DennisLiu-elogic

Cmake + OpenCV3.0無法通過

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您好，我使用Cmake-gui嘗試建置專案。 我的OpenCV安裝路徑 : C:/OpenCV3.0 CMakeLists.txt中 : ... # opencv set(CMAKE_PREFIX_PATH ${CMAKE_PREFIX_PATH} C:/OpenCV3.0/opencv/build) find_package(OpenCV 3 REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) ... Configure第一次結果 : OpenCV ARCH: x86 OpenCV RUNTIME: OpenCV STATIC: ON CMake Warning at...

還有辦法再加速嗎?

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Hi meiqua 統計了各段落與各層金字塔的耗時  使用OpenCL後已經讓OpenCV的函數耗時下降不少，關於加速ComputeResponseMap、Hysteresis與Linearlize這三段，不知道meiqua你還有沒有什麼想法? 目前實作過這個方法，ComputeResponseMap中Create 8個Mat，改為一次Create大張的Mat (size = Size (src.cols * 8, src.rows))，response_maps[i] = BigSrc (Rect)指向大張的ROI，但實作後發現__m128i *map_data = response_maps[ori].ptr(); 這行似乎不正常，導致__m128i res1 = _mm_shuffle_epi8(lut[2 * ori + 0], lsb4_data[i]);出錯

無尺度(Scale)變化時訓練樣板加速的計算問題

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meiqua您好: 目前為了加速訓練過程，要把訓練時，每個角度都旋轉一張影像改為 : 旋轉0度的Feature 問題如下 計算完0度角樣板每一層金字塔的 Feature (x, y, quantized)後， 下一個角度旋轉Feature的 (x, y) -->這一步應該沒問題，蒐集所有feature的x, y後，用cv::transform 但feature的quantized參數如何以旋轉去做? 可以把 (0-8)先正規化到(0-360)，接著直接加上角度嗎? (不好意思，角度的quantized那段原理不是很懂Orz) 謝謝