原创 osg,來寫一個控制魔方的小程序

前言陸陸續續接觸osg有一段時間了. 也陸陸續續寫過很多小demo來做一些基礎的測試, 但是基本沒怎麼用在項目中,有的僅僅是顯示的部分.偶然間羣友就討論起了魔方來,其中一個小夥伴就問魔方的程序怎麼寫, 然後幾個小夥伴就本着無聊,就各自用自己

原创 DLP控制中的字節解析過程詳解(解析0x78指令發送過程)

計算過程: 0 trigType 0 patNum 8 bitDepth 7 ledSelect 0 invertPat 0 insertBlack 1 bufSwap 0 trigOutPrev unsigned

原创 在cuda中,使用自定義結構體,

cudaimprocess.h//cuda頭文件struct CoreDataGPU { // host cpu float *H_X; float *H_Y ; float *H_Z ; //device gpu floa

原创 記錄一些c++二維數組以及指針的使用

首先,先定義一個結構體struct myPtr { int *x = {nullptr}; int *y = { nullptr }; int *z = { nullptr }; };給自定義結構體開闢空間void mallocBuf

原创 這裏總結一些.net和c++DLL交互,這裏是非託管的形式.

c++ DLL 部分.關於如何創建c++DLL , 呃, 就是注意#ifdef YWSCOLLOCATIONDLL_EXPORTS#define YWSCOLLOCATIONDLL_API __declspec(dllexport)#els

原创 cuda中,兩個維度的數組如何使用 也是看了別人的文章,完後自己也實現一下

原文鏈接:https://blog.csdn.net/SUSU0203/article/details/83111221cudaimprocess.h#define M 16 #define N 16 __global__ void bu

原创 使用Aforge 開發的攝像頭,有拍照,錄像,設置幀率,分辨率等,以及對視頻以及相機等的控制

先上圖,這是整個功能的界面: (這裏就連了兩個相機,如果想連接上百個,這裏提一句超級優化的方向,大家可以使用雙緩衝概念(是不是很懵?),其實說白了,就是多幅位圖繪製到一張位圖上顯示. 以前也是做實時繪製的時候,不知不覺就使用這種方式,直到後

原创 記錄一下c++中,多線程中的使用,以及實例

#include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <array> #include <tuple> #include <initializer_list> us

原创 這裏有必要記錄一下 .net wpf中多線程中的使用情況.以做記錄

我們在處理多線程的任務的時候,有時候要將任務拆分. 比如我的項目中 . 一方面,要採集每秒300多張圖片來供點雲生成;同時,要將處理之後的圖片分組,進行三維點雲的生成;以及對點雲的的拼接以及顯示;如何做來滿足這些高cpu,gpu的處理呢?多

原创 這裏記錄一些c++中string新特性的一些用法

/////這裏是string的使用方式 string one("lotty winner"); cout << one << endl; string tow(20, '$'); cout << tow << endl; st

原创 關於cuda和opencv混合編譯之_自定義算法加速模板,適用於大部分圖像處理了

雖然opencv提供了不錯的加速算法,但是我們很多自己的算法,沒法很好的使用,所以,我們只能用cuda上的算法,但是這樣又回到了cuda上面那一套東西來,這裏,我們可以使用技巧一點的方式,就是搭載於gpuMat這個結構,來做處理.//這裏只

原创 關於qt中,映射類,序列化數據的一點記錄.

在使用中,我們常要將一些數據保存爲文件的形式,完後在加載的時候,進行讀取。常用的有UI界面的一些操作記錄等配置文件,qt中,除了使用QSetting 外,我們還可以可以使用序列化的形式,廢話不多說,直接從代碼裏面理解:頭文件: #incl

原创 關於cuda和opencv混合編譯之後的一些算法加速--求取灰度平均數值

今天就來說說關於使用opencv 使用cuda加速的版本吧,來做一點記錄,免的以後忘記了下載opnecv4.10板本和contrib4.10版本,使用cmke編譯,這裏注意 opencv選項中,擴展的路勁,以及勾選 WITH_CUDA 這個

原创 關於cuda和opencv混合編譯之_高斯濾波

這裏都是加速之後的一些使用方式,有一些細節上面的變化//高斯濾波gpu加速. 這裏介紹一下kerneltype 這個是高斯核的大小,一般爲3*3 5*5 7*7 等. bool gaussianBlur_gpu(cv::Mat &src,

原创 關於cuda和opencv混合編譯之_雙邊濾波

說起雙邊濾波,主要這個算法在cpu上太耗時了,平均下來,要100多毫秒.怎麼辦呢,不怕,加速..bool bilateralFilter_gpu(const cv::Mat& src,cv::Mat &dst) { if (src.dat