pythonopencv调用cuda
社区干货
Moviepy+OpenCV-python 结合进行音视频剪辑处理 | 社区征文
Moviepy 结合 OpenCV-Python 的音视频剪辑开发模式要实现 Moviepy 结合 OpenCV-Python 的音视频剪辑处理,可以按照构建单独图像处理函数、调用 fl_image 进行剪辑的帧图像处理、输出剪辑内容三个步骤来实现。#### 3.1、图像处理函数图像处理函数是用于真正对剪辑的每帧图像进行剪辑加工的函数,当每帧图像的处理模式统一时,可以使用单一的函数来进行图像处理。图像处理函数的名字只要符合 Python 的函数命名要求就行,但该...
GPU推理服务性能优化之路
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同... CUDA Kernel函数:是数据并行处理函数(核函数),在GPU上执行时,一个Kernel对应一个Grid,基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序...
计算机视觉算法探究:OpenCV CLAHE 算法详解| 社区征文
关于参数含义及相关的介绍请参考《[OpenCV-Python自适应直方图均衡类CLAHE及方法详解](https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/120850922)》。**CLAHE 算法的基本步骤如下**:1. 将图像按参数 ... 裁剪处理在类 CLAHE_Impl 的 apply 方法里调用 CLAHE_CalcLut_Body 类的函数对象来实现的,CLAHE_Impl 是 createCLAHE 生成 CLAHE 实例时真正使用的类,而 CLAHE_CalcLut_Body 类是生成真正的直方图灰度映射和进行裁...
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
老猿想学习一下 Python,4 月入住国内某程序员汇聚的知名技术博客,开启了老猿学习 Python 并分享学习体会之路,先是 Python 基础,接着是 Python 爬虫,然后是 Python 图像界面开发的 PyQt,再接着是 Python 的音视频剪... 主要使用 OpenCV 和人工智能 YOLO3 进行开发。但是遇到了一些难以解决的问题,一是基于 AI 的目标检测,依靠训练数据产生的目标识别能力存在不可控的问题,可能绝大多数情况识别都没有问题,但一旦存在问题时很难去解决...
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GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使... 选择打开进入页面b. 点击“环境变量”c. 双击“PATH”d. 点击“新建”,输入“C:\Program Files\Oracle\VirtualBox”,点击“确定” 步骤二:虚拟机安装Ubuntu14操作系统下载Ubuntu14镜像文件,下载地址https://releas...
GPU实例部署PyTorch
本文将介绍GPU实例部署PyTorch,从GPU驱动开始彻底解决版本不匹配问题。 实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问...
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
# 高效视频处理框架BMF实践日常工作主要开发环境是MAC,在MAC下涉及音视频处理用到的主要工具:1. 音视频播放:VLC、FFPLAY2. 音视频采集:OBS3. 音视频编解码处理:FFMPEG、OpenCV4. 音频处理:Audition5. OCR:Ma... 它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完docker后执行官方教程命令:```shell# 拉取官方镜像docker pull babitmf/bmf_runtime:latest```启动doc...
【高效视频处理】BMF 项目安装与老视频修复体验全流程及总结 | 社区征文
首先要确保本机已经安装了Python,然后使用`pip install BabitMF`安装BabitMF,安装过程中其会帮你同时安装依赖包,显示successfully安装即为成功:、c_ffmpeg_filter(volume)、c_ffmpeg_encoder)。然后,它不断循环地从输入视频中读取视频流,逐帧解码,并...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3....
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
```pythonfrom transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassificationfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport pandas as pd# 加载数... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我上大学的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知道大家都叫它编程语言,于是我开始试着了解,初识Python的这些日子也算是打开了我的AI之路,我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为... 只有开启会话后,才可以使用相关数据去填充节点,这样才能开始计算;关闭会话后,就不能进行计算。- 客户端,用户编程、执行使用。- mster:用来与客户端交互,并进行调度的。- worker process:工作节点,每个worker ...
