一、下载Opencv和Opencv_contrib opencv4.8.0 opencv_contrib4.8.0 二、下载cuDNN 1.cuDNN下载。选择自己合适的版本下载,我cuda是11.3所以我下载的8.6,也可以选择更高版本下载 2.在Ubuntu上解压文件 tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz 3.将文件复制到对应的cuda目录,注意自己的路径...
勾选BUILD_opencv_world:此项的目的是生成一个dll文件,比如:opencv_world430d.dll。 (2) OPENCV_DNN_CUDA 勾选OPENCV_DNN_CUDA (3)OPENCV_ENABLE_NONFREE 勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE:此项目的是编译contrib模块。 (4) OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH:设置contrib模块的目录:(注意一定...
打开OpenCV.sln,编译INSTALL,然后右键仅用于项目--仅生成INSTALL 下面是生成后的文件,opencv_world480.dll文件1.06G正常: OpenCV CUDA编程实例 当使用C++ OpenCV和CUDA编写代码时,一般的步骤如下: 【1】包含必要的头文件:首先,包含相关的头文件,以便使用OpenCV和CUDA库。 #include <opencv...
opencv4.5.1可以用SURF/SIFT等,主要也是为了使用gpu模块进行加速。我电脑上装的cuda版本为10.0/cudnn版本为7.6.5.32。cuda/cudnn的版本决定了opencv/opencv_contrib是否能编译gpu模块成功。 step1:下载opencv和opencv_contrib 这里主要贴个opencv_contrib的下载链接,点击选择opencv_contrib_4.5.1。 如下图: 下载完之后...
https://github.com/opencv/opencv https://github.com/opencv/opencv_contrib 1. 2. 下载后解压到指定目录: 在opencv-4.8.0文件夹下新建一个build文件夹用于保存编译文件: 自己安装CUDA相关依赖项,包括CUDA和CUDNN: 【3】CMake配置选项设置 CMake配置选项设置需要注意的地方如下: ...
https://github.com/opencv/opencvhttps://github.com/opencv/opencv_contrib 下载后解压到指定目录: 在opencv-4.8.0文件夹下新建一个build文件夹用于保存编译文件: 自己安装CUDA相关依赖项,包括CUDA和CUDNN: 【3】CMake配置选项设置 CMake配置选项设置需要注意的地方如下: ...
缺少OpenCV的CUDA模块:在构建OpenCV之前,需要确保已经正确配置了OpenCV以支持CUDA。可以通过在CMake中设置WITH_CUDA为ON来启用CUDA支持。例如: 缺少OpenCV的CUDA模块:在构建OpenCV之前,需要确保已经正确配置了OpenCV以支持CUDA。可以通过在CMake中设置WITH_CUDA为ON来启用CUDA支持。例如: 缺少CUDA相关依赖库:在构建...
* 建议可行方法一: 将cmake, cuda, cudnn, vs2019, opencv放在同一磁盘下;(已经尝试,失败。) * 建议可行方法二:安装顺序严格控制,先装vs2019,然后安装cuda.因为有cuda基于vs的集成开发包问题;(已经尝试,失败。) * 建议可行方法三:将vs2019降级到vs2017; (未尝试,但是感觉没啥用) ...
在Ubuntu上使用cmake-gui编译Opencv、Opencv_contrib和CUDA 11.3的步骤如下：首先，下载Opencv 4.8.0和Opencv_contrib 4.8.0。接着，为CUDA 11.3选择合适的cuDNN版本（例如8.6），并在Ubuntu上进行解压。然后将cuDNN文件复制到cuda目录，确保路径正确。验证cuDNN安装是否成功。打开终端，启动cmake-...
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); ...