Ubuntu显卡驱动以及CUDA、cuDNN、TensorRT的安装
卸载原有显卡驱动（如有） 如果当前系统存在显卡驱动，直接安装新的显卡驱动可能会报错。建议先卸载掉旧驱动。 # 先查看驱动以及版本安装情况
ls /usr/src | grep nvidia
# 进入安装目录，用驱动自带卸载命令卸载
cd /usr/bin
ls nvidia-*
sudo nvid
Ubuntu下的常用软件安装和环境配置（已经断更）
为什么不更了呢，因为发现自己使用的操作系统、系统架构一直都在变，软件版本和下载链接也一直在更新。所以这篇更适合作为当时的安装记录，而不是长期有效的安装指南。 软件安装 Clash 代理工具配置。需要注意，原 Clash 项目已经归档，相关 release 链接可能失效。这里保留当时的安装记录。 首先
单目相机像素坐标系到世界坐标系的转换
世界坐标系 -> 像素坐标系 转换过程可参见这篇文章：FunnyWii's Zone 机器视觉 - 单目相机入门，其中描述了世界坐标系 -> 像素坐标系的转换过程。可以归结为下述公式： Z_c \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = K \begin{
我还在学CUDA编程（四）——内存的层次结构
CUDA 内存模型 存储器的类型有两种： 可编程：显式控制哪些数据存放。 不可编程：不能决定数据存储位置。 在 CPU 层次结构中，一级缓存（L1 Cache）和二级缓存（L2 Cache）都是不可编程的。 可编程的存储器类型包括： 寄存器 共享内存 本地内存 常量内存 纹理内存 全局内存 下图为上
OpenCV 的 remap() 函数中的 map1 和 map2
今天在 StackOverflow 上看到这么个问题：想把原图像中的一个点 \textstyle g，通过内参和畸变参数映射到去畸变图像中的点 \textstyle p，并获取这个点的坐标。 你以为我接下来会说，xxx 和我想的一样，但是我想错了，其实并不是这样。 现在，我想说的只有其实并不是这样，
继续学CUDA编程（三） —— CUDA执行模型（下）
并行归约问题 先解释一下什么是 归约（Reduction），归约是将某个计算问题变换为另一个问题的过程。在 CUDA 运算中，在向量中执行满足交换律和结合律的运算，被称为归约问题。每次迭代计算方式都是相同的（归），从一组多个数据最后得到一个数（约）^{[1]}。比如当给定 N 个数值，求其 SUM/
单目相机的深度图，以及绝对深度和相对深度
深度图 深度图（Depth Image, Depth Map）会将图像中的每个像素编码为相机到场景中某个点的距离，从而提供图像中物体的空间信息。 需要注意的是，不同场景下深度的定义可能略有差异。有些传感器中，深度表示的是相机坐标系下沿光轴方向的 Z 值；有些场景中，深度也可能表示空间点到相机中心的欧
使用Python控制海康球头相机运动的方法
控制海康球头的 3 种方法 做了一些调查，目前控制海康球头相机的方法主要有三种： 海康官方 SDK。海康开放平台提供了多个平台的 SDK，包括 Windows、x86 Linux 和 ARM Linux（Jetson）等。Jetson 平台通常应选择 ARM 64 位 Linux 版本 ONVIF。
Jetson Orin部署Mediapipe Holistic检测
安装 JDK JetPack 一般不带 JDK，可以先安装 OpenJDK 11： sudo apt install openjdk-11-jdk
安装 Bazel 针对 MediaPipe 这个项目，需要使用的 Bazel 版本通常取决于当前 MediaPipe 版本指定的 Bazel 版本。更
继续学CUDA编程（三）——CUDA执行模型（上）
这一部分是 CUDA 的核心部分，涉及到了硬件和程序的执行模型。 CUDA 的执行层级是 Grid → Block → Warp → Thread，而真正被硬件调度的基本单位其实是 Warp，而不是 Thread。 然后必须先记住 CUDA 的约定： threadIdx.x → 列（col） thr
“我还要学CUDA编程！”（二）——CUDA编程模型
CUDA 编程结构 在 GPU 上执行的函数称为 CUDA 核函数（Kernel Function），核函数会被 GPU 上多个线程执行。典型的 CUDA 程序遵循如下模式： 把数据从 CPU 内存（Host）拷贝至 GPU 内存（Device） 调用该 Kernel 函数，对 Device 中的数
”我要学CUDA编程!“ —— 来自一个废物的自白
写在前面（废话，请跳过） 本来自己的脑子里是不存在 CUDA 编程这个东西的，没错，就是压根儿没听说过。 之所以了解到这个东西，是因为最近开始做 AVM（Around View Monitor），或者说 SVS（Surrounding View System），利用 4 个广角相机，实现车辆周围的