OpenCV/OpenCL/OpenGL区别: OpenGL(全写Open Graphics Library)是个定义了一个跨编程语言.跨平台的应用程序接口(API)的规格,它用于生成二维.三维图像.这个接口由近三百五十个不同的函数调用组成,用来从简单的图形比特绘制复杂的三维景象.而另一种程序接口系统是仅用于Microsoft Windows上的Direct3D.OpenGL常用于CAD.虚拟实境.科学可视化程序和电子游戏开发 OpenCL (Open Computing Language,开放

对于几个开源库的总结,作为标记,以前看过,现在开始重视起来!更详细资料请移步 开源中国社区! 涉及:OpenCV,OpenCL,OpenGL,OpenPCL 截止到目前: OpenGL的最新版本为4.4,NVIDIA显卡系列已提供了基于4.4版本的驱动: OpenGL ES的最新版本为3.0,高通处理器图形芯片已经可以支持: OpenCV的最新发行版本为2.4.6,  另外3,0版本在14年2月发布,有兴趣可以查看OpenCV官方里程碑图: OpenPCL的最新发行版为1.7.1的源代码,不过编

什么是OpenCL? OpenCL全称Open Computing Language,是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,

一:OpenCL (全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他

OpenCV        OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library.OpenCV是一个开源发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.        OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言

引言 在过去的十年里, GPU (图形处理单元)已经从特殊硬件(特供)转变成能够在数值计算领域开辟新篇章的高性能计算机设备. 很多算法能够使用拥有巨大的处理能力的GPU来快速运行和处理大数据量.即使在通常的情况下,不可能将图形硬件编程化, 图形硬件也能够加快算法与图像的处理. 举个样例:通常情况下能够用来计算图形差分,模糊图像, 合并图像,甚至是进行图像(或数组)平均值计算. 随后,可编程方式的出现给编程者带来了极大的便利. 可编程方式所提供的新的可能性,更广泛类别的算法能够移植到GPU来运行.

好久没搞OpenCL了.可是这是个好东西.不能不学,之前发了篇设置OpenCL的文章.看的人还真多,看来大家都知道这个好东西了,都想把OpenCL搞起.只是学习难度还是相当高的. 之前忙搞算法,所以非常多其它知识就暂且搁置了.只是告诉大家一个秘密:自从用了靖心博客之后.腰不酸,腿不疼了--啊,不好意思,谁插播了广告,我是说自从学好算法之后.看OpenCL.OpenGL, DirectX头不疼,脑不涨了. 一个全新的境地就此诞生了. 以下是凝视程序,目的就是查看自己计算机上全部支持OpenCL的设

苹果官方文档:OpenGL ES for iOS苹果官方文档:OpenGL for OS X OpenGL是源自SGI IRIS GL library,并不是SUN开发的.SGI提供了一个OPENGL的Sample implementation,主要是提供给硬件制造商来实现OPENGL的驱动.如果有兴趣的话可以看看这个冬冬:http://www.sgi.com/products/software/opengl/ Khronos Group网站(http://www.khronos.org)是一个

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

OpenCL程序同CUDA程序一样,也是分为两部分,一部分是在主机(以CPU为核心)上运行,一部分是在设备(以GPU为核心)上运行.在设备上运行的程序被称为核函数.但是对于核函数的编写,CUDA一般直接写在程序内,OpenCL是写在一个独立的文件中,并且文件后缀是.cl,由主机代码读入后执行,这一点OpenCL跟OpenGL中的渲染程序很像. 汇总一些OpenCL的基本概念,包括设备.核函数.主机.平台等,把这些概念跟CUDA类比,理解起来就很容易了. 设备(Device): GPU及其显存组成

配置: OS X 10.10 + CMake 3.2.2 + GLFW 3.1.1 + OpenGL 4.1 + Xcode 6.0 本文主要介绍如何在 OS X 系统下进行环境配置,使得 Xcode 能够运行 OpenGL 4.x 的项目. 1 安装 CMake 在下面 GLFW 安装过程中需要用到 CMake.可以从官网(http://www.cmake.org/download/ )下载,也可 直接下载:cmake-3.2.2-Darwin-x86_64.tar.gz. 下载后解压,把应用

配置: OS X10.10 + Xcode 6.0 一.基本步骤 新建一个命令窗口项目 更改目标设备版本号为 OS X 8.0 添加库文件 GLUT.framework 和 OpenGL.framework Hello World 测试 二.详述 1.新建一个命令窗口项目 点击 File - New - Project (或者 Shift + Command + N),进入新建项目面板: 选择 OS X - Application - Command Line Tool,进入项目基本信息配置窗口

OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. 基本信息 OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或

  背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

(看到有很多同学都来看这篇文章,说明可能是有必要的,然后这个写的比较水,所以 如果求干货的话,请移步: http://www.cnblogs.com/letben/p/5885799.html 但是 要在这个里面下载那个169Mb的jar包. ) 也不能算是突发奇想,但是,eclipse 的确可以跑 opencv的类库.下面是跑动的一些背景: https://github.com/bytedeco/javacv#manual-installation javacv 介绍: javacv使用来自j

一.CAM CHI API功能介绍: CHI API建立在Google HAL3的灵活性基础之上,目的是将Camera2/HAL3接口分离出来用于使用相机功能,它是一个灵活的图像处理驱动程序(摄像头硬件接口).HAL3是根据摄像机pipeline request控制而设计,以提供完整的功能处理用户的控制请求.CHI旨在提供更细粒度的控制,以及访问ISP内的处理引擎,使得OEM和最终用户可以利用CHI API在相机驱动程序中实现自定义图像处理功能.如:通过高通的ISP.®Adreno™GPU 和

基于 OpenCV 的人脸识别 一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 的多种现代技术,也支持如 iOS

通过"javaCV入门指南:序章 "大家知道了处理音视频流媒体的前置基本知识,基本知识包含了像素格式.编解码格式.封装格式.网络协议以及一些音视频专业名词,专业名词不会赘述,自行搜索即可. 本章将正式开始javaCV之旅,先看一下官方文档里的介绍 JavaCV是计算机视觉领域的开发人员(OpenCV.FFmpeg.libdc1394.PGR FlyCapture.OpenKinect.li.lsense.CL PS3 Eye Driver.videoInput.ARToolKitPlu

一点背景知识 OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库.它包含成千上万优化过的算法,为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包.根据这个项目的关于页面,OpenCV 已被广泛运用在各种项目上,从谷歌街景的图片拼接,到交互艺术展览的技术实现中,都有 OpenCV 的身影. OpenCV 起始于 1999 年 Intel 的一个内部研究项目.从那时起,它的开发就一直很活跃.进化到现在,它已支持如 OpenCL 和 OpenGL 等现代技术,也支持如 iOS 和 Android 等平台. 199

随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的

因为要添加的设备是一种类似于GPU的加速卡,TVM中提供了对GPU编译器的各种支持,有openCl,OpenGL和CUDA等,这里我们选取比较熟悉的CUDA进行模仿生成.从总体上来看,TVM是一个多层的结构 从上一个文档(TVM调试)中,基本可以发现,TVM在python这一层提供了相关的设备接口,然后使用tvm.build真正的编译,然后调用get_source函数来获得想要的源码(或者IR,比如llvm选项提供的是LLVM的IR,或者PTX选项提供的就是NVPTX类型的IR). 因此,添加新