小编kar*_*lip的帖子

几周前我开始将CUDA集成到我的C++应用程序中.我一直在研究有关集成CUDA和C++的研究.但是,我仍然对这个话题感到不舒服.

有人可以帮助我根据最新的Toolkit 3.2或4.0 RC澄清一些问题吗？

1. 它说费米在费米的白皮书中完全支持C++.这是否意味着它在主机和设备代码中只支持C++,或者仅仅是主机代码？

2. 我可以在内核代码中使用哪种C++特性？我知道模板是支持的.类或结构怎么样？

3. 我可以将用户定义的类实例(其中包含一些指向设备内存的指针)传递到内核中,并在内核代码中调用其成员函数吗？课程和结构有什么不同吗？

任何帮助表示赞赏!谢谢!

我知道可以malloc在内核内部使用GPU的全局内存来分配内存。是不是也可以使用呢realloc？

我有一个程序,我在GPU上进行了一系列计算,然后我在CPU上执行这些结果的内存操作,然后我接下来的批处理数据并全部执行相同操作.现在,如果我可以进行第一组计算,然后从第二批开始,而我的CPU在内存操作中搅拌,那将会快得多.我该怎么办？

我刚刚将我的系统从ubuntu 11.04更新到11.10,现在我再也无法编译任何包含对OpenCV库的引用的C程序

我已经尝试重新安装OpenCV(我使用2.1版本),但我遇到了这个错误:

/tmp/ccArHTZL.o: In function `main':
z.c:(.text+0x59): undefined reference to `cvLoadImage'
z.c:(.text+0xa0): undefined reference to `cvNamedWindow'
z.c:(.text+0xb1): undefined reference to `cvShowImage'
z.c:(.text+0xbb): undefined reference to `cvWaitKey'
z.c:(.text+0xc5): undefined reference to `cvDestroyWindow'
z.c:(.text+0xd1): undefined reference to `cvReleaseImage'
collect2: ld returned 1 exit status

为了安装OpenCV,我总是遵循这个过程:

$ sudo apt-get install libcv2.1 libcv-dev libcvaux2.1 libcvaux-dev libhighgui2.1
     libhighgui-dev opencv-doc python-opencv

$ export LD_LIBRARY_PATH=/home/opencv/lib
$ export PKG_CONFIG_PATH=/home/opencv/lib/pkgconfig

$ pkg-config --cflags opencv
     -I/usr/include/opencv

$ pkg-config --libs opencv
     -lcxcore -lcv -lhighgui -lcvaux -lml

$ g++ …

我们正在编写一个程序,它从网络摄像头获取输入,减去除绿色值之外的所有颜色,找到分离的BLOB并对它们进行计算.最终,这将被用作视频游戏的输入,但现在这是无关紧要的.

有问题的代码不是实际执行所有这些操作的代码,而是代码的重写段,用于测试FindContours实际工作方式.通常,通过图像处理,我们一直认为图像是从左上角到右下角读取的,但经过一些测试后,似乎它完全相反,从右下角开始向左上方移动!

所以这里的问题是:FindContours以哪种顺序找到它的轮廓？我是正确的,还是我自己的代码让我感到困惑？

输入:Blobtest06

"组件"窗口

安慰

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <Windows.h> //for sleep function

using namespace cv;
using namespace std;

void IsolateGreen(Mat mIn, Mat& mOut)
{
Mat inImg (mIn.rows, mIn.cols, CV_8UC3, Scalar(1,2,3));
inImg.data = mIn.data;
Mat channelRed (inImg.rows, inImg.cols, CV_8UC1);
Mat channelGreen (inImg.rows, inImg.cols, CV_8UC1);
Mat channelBlue (inImg.rows, inImg.cols, CV_8UC1);
Mat outImg[] = {channelRed, channelGreen, channelBlue};

int fromTo[] = { 0,2, 1,1, 2,0};
mixChannels( &inImg, 1, outImg, 3, fromTo, 3);

mOut = (channelGreen) - (channelRed + …

我正在尝试在Ubuntu 11.04上安装Open-CV库.

我按照InstallationGuide中的所有说明进行操作.

但是在成功安装后我意识到我没有FFMPEG支持,因为在我的配置文件中FFMPEG被禁用了:

Video I/O: 
--     DC1394 1.x:                 NO 
--     DC1394 2.x:                 YES 
--     FFMPEG:                     NO 
--       codec:                    YES 
--       format:                   YES 
--       util:                     YES 
--       swscale:                  NO 
--       gentoo-style:             YES 
--     GStreamer:                  YES 
--     UniCap:                     NO 
--     PvAPI:                      NO 
--     V4L/V4L2:                   Using libv4l 
--     Xine:                       NO

所以我尝试在安装FFMEPG之后重建所有内容,如此处所述.

使用该指令配置安装后

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON ../OpenCV-2.3.1

我运行make命令得到这个错误:

make[2]: *** [bin/opencv_test_calib3d] Error 1
make[1]: *** [modules/calib3d/CMakeFiles/opencv_test_calib3d.dir/all] Error 2
make: *** [all] …

我想在OpenCV中创建一个稀疏矩阵.

我该怎么做这个矩阵的基本操作,如:

放置或访问矩阵元素中的数据.

干杯

我尝试加载图片:

    File root = Environment.getExternalStorageDirectory();
    File file = new File(root, "image.gif");
    Mat m = Highgui.imread(file.getAbsolutePath());
    if(file.exists()){
        showToast("Height: " + m.height() + " Width: " + m.width());
    }

但是大小= 0(高度/宽度).

我在Mac OS X 10.7.4上使用Qt 4.7.4,我试图在我的应用程序中添加a 和a但没有成功.QMenuBarQMenu

在查找示例时,我发现基本布局和Windows界面的屏幕截图显示了" 文件"菜单,这就是我要做的事情:

但是,在Mac OS X上运行此示例不会在应用程序窗口中显示" 文件"菜单:

它也没有显示在顶级的Mac OS X栏中:

这似乎是Mac OS X上的Qt 4.7.4的一个错误,或者我们需要对源代码进行一些调整以使其在Mac上运行.

我该如何解决这个问题？

我在Stack Overflow上发现了类似的帖子,但都没有帮助.

我是R的初学者,但我知道在这里提问之前我应该​​寻找答案.我做了,查看了帮助文件,但无济于事.问题如下:当我要求提供子集X的摘要时,两列的输出如下所示.我想只有答案的输出,我能够,但它的呈现方式不同(见底部的输出).我希望将结果显示为表格,而不是列表.

summary(X, max = 12)

结果是:

student            answer    


 Min.   :    335   0 - Not at all likely                                                                 :  35  
 1st Qu.: 855480   1                                                                                     :  18  
 Median :1831962   10 - Extremely likely                                                                 :9336  
 Mean   :1519041   2                                                                                     :  23  
 3rd Qu.:2183663   3                                                                                     :  19  
 Max.   :2607132   4                                                                                     :  15  
                   5 - Neutral                                                                           : 939  
                   6                                                                                     : 235  
                   7                                                                                     : 921  
                   8                                                                                     :1844  
                   9                                                                                     :1194  
                   option_i4x-DelftX-ET3034TUx-problem-b3d30df864ca41ffa0170e790f01a783_2_1_dummy_default:  71

因为我只对答案的摘要统计感兴趣,所以我用过

summary(X$answer, max = 12)

然后我将下面的列表作为答案.

                                                             0 - Not at all likely 
                                                                                35 
                                                                                 1 
                                                                                18 …