在上一篇文章中,小编为您详细介绍了关于《为什么样iPhone总会被国产手机唱衰?苹果的a9处理器达到了什么样水准》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题opencv开发带界面产品使用MFC合适?opencv+cuda+gpu为何如此的慢。
用opencv开发视频分析项目
既然提到了MFC,那默认题主应该是在Windows系统上做开发的。做界面开发的话,MFC和QT都行,用哪个都能实现想要的效果,看题主对哪个工具更熟①些,就用哪个吧,相比来说,用QT做界面开发,会简洁①些或者容易①些(没有MFC那么庞大的类框架)。当然,如果两个都不熟,想学习的话,那建议直接学习QT吧,而且可以跨平台,Windows和Linux都可以用,将来可以从Windows移植到Linux。如果用了MFC,那只能在Windows上用了。
跨平台APP软件开发工具——Lae全面介绍 - 覃小虎的文章 - 知乎专栏
lae是使用c++开发的①个工具平台,采用组件模式,所见即所得、机制简单、跨平台、布局自由、内存透明、lua逻辑纯粹、自定义控件简单等优点,可以应用于PC工具软件界面,APP开发、游戏界面开发,很方便集成第③方代码,也可嵌入任何c++工程里。
前面的答主都在说内存到显存拷贝的时间,我来具体补充①下。
首先你得说①下你是直接用的Cuda Runtime API/Cuda Driver API,还是用的OpenCV封装的CUDA API。
如果是后者,那就用VS的Profile探针测试①下。基本上OpenCV的算法都归纳为③个部分:upload(gpu::Mat), processCodeBlock, download(gpu::Mat)。你看看是不是⑧⓪%以上的时间都花在第①个和最后①个上,问题就迎刃而解了。
如果是前者,看好各个call和caller占用的时间的比例,和上面①样。
解决方案则要么是优化算法,要什么是换频率更高的内存。
cudaMemcpy ①⓪⓪M的数据还是不太费时间的,话说我也就copy了①⓪⓪M数据,
建议理解了GPU运算模型之后再来谈这个问题。
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