安装好OpenCV后,接着开始安装CUDA了 1.对于新装系统首先换源,打开系统设置,点击软件与更新,把源代码勾上,选择aliyun源。 2.安装相关依赖项(直接打开终端一条条执行即可) sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get ...
理论上来说实现这一步之后就可以使用opencv的cuda加速了,但是理论总是理想的,当你实在没有办法的时候,整点简单粗暴的东西就显得十分有效了。 ③既然还是不能使用cuda加速,那是为什么呢?其实就是没有找到opencv_world455d.dll这个文件,所以,直接将opencv编译后的这个dll文件放到C++项目工程下的exe可执行文件的同意目录...
在之前CUDA(GPU加速)-Nvidia显卡加速-1&OpenCV3.30这篇日志里面,在进行Cmake的时候,我一笔带过,但是这却给后面的实践埋下了地雷。 前几天进行了OpenCV的边缘检测,但在进行CUDA的边缘检测的时候,发现原先的函数在CUDA里怎么也找不到,哪怕对图像的基本处理的函数都不存在了,上了OpenCV &CUDA的官网专题上去查看了...
Darknet是一个开源的深度学习框架,用于实现目标检测、图像分类等计算机视觉任务。为了在Darknet中使用CUDA加速,我们需要安装OpenCV并配置CUDA支持。 1. OpenCV是一个...
2.3 GPU加速CUDA编程 第三步B,如第二步性能优化后不达标,且符合GPU加速场景,可进行CUDA的代码优化...
OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...
【4】执行CUDA加速操作:调用适当的OpenCV CUDA函数,在GPU上执行CUDA加速操作。 cv::cuda::cvtColor(gpuImage, gpuImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);//或者cv::cuda::blur(gpuVideo, gpuVideo, cv::Size(3,3)); 【5】将结果从设备内存复制到主机内存:使用download()方法将结果从设备...
CUDA编程模型 如上图所示,CUDA程序一般会创建一些线程块(Block),线程块会被调度到空闲的流处理器簇(SM)上去。当线程块执行完毕后,线程块会退出SM,释放出SM的资源,以供其他待执行线程块调度进去。 因此,无论是只有2个SM的GPU,还是有4个SM的GPU,这些线程块都会被调度执行,只不过是执行的时间有长有短。因此,同...
【4】执行CUDA加速操作:调用适当的OpenCV CUDA函数,在GPU上执行CUDA加速操作。 代码语言:javascript 复制 cv::cuda::cvtColor(gpuImage,gpuImage,cv::COLOR_BGR2GRAY);// 或者cv::cuda::blur(gpuVideo,gpuVideo,cv::Size(3,3)); 【5】将结果从设备内存复制到主机内存:使用download()方法将结果从设备内存复制...
find_package(OpenCV REQUIRED) find_package(CUDA) if (NOT CUDA_FOUND) message(STATUS "CUDA not found. Project will not be built.") endif(NOT CUDA_FOUND) if (WIN32) set(EXTRA_CXX_FLAGS "/DVERBOSE /D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS ") list(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS "-arch=sm_35;--compiler-opti...