值来决定图像是否匹配。您还可以使用输出(已设置阈值)来比较多个图像。在OpenCV中，matchTemplate中的
我正在尝试使CUDA项目尽可能接近OO设计。目前，我找到的解决方案是使用Struct来封装数据，对于每个需要一些GPU处理的方法，需要实现3个函数:对象将调用的方法。一个__全局__函数，它将调用该结构的__设备__方法。__device__结构内的方法。我举个例子。假设我需要实现一种方法来初始化结构内的缓冲区。它看起来像这样:structFoo{float*buffer;short2buffer_resolution_;short2block_size_;__device__initBuffer(){intx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;int
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七、基于结构化边缘的方法示例代码八、基于多帧图像的方法示例代码九、基于超分辨率的方法示例代码十、cv2.inpaint()函数修复图像示例代码十一、cv2.fillPoly()函数填充多边形区域修复图像示例代码十二、归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言OpenCV是一个开源的计算机视觉库
我正在开展一个项目，我需要在其中检测图像中的红色激光线。这是我想到的策略。分离图像中的R、G、Bchannel。以高强度值对图像进行阈值处理。使用生成的3个二进制图像，执行元素明智的操作r&&!g&&!b。(&&是逻辑与，!是逻辑非)。生成的矩阵是二值图像，其中1位于激光出现的区域。这适用于Matlab上的一些测试图像。但我的问题是，这需要在C/C++中使用OpenCV来实现。我已经尝试过大多数库函数，但似乎没有直观/简单的方法来处理二进制图像并对它们执行逻辑操作。有人可以向我指出您认为我可能会觉得有用的OpenCV函数/方法吗？我认为cvThresholdImage可用于阈值处理，但
我的图像中有几个由几个黑色区域组成的轮廓。与这些黑色区域直接相邻的是一些不属于我的轮廓的较亮区域。我想将这些较亮的区域添加到我的黑色区域，从而在OpenCv中扩展我的轮廓。有没有方便的方法来扩展轮廓？我考虑过查看使用cv::Sobel创建的渐变图像的强度变化，并延伸直到渐变再次发生变化，这意味着像素的强度将回到图像的既不黑也不亮的区域图片。谢谢!这里是示例图像。第一张是原始图像，第二张是使用Canny&findContours提取的Contour，最后一张是相同区域的Sobel-Gradient强度图像。我想将第一张图像中的明亮边界包含到轮廓中。更新:现在我对Sobelgradient
我必须使用opencv从图像中找到标尺位置。我能够检测标尺的颜色(绿色)。如何从图像中读取所有像素并获取标尺的上下位置。voidfindrulerPosition(cv::Matimage,intindx){std::stringstreamss;//createastringstreamss>contours;findContours(hsvbw.clone(),contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);cv::Matdst=Mat::zeros(image.size(),image.type());drawContours(
我正在处理在CUDA中准确计算零阶I0的修正贝塞尔函数的问题。很长一段时间以来，我一直根据论文使用有理切比雪夫近似J.M.布莱尔，“修正贝塞尔函数I_0(x)和I_1(x)的有理切比雪夫近似”，数学。计算机，卷。28，名词。126，第581-583页，1974年4月。与Matlab提供的结果相比，给出了1e-29数量级的平均误差。不幸的是，对于我正在处理的新应用程序来说，这种看似很高的准确性已经不够用了。Matlab使用由D.E.开发的Fortran例程。阿摩司Amos,D.E.，“复杂参数和非负阶贝塞尔函数的子程序包”，桑迪亚国家实验室报告，SAND85-1018，1985年5月。A
以下是一个CUDA编程示例，它基本上是C语言，但其中包含NVidiaCUDA函数。我一直在尝试解释这个代码示例并弄清楚它试图做什么。我的问题是这个程序编译得很好，但是它需要什么参数？例如，这个CUDA程序正在linux模拟器中运行，但是在运行./program时它返回:用法:./程序号段错误程序输入参数是什么。谢谢。#include#include//#defineN100000__host__voidsaxpy_host(intlength,floatalpha,float*x,float*y){for(inti=0;i>>(N,alpha,dxp,dyp);//bringbackd
