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用C语言从零开始写一个图像处理程序之三(卷积原理简介)

卷积这个概念其实非常简单,先从一维卷积谈起,在信号采集的过程中会有噪音干扰,信号是会随着时间进行波动的比如说一条曲线(拿画图板画的): 要采集T点的数据的时候,要考虑旁边的权重,离中心点T越近,则权重越大,比如上图的三个点,T的权重为2,旁边的点离中心远一点,则权重低一些,那就设为1呗那么最简单的一个一维卷积核就产生了[1,2,1]键入上述图片是一个巨大的集合,那么可以写一个集合:[1,2,3,2

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#图像处理#深度学习#人工智能 +2
混合架构CPU下Visual Studio编译UE引擎时CPU吃不满的原因

可以发现在编译过程中,将CPU的四个能效核心吃满了,但是性能核心却基本没用着。由于CPU是i5-12600k,这个CPU有6性能核心和4个能效核心。在编译UE5引擎源码的时候发现CPU占用率不高。

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#ue4
GPU编程--CUDA实现图像滤波器

最近对CUDA比较感兴趣,于是想从头用CUDA实现一个图像滤波器去处理图像文件,可以自由定制卷积核。

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#图像处理#c++#opencv +1
VS2022搭建cuda环境的no kernel image is available for execution on the device问题解决

按照方法安装好cuda程序以后,取运行实例程序时候报错no kernel image is available for execution on the device查了查,是关于算力的配置错误解决方法:通过以下网站查找自己的GPU算力CUDA GPU | NVIDIA Developer自己的显卡是960M的,算力只有5.0打开项目配置的CUDA下C/C++的Device后发现配置的算力为5.2

#深度学习#pytorch#神经网络
VS2022搭建cuda环境的no kernel image is available for execution on the device问题解决

按照方法安装好cuda程序以后,取运行实例程序时候报错no kernel image is available for execution on the device查了查,是关于算力的配置错误解决方法:通过以下网站查找自己的GPU算力CUDA GPU | NVIDIA Developer自己的显卡是960M的,算力只有5.0打开项目配置的CUDA下C/C++的Device后发现配置的算力为5.2

#深度学习#pytorch#神经网络
memcpy函数及其缺陷分析

函数介绍函数原型void *memcpy(void *destin, void *source, unsigned n);参数destin-- 指向用于存储复制内容的目标数组,类型强制转换为 void* 指针。source-- 指向要复制的数据源,类型强制转换为 void* 指针。n-- 要被复制的字节数。返回值该函数返回一个指向目标存储区destin的指针。注意该函数的结尾是以'\0'判断的缺陷

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#c++
机器人逆向运动学(IK):问题分析

在游戏开发和机器人开发中进场需要用到的一个场景是,给机器人或者游戏角色末位置的位置和姿态,求解可到达给定位置和姿态的各关节的角度值,这里就需要逆向运动学去求解这个问题

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#机器人#ue5#游戏程序 +1
计算机图形学:3D坐标系及左右手坐标的转换

在数学中,坐标系的Z在上面,而在计算机中由于计算机屏幕是一个平面,所以在屏幕上面2D图形向上为y轴,向右为x轴3D图形中,Z轴向屏幕里面的或者向屏幕外面(在图像渲染中,实际上是一种渲染深度)在计算机图形学中,将Z指向屏幕外面,可以理解为,Z越向外,图像越接近人(在UE4中,ZOrder代表渲染层级,层级越高,优先渲染,可以覆盖住后面的物件)在创建场景时候,需要确定确定好是左手坐标系还是右手坐标系,

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#c++#ue4#图形渲染
正交相机和透视相机的区别

计算机里面的正交相机和透视相机的区别

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#计算机视觉#人工智能
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