仓库代码：https://gitee.com/liudegui/ffmpeg_decode_videoffmpeg_decode_video使用ffmpeg解码video模块，支持3种解码：cpu解码、amd64平台的cuda解码和NX平台的Nvmpi解码封装库只依赖ffmpeg，测试程序中用到了OpenCV，可用于将帧送往opencv检测程序ref:https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/master/doc/examples/hw_decode.cref:https://github.com/chinahbcq/ffmpeg_hw_decode概要该库希
我正在开发一个JavaScript繁重的Web应用程序；如果没有JavaScript，那么整个应用程序都是无用的。我目前正在使用requirejs作为我的模块加载器，并且r.js用于在生产环境中将我的JS优化为单个文件的工具。目前，在生产中我的标记看起来像这样；require.config({//blahblahblah});require(['editor']);//BootstraptheJavaScriptcode.但是，这会异步加载JavaScript，这使得页面在加载JavaScript之前呈现为不可用；我不明白这一点。相反，我想像这样同步加载JavaScript；这样，当页
正如问题标题所述，我正在尝试为Windows10上的Python3OpenCV库编译我自己的二进制文件，支持CUDA和贡献文件。我一直在关注thisguide关于在Windows上与thisone同时安装OpenCV3用于编译支持CUDA的OpenCV。这个问题类似于anotherquestion,但我使用的是VS2015，发布的解决方案并没有解决我的问题。问题我能够成功地遵循这些指南并使用CMake(使用GUI)进行配置、生成和构建。然而，当我在此之后从一个新的终端运行Python时，我遇到了我之前链接的另一个问题中提到的相同问题。我已尝试按照此解决方案设置路径变量，但问题仍然存在。
这个问题在这里已经有了答案:CUDAfunctioncall-ablebyeitherthedeviceorhost(1个回答)关闭8年前。为了从主机代码和GPU内核调用相同的函数，我是否必须保留相同函数的两个拷贝，如下所示:intsum(inta,intb){returna+b;}__deviceintsumGPU(inta,intb){returna+b;}或者是否有任何技术可以保留/管理函数的单个拷贝？
我有一个非常奇怪的问题我不能pindown几天了。我正在制作一个简单的逐顶点照明，它在Nvidia上工作正常，但不会渲染任何带有灯光阴影的内容AMD/ATI.我找到了与属性有关的问题-特别是颜色属性。这是我的顶点着色器:#version140uniformmat4modelViewProjectionMatrix;invec3in_Position;//(x,y,z)invec4in_Color;//(r,g,b,a)invec2in_TextureCoord;//(u,v)outvec2v_TextureCoord;outvec4v_Color;uniformboolen_Color
开始学cuda有一段时间了，遇到以下问题下面看看我是怎么做的:复制GPUint*B;//...int*dev_B;//initializeB=0cudaMalloc((void**)&dev_B,Nel*Nface*sizeof(int));cudaMemcpy(dev_B,B,Nel*Nface*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice);//...//ExecuteonGPUthefollowingfunctionwhichissupposedtofillin//thedev_BmatrixwithintegersfindNeiborElem>>(dev
我有这段代码，它是经过概要分析、优化和缓存高效的，因为我可能会以我的知识水平获得它。它在概念上像这样在CPU上运行:#pragmaompparallelforschedule(dynamic)for(inti=0;i恰好RunTask()本质上是一组线性代数运算，每次都在同一个非常大的数据集上重复运算，因此适合在GPU上运行。所以我想实现以下目标:将一些任务卸载到GPU当GPU繁忙时，将其余任务交给CPU处理对于CPU级别的操作，保留我的superRunTask()函数，而无需修改它以符合restrict(amp)。我当然可以为GPU任务设计一个restrict(amp)兼容的lamb
我正在尝试对视频帧运行ORBOpenCV算法，我注意到CPU版本的执行速度比GPU版本快得多。这是代码:#include#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/gpu/gpu.hpp"#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;using
我的应用程序使用Opencvgpu类gpu::FarnebackOpticalFlow来计算输入视频的一对连续帧之间的光流。为了加快进程，我利用OpenCV的TBB支持在多线程中运行该方法。但是，多线程性能并不像单线程那样。只是为了让您了解不同的行为，这里有两个快照，分别是单线程和多线程实现的。多线程实现假定将图像分成8个不同的条纹(我电脑上的核心数)，并且在每个条纹上应用用于光流的Farneback实现的gpu方法。以下是这两种方法对应的代码行:单线程实现/*main.cpp*///prevImgandimgaretheinputMatimagesextractedfromthein
我想开始编写应用程序(C++)，这些应用程序将利用额外的内核来执行需要执行大量计算并且计算相互独立的部分代码。我有以下处理器:x64Family15Model104Stepping2AuthenticAMD~1900Mhz在WindowsVistaHomepremium32位和Opensuse11.064位上运行。在Intel平台上，我使用了以下APIIntelTBB、OpenMP。它们是否适用于AMD，AMD是否有类似的API。您的经验如何？ 最佳答案 OpenMP和TBB也可用于AMD-这也是一个编译器问题。例如。见linuxT
