百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

OpenCV编译选项(4)性能选项组(opencv优化)

itomcoil 2025-05-08 01:57 24 浏览

此选项组中的选项将会给OpenCV带来一些不同的特性,可以改善和提高OpenCV的运行性能。

WITH_1394

1394火线接口支持,一些老式数码摄像机提供1394接口可以用来传输视频数据,现在大部分已经被USB接口取代。

WITH_ADE

ADE框架支持,ADE框架是一个图形构造、操作和处理框架。ADE框架适合于组织数据流的处理和执行。

WITH_CUDA

允许OpenCV支持CUDA。CUDA库可以充分利用GPU的计算资源以加快OpenCV的计算速度,当前为大多数主流显卡厂商支持。

WITH_DIRECTX

此选项允许OpenCV支持Microsoft DirectX。DirectX是一个应用程序编程接口(API)的集合,用于处理与多媒体相关的任务,特别是在Microsoft平台上的游戏编程和视频。

WITH_EIGEN

此标志启用OpenCV的Eigen库支持。Eigen库是用于线性代数矩阵和向量运算、几何变换、数值求解器和相关算法的高级C++库。

WITH_FFMPEG

此标志启用OpenCV的FFmpeg库支持。FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多code都是从头开发的。

WITH_GDAL

此标志启用GDAL选项。地理空间数据抽象库(GDAL)是一个用于读写栅格和矢量地理空间数据格式的计算机软件库,由开源地理空间基金会在许可的X/MIT风格自由软件许可下发布。作为一个库,它为调用应用程序提供一个抽象数据模型,以获得所有支持的格式。它还可以使用各种有用的命令行界面实用程序用于数据转换和处理。

WITH_GSTREAMER

此标志启用GSTREAMER选项。GStreamer是一个用于构建媒体处理组件图的库,它支持的应用范围从简单的OGG/VRBIS回放,音频/视频流式传输到复杂的音视频频混合和视频非线性编辑处理。

WITH_HALIDE

此标志启用Halide选项。Halide是一个开源的项目,它可以让我们用可读性很好的格式编写图像处理算法,根据特定设备调度计算,并且能取得相当不错的效率。

WITH_MFX

此标志启用libMFX支持。libmfx 是 intel 的硬件加速编解码器库,在硬件编解码器中效果出类拔萃,它可以使用intel集成显卡中的GPU资源来加速视频编解码,比软件编解码速度有很大的提高。

WITH_HPX

此标志启用HPX选项。HPX(High Performance ParalleX)是一个通用的C++运行时系统,适用于任何规模的并行和分布式应用。该库严格遵守C++ 11标准,并使用Boost C++库,这使得HPX易于使用、高度优化和非常便携。HPX是为传统架构开发的,包括基于Linux的系统、Windows、Mac和BlueGene/Q,以及Xeon Phi等加速器。

WITH_OPENGL

此标志启用OpenCV对OpenGL的支持。OpenGL是一个用来渲染三维场景的库。这些三维场景可以在后面的步骤使用OpenCV库以图像和视频的形式进行处理。

WITH_TBB

此标志启用TBB支持。TBB标志使用英特尔的并行编程和异构计算库,即线程构建块库。该库为并行编程提供了广泛的特性,包括通用并行算法、并发容器、可伸缩内存分配器、工作窃取式任务调度器和低级同步原语。

WITH_TESSERACT

此标志启用TESSERACT文本识别库。TESSERACT是一个开源的文本识别库,可以用来对文字进行识别。

WITH_OPENCL

此标志启用OpenCL支持。OpenCL(Open Computing Language)是一个用于编写跨异构平台执行的程序的框架,这些异构平台包括中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGAs)和其他处理器或硬件加速器。

WITH_QT

此标志启用QT支持。Qt是一个面向桌面、嵌入式和移动的跨平台应用程序开发框架。 Qt本身不是一种编程语言。它是一个用C++编写的框架。使用Qt,GUI可以使用其小部件模块直接在C++中编写。Qt还附带了一个名为Qt设计器的交互式图形工具,该工具的函数用作基于小部件的GUI的代码生成器。如果启用此选项,则需要事先安装好QT5软件,否则在 CMake生成编译工程就会失败。

相关推荐

最强聚类模型,层次聚类 !!_层次聚类的优缺点

哈喽,我是小白~咱们今天聊聊层次聚类,这种聚类方法在后面的使用,也是非常频繁的~首先,聚类很好理解,聚类(Clustering)就是把一堆“东西”自动分组。这些“东西”可以是人、...

python决策树用于分类和回归问题实际应用案例

决策树(DecisionTrees)通过树状结构进行决策,在每个节点上根据特征进行分支。用于分类和回归问题。实际应用案例:预测一个顾客是否会流失。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,用于解决分类...

Python教程(四十五):推荐系统-个性化推荐算法

今日目标o理解推荐系统的基本概念和类型o掌握协同过滤算法(用户和物品)o学会基于内容的推荐方法o了解矩阵分解和深度学习推荐o掌握推荐系统评估和优化技术推荐系统概述推荐系统是信息过滤系统,用于...

简单学Python——NumPy库7——排序和去重

NumPy数组排序主要用sort方法,sort方法只能将数值按升充排列(可以用[::-1]的切片方式实现降序排序),并且不改变原数组。例如:importnumpyasnpa=np.array(...

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完

PyTorch实战:TorchVision目标检测模型微调完整教程一、什么是微调(Finetuning)?微调(Finetuning)是指在已经预训练好的模型基础上,使用自己的数据对模型进行进一步训练...

C4.5算法解释_简述c4.5算法的基本思想

C4.5算法是ID3算法的改进版,它在特征选择上采用了信息增益比来解决ID3算法对取值较多的特征有偏好的问题。C4.5算法也是一种用于决策树构建的算法,它同样基于信息熵的概念。C4.5算法的步骤如下:...

Python中的数据聚类及可视化分析实践

探索如何通过聚类分析揭露糖尿病预测数据集的特征!我们将运用Python的强力工具,深入挖掘数据,以直观的可视化揭示不同特征间的关系。一同探索聚类分析在糖尿病预测中的实践!所有这些可视化都可以通过数据操...

用Python来统计大乐透号码的概率分布

用Python来统计大乐透号码的概率分布,可以按照以下步骤进行:导入所需的库:使用Python中的numpy库生成数字序列,使用matplotlib库生成概率分布图。读取大乐透历史数据:从网络上找到大...

python:支持向量机监督学习算法用于二分类和多分类问题示例

监督学习-支持向量机(SVM)支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种常用的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的...

25个例子学会Pandas Groupby 操作

groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组,分组后的数据可以计算生成组的聚合值。如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集,那么可以...

数据挖掘流程_数据挖掘流程主要有哪些步骤

数据挖掘流程1.了解需求,确认目标说一下几点思考方法:做什么?目的是什么?目标是什么?为什么要做?有什么价值和意义?如何去做?完整解决方案是什么?2.获取数据pandas读取数据pd.read.c...

使用Python寻找图像最常见的颜色_python 以图找图

如果我们知道图像或对象最常见的是哪种颜色,那么可以解决图像处理中的几个用例,例如在农业领域,我们可能需要确定水果的成熟度。我们可以简单地检查一下水果的颜色是否在预定的范围内,看看它是成熟的,腐烂的,还...

财务预算分析全网最佳实践:从每月分析到每天分析

原文链接如下:「链接」掌握本文的方法,你就掌握了企业预算精细化分析的能力,全网首发。数据模拟稍微有点问题,不要在意数据细节,先看下最终效果。在编制财务预算或业务预算的过程中,通常预算的所有数据都是按月...

常用数据工具去重方法_数据去重公式

在数据处理中,去除重复数据是确保数据质量和分析准确性的关键步骤。特别是在处理多列数据时,保留唯一值组合能够有效清理数据集,避免冗余信息对分析结果的干扰。不同的工具和编程语言提供了多种方法来实现多列去重...

Python教程(四十):PyTorch深度学习-动态计算图

今日目标o理解PyTorch的基本概念和动态计算图o掌握PyTorch张量操作和自动求导o学会构建神经网络模型o了解PyTorch的高级特性o掌握模型训练和部署PyTorch概述PyTorc...