本文将详细介绍在Windows环境下编译支持YOLO11开发的带CUDA的OpenCV。整个过程分为环境准备、源码下载、CMake配置、编译安装、验证测试五个步骤。[1] 1 环境准备 1.1 安装必要软件 CUDA Toolkit:下载与本机NVIDIA显卡驱动兼容的版本。 CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Visual Studio 20...
1.支持CUDA的OpenCV安装 1.1 在windows上安装OpenCV 1.使用预编译好的二进制文件 安装Microsoft Visual Studio 从sourceforge.net/project 下载最新版本的OpenCV 双击下载的.exe文件,将其解压到选择的文件夹中 C://opencv 设置OPENCV_DIR环境变量:我的电脑|高级设置|环境变量设置|新建| OPENCV_DIR:C:\opencv\build...
参考文章:opencv安装 下面是在Jetson Nano下安装的脚本,注意找到GPU对应的版本 jetson Nano 安装脚本 查看opencv版本 pkg-config --modversion opencv4 编译源码安装 从官网下载opencv 和opencv_contrib cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=...
编写一个简单的演示(C ++和Python),以了解OpenCV提供的CUDA API接口并计算我们可以获得的性能提升。 一、支持的模块 据称,尽管并未涵盖所有库的功能,但该模块“仍在继续增长,并正在适应新的计算技术和GPU架构。” 让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。在这里,我们可以看到已支持的模块: Core part Operations ...
OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。项目源码由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
默认情况下,每种OpenCV CUDA算法都使用单个GPU。如果需要利用多个GPU,则必须在GPU之间手动分配工作。要切换活动设备,请使用cv :: cuda :: setDevice(cv2.cuda.SetDevice)函数。 五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计...
opencv 默认提供的动态链接库是不支持 cuda 加速的。需要我们自己编译。 本文记录一下编译 opencv cuda 版本的流程,并同步在个人站点。 2. 准备工具 OpenCV cuda 版本的编译需要各种工具版本相互配合。建议选择新版本的 OpenCV 和 CMake。 CMake 3.18
opencv 操作gpu opencv配置cuda 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2012 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 第一步:下载 cuda_6.0 第二步:运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框,这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的。 第三步:等待系统帮你检测当前平台是否适合搭建CUDA。
OpenCV 配置CUDA 以openCV4.2配置cuda10.2为例。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNN https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit 1、安装CUDA Toolkit,注意自定义安装,安装下图勾选的即可 下一步后,会让选择三个目录,我用的默认目录。注意第1、2个目录是一个位置(cv10的那个目录一会在下图中会选择)...
为了将数据保留在GPU内存中,OpenCV引入了一个新的类cv :: gpu :: GpuMat(或Python中的cv2.cuda_GpuMat)作为主要数据容器。其界面类似于cv :: Mat(cv2.Mat),从而使向GPU模块的过渡尽可能平滑。值得一提的是,所有GPU函数都将GpuMat接收为输入和输出参数。通过这种在代码中链接了GPU算法的设计,您可以减少在CPU和...