DennisLiu-elogic
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>  > 救救孩子吧 ,生成以后运行,显示未加载符号文件,哭了!!! https://blog.csdn.net/weixin_41991128/article/details/83656543 基本的opencv配置先看看缺了哪一步
使用OpenCL後,sobel耗時占比約4%而已,這個github主要加速sobel應該沒太大用處? 還是ComputeResponseMap、Hysteresis與Linearlize這三段有辦法用裡面的東西加速
所有算子fuse起来->>是指sobel、phase、magnitude一起計算嗎?
能提示下用halide如何實現嗎?
對應位置相乘不就是點乘嗎? 我改了一下@zhengli233的程式碼 1. 產生Gaussian (7x1)與(1*7),矩陣相乘得到Gaussian(7x7) 2. 產生X方向Sobel,補0成7x7矩陣 3. convolve Sobel 和 Gaussian成fusedKernel 4. src 套用fusedKernel 還是有誤差 (max ~= 10),有那裡錯誤嗎?懇請大神賜教 (抱歉不知道怎麼貼程式碼 Mat matSrc = imread ("", IMREAD_GRAYSCALE); Mat matSobelKernelX = (Mat_...
@zhengli233 根據[這篇](https://answers.opencv.org/question/10380/how-can-i-speed-up-filter2d/)的回覆 做兩次卷積src * Sobel * Gaussian = src * (Sobel * Gaussain) = src * (Sobel convolve Gassian) opencv Filter2D做的是correlation,所以其中一個kernel要XY反轉再帶入Filter2D 但根據版主開示"提高局部性",這種方法應該不適用於此情況,然後我的算法在邊緣上還是有一些誤差,我猜是opencv Sobel的kernel可能不是 -1, 0, 1, -2, 0, 2, -1,...
google查了前幾筆資料,都說捲積是有結合率的(a * b) * c = a * (b * c)
你好,照了你的建議建置VS工程,專案可以使用了 但是執行速度極慢 (如圖)  這樣是正常的嗎?
--old--  我的電腦使用checkHardwareSupport查看優化狀態為如此 還是我需要自己define SSE AVX (如mipp.h中的內容)...? ---06:08-- 設定O2、OpenMP後速度明顯快很多 ( < 1s) 但MIPP_test ()訊息依然是 Instr. type: NO Instr. full type: NO_INTRINSICS Instr. version: 1 Instr. size: 0 bits Instr. lanes:...
你好 : 避免多開一issue,直接在這發問  這張圖是我拿其他專案來測試的,模板與來源都為二值化的後的影像 但這次結果似乎是匹配到梯度為0的地方,有什麼想法嗎?謝謝