如何在启用TBB的情况下安装Opencv？我尝试了以下方法:1)下载了TBB包。2)使用下面的命令构建mingw32-makecompiler=gccarch=ia32runtime=mingwdefault3)我将环境变量路径设置为"d:\tbb\build\windows_ia32_gcc_mingw_release3)现在使用cmake，我启用了“WITH_TBB”并编译了opencv。它抛出以下错误。[22%]Builttargetpch_Generate_opencv_coreLinkingCXXsharedlibrary..\..\bin\libopencv_core245
如何确定OpenCV库是在Windows7机器上使用TBB、CUDA还是QT编译的？我应该使用dependencywalker，如果是，如何使用？或者有其他方法可以找出答案吗？ 最佳答案 在cmdline中打开一个python3REPL就可以知道:python3然后导入opencv:importcv2然后打印构建信息:print(cv2.getBuildInformation())并查找CUDA和相关GPU信息。 关于windows-如何检查OpenCV是否使用TBB、CUDA或Qt支持
只是想知道是否有适用于Android和iOS的多线程库。此外，英特尔的TBB是否有任何黑客可以使其在Android和iOS上运行？ 最佳答案 OpenCV项目包含一个用于在Android上构建TBB的CMake配方:http://code.opencv.org/svn/opencv/branches/2.4/opencv/3rdparty/tbb/CMakeLists.txt.ACMQueue刚刚发表了一些NVIDIA和OpenCV研究人员的论文，其中包括在ARMTegra3平台上使用TBB运行OpenCV的数据，因此至少可以将TB
我想知道如何从源代码安装TBB并使其在Linux系统上运行。我在使用它时遇到了一些问题，如果我通过包管理器安装TBB则不会出现这些问题。在TBB网页中，有一些关于如何执行此操作的指南，例如设置LD_LIBRARY_PATH和CPATH变量，或采购tbbvars.sh文件。即使我这样做了，当我尝试编译一个示例时，g++也会提示找不到tbb。所以我的问题是，是否有一种简单的方法来设置所有内容(编译源代码、我应该设置哪些变量...)以便使用TBB？谢谢。注意:提出这个问题时库的版本号是2(如果我没记错的话)。我亲自测试了4.1版之前的解决方案，但我认为它应该也适用于当前版本4.2(更新3)，
如何检查我的Linux机器上安装的OpenCV库是否针对TBB库进行编译？ 最佳答案 使用ldd打印*libopencv_core*的共享库依赖:ldd/usr/local/lib/libopencv_core.so您应该会在列表中看到TBB。如果您使用的是MacOSX，则等效于otool-L，在我的系统上它会输出:/Users/karlphillip/installers/OpenCV-2.4.2/build/lib/libopencv_core.2.4.dylib(compatibilityversion2.4.0,curren
如何静态链接intel'sTBBlibraries我的申请？我知道allthecaveats比如调度器的负载分配不公平，但是我不需要调度器，只需要容器，所以没关系。无论如何我都知道这是可以做到的，虽然它没有记录，但是我现在似乎无法找到这样做的方法(尽管我以前在某个地方见过它)。那么有谁知道或有任何线索吗？谢谢 最佳答案 强烈不建议这样做:IsthereaversionofTBBthatprovidesstaticallylinkedlibraries?TBBisnotprovidedasastaticallylinkedlibrar
谁能给我一个TBB示例如何:设置事件线程的最大数量。执行彼此独立并以类的形式呈现的任务，而不是静态函数。 最佳答案 这里有几个完整的例子，一个使用parallel_for，另一个使用parallel_for_each。2014-04-12更新:这些显示了我认为现在使用TBB的非常老式的方式；我添加了一个separateanswer使用带有C++11lambda的parallel_for。#include"tbb/blocked_range.h"#include"tbb/parallel_for.h"#include"tbb/task
tbb::scalable_allocator是什么意思？在英特尔线程构建模块中实际上做了什么？它肯定是有效的。我刚刚使用它通过更改单个std::vector将应用程序的执行时间减少了25%(并且看到在4核系统上CPU利用率从~200%增加到350%)至std::vector>.另一方面，在另一个应用程序中，我看到它使已经很大的内存消耗翻了一番，并将东西发送到交换城市。英特尔自己的文档并没有提供很多内容(例如，本FAQ末尾的一小部分)。在我自己深入研究它的代码之前，谁能告诉我它使用了什么技巧？更新:刚刚第一次使用TBB3.0，并且看到了从可扩展分配器中获得的最佳加速。换单vector到
tbb::scalable_allocator是什么意思？在英特尔线程构建模块中实际上做了什么？它肯定是有效的。我刚刚使用它通过更改单个std::vector将应用程序的执行时间减少了25%(并且看到在4核系统上CPU利用率从~200%增加到350%)至std::vector>.另一方面，在另一个应用程序中，我看到它使已经很大的内存消耗翻了一番，并将东西发送到交换城市。英特尔自己的文档并没有提供很多内容(例如，本FAQ末尾的一小部分)。在我自己深入研究它的代码之前，谁能告诉我它使用了什么技巧？更新:刚刚第一次使用TBB3.0，并且看到了从可扩展分配器中获得的最佳加速。换单vector到
我打算开始“玩”跨平台项目的基于任务的并行性。我想使用英特尔线程构建模块。我从Windows和VisualStudio开始。由于我目前只想制作原型(prototype)，我正在考虑仅在Windows上“玩”，然后有足够的知识在所有兼容平台上使用该库。我了解到，自VS2010以来，Microsoft提供了一个类似的库，即并行处理库，它具有(几乎)与IntelTBB相同的接口(interface)。一些消息来源(包括TBB的团队博客)建议他们一起构建它并且它是同一个库。但它并不是很明确，因为它经常暗示两个库之间存在细微差别。那么，如果有的话，这些区别是什么？我应该直接从最后一个稳定的ITB
