在 main 函数中，前两行定义主机和设备的变量。在 main 函数中调用 gpuAdd，其中1和4 是两个输人变量，d_c是一个作为输出指针变量的设备显存指针。如果 gpuAdd 的结果需要在主机上使用，那么它必须从设备的内存复制到主机的内存中，这是由 cudaMemcpy函数完成的。从程序中释放设备上使用的所有内存是非常重要的，否则，你可能在某个时候耗尽内存。如你所见，gpuAdd 是通过使用

该代码实现了一个基于ONNX的SAM2图像分割模型，包含编码器和解码器两部分。主要功能包括： SAM2Image类封装了完整的图像分割流程： 初始化时加载编码器和解码器模型 支持设置输入图像、点坐标和边界框坐标 通过decode_mask方法生成分割掩码 SAM2ImageEncoder类负责图像编码： 预处理输入图像(色彩转换、归一化、尺寸调整) 使用ONNX Runtime进行推理 输出图像特

qt+opencv实现视频中动态选取ROI使用QLabel显示摄像头得到的图像（视频流），把QLabel提升为MyLabel，通过在MyLabel类中添加新的方法可以实现在图像中动态选取ROI。要想在视频流中动态选取ROI，思路是创建一张全白的图片，使用以上方法先实现在图像中选取ROI，再把摄像头得到的图像（视频流）使用原QLabel的方法添加到QLabel上去即可。...

作为一名炼丹师，日常工作中免不了和大量的图像数据打交道。为此我们经常需要写一些python脚本来对这些图像进行自动化处理。python语言以语法简洁著称，但是其效率却一般。如果在工作中需要处理上万张甚至更多图片，往往花费大量时间在数据预处理上。采用多进程，可以充分发挥多核CPU的特性，大大提升程序的处理效率（Python多线程并不能发挥真正的多核CPU性能，故不推荐使用）。以彩色图转灰度图像为例，

用前面读取图像的相同方式，读取两个要作加成处理的图像，并存放在主机内存中，然后用upload方法将图像复制到设备显存，以主机上的图像变量作为参数传递给此方法。来自CUDA模块的add功能用于图像加成，它需要三个参数:前两个参数是要加成的两个图像，最后一个参数是存储加成结果的目标。这三个变量都须用gpumat定义。使用download方法将设备加成的结果图像回存到主机上。主机的img变量作为down

而ttid变量则用来表示所有的块中的当前线程的唯一索引，或者说整个Grid中的当前线程的索引。而内核中使用的共享内存中数组的元素数量等于块中的线程数，如同我们之前讨论过的那样。当最终的循环完成后，count变量中保存了最终排序数组中的位置，我们则在d_b数组按照这个位置保存当前元素。d_b就是最终的排序后的结果输出数组。该算法对于数组中的每个元素，通过统计小于它的数组中的其他元素的数量，从而确定该

上表表述了各种存储器的各种特性。作用范围栏定义了程序的哪个部分能使用该存储器。而生存期定义了该存储器中的数据对程序可见的时间。除此之外，Ll和L2缓存也可以用于GPU程序以便更快地访问存储器。总之，所有线程都有一个寄存器堆，它是最快的。共享内存只能被块中的线程访问,但比全局内存块。全局内存是最慢的，但可以被所有的块访问。

算法流程：（1）点云下采样（体素滤波）；（2）ransac算法分割拟合地面平面；（3）裁剪工作区域（指定空间中四个点，裁剪点云只保留在（2）中平面上的投影在四边形内部的点）；（4）再用ransac算法去除多余平面；（5）Euclidean聚类算法分割出目标物体的点云簇；（6）通过包围盒算法计算包围盒。由于物体是放在地面上，因此可以利用地面平面的法向量约束物体包围盒的朝向。具体做法如下：可视化结果：

产生正态随机变量：from scipy.stats import norm# draw a single sampleprint(norm.rvs(), end="\n\n") #产生1个标准正态分布的随机值# draw 10 samplesprint(norm.rvs(size=10), end="\n\n") #产生10个标准正态分布的随机值# adjust mean ('loc') and

【代码】CUDA图像处理NPP库-CUDA和OpenCV联合编程。