我正在尝试实现MATLAB功能sparse.
在特定索引处的稀疏矩阵中插入值,以便:
如果矩阵中已存在具有相同索引的值,则添加新旧值.
否则,新值将附加到矩阵.
该功能addNode正常运行,但问题是它非常慢.我在循环中调用此函数大约100000次,程序运行时间超过3分钟.而MATLAB在几秒钟内完成了这项任务.有没有办法优化代码或使用stl算法而不是我自己的函数来实现我想要的？
struct SparseMatNode
{
int x;
int y;
float value;
};
std::vector<SparseMatNode> SparseMatrix;
void addNode(int x, int y, float val)
{
SparseMatNode n;
n.x = x;
n.y = y;
n.value = val;
bool alreadyPresent = false;
int i = 0;
for(i=0; i<SparseMatrix.size(); i++)
{
if((SparseMatrix[i].x == x) && (SparseMatrix[i].y == y))
{
alreadyPresent = true;
break;
}
}
if(alreadyPresent)
{
SparseMatrix[i].value += val;
if(SparseMatrix[i].value == 0.0f)
SparseMatrix.erase(SparseMatrix.begin + i);
}
else …在CUDA C编程指南第5版附录E.2(线性过滤)中,声明:
在这种仅适用于浮点纹理的过滤模式中,纹理提取返回的值是......
大胆的部分令我困惑.难道floating point仅仅意味着纹理元素类型或返回类型也？例如,我声明了3个纹理,如下所示.
texture<float,cudaTextureType2D> tex32f;
texture<unsigned char, cudaTextureType2D, cudaReadModeNormalizedFloat> tex8u;
texture<unsigned short, cudaTextureType2D, cudaReadModeNormalizedFloat> tex16u;
线性过滤tex32f仅适用于,也适用于tex8u和tex16u？
解除绑定到线性内存或CUDA数组的CUDA纹理的目的是什么？
在我的许多CUDA程序中,我使用绑定线性内存的纹理cudaBindTexture2D.在函数结束时,我cudaUnbindTexture用来释放纹理.
有几次,我忘了解开纹理.但它对功能的性能和结果没有明显的影响.
是否真的有必要解开纹理？如果我不解除它会产生什么后果？它会导致内存泄漏吗？
这是我的代码.这很简单.
Mat image = imread("filename.png");
imshow("image", image);
waitKey();
//Image looks great.
Mat image_gray;
image.convertTo(image_gray, CV_RGB2GRAY);
imshow("image", image_gray);
waitKey();
但是当我调用该image.convertTo(image_gray, CV_RGB2GRAY);行时,我收到以下错误消息:
OpenCV Error: Assertion failed (func != 0) in unknown function, file ..\..\..\sr
c\opencv\modules\core\src\convert.cpp, line 1020
使用OpenCV 2.4.3
我正在开发一个C++库,提供与图像/信号处理和其他东西相关的不同功能.它基本上是一个开发库,供开发人员进一步使用.我希望它尽可能方便易用.我有3种不同的型号:
一个包含库的所有功能的大型命名空间.例如,C++标准库是在namespace std.或OpenCV在里面实现namespace cv.
namespace library
{
//all classes, variables, functions, datatypes are present inside this namespace
}
父命名空间,根据功能进一步细分为子命名空间.例如,.NET框架的父namespace System含有namespace Collections,namespace Windows等等......
namespace library
{
//datatypes go here
namespace group1
{
//functions related to group 1
}
namespace group2
{
//functions related to group 2
}
.
.
.
}
与模型2几乎相同,但包含函数作为static类的成员而不是命名空间.
namespace library
{
//datatypes go here
class group1
{
public:
static function1();
static function2(); …我是第一次尝试CUDA gpu编程,并在设置构建自定义时遇到了问题.我不确定我是否只是做错了.基本上,当我设置项目构建自定义到CUDA 5.0时,它不起作用.我尝试制作.cu(甚至.cpp)文件,我收到一条错误消息:
找不到导入的项目"C:\ Program Files(x86)\ MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V110\BuildCustomization\CUDA 5.0.props".确认声明中的路径是否正确,以及该文件是否存在于磁盘上.c:\ Users \"USER NAME"\ documents\visual studio 2010\Projects \"PROJECT NAME"\"PROJECT NAME".vcxproj
之后,项目属性页面变为空,只有一个空框架和参考页面.关闭CUDA声明什么都不做.
我尝试卸载CUDA工具包并重新安装但无济于事.
我对此很新,但任何帮助都将不胜感激!
这是一个基本问题.我不知道这个结构是什么.
img.at<uchar>(i,j)
本来应该是？我试图找到定义at,但无法理解它.这个语法意味着什么？
<uchar>
同样,意思是什么
img.at<cv::Vec3b>(row,col)[channel]
是的,Mat是矩阵类来操纵矩阵数据.我了解上述那些行为的行为却无法理解它们背后的理论？
这个语法是什么意思？
img.at<cv::Vec3b>
假设我调用a cudaEventElapsedTime()并获取返回值0.123456.那么它建议的确切时间是多少？
我需要乘以矩阵及其转置,但我得到以下错误:
"OpenCV错误:断言失败(类型== B.type()&&(类型== CV_32FC1 ||类型== CV_64FC1 || type == CV_32FC2 || type == CV_64FC2))在未知函数中,文件.. .. ..\src\opencv\modules\core\src\matmul.cpp,第711行"
这是代码:
int dA[] = {
1, 2, 3,
4, 5, 6,
6, 5, 4,
};
Mat A = Mat(3,3, CV_32S, dA );
Mat C = A.t()* A;
所以我在最近几个月生成了一些代码,可能更多,我使用C++字符串库来连接字符串.像这样:
template< typename T >
string tostr( const T & val ); // implmented wherever
void somelibraryfunction( const char * );
// begin actual code
somelibraryfunction( ( "foo" + tostr( 5 ) ).c_str( ) );
这编译并正常工作.我担心的是,创建的字符串临时在c_str被占用的地址被销毁之后被破坏,而我只是依赖于读取最近释放但未清除的内存.有什么想法吗？