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 ...
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...
打开CMake,where is the source code是Opencv sources(博主是:D:/make_software/get_opencv-gpu_version/opencv-4.x)的文件夹位置,where to build the binaries是编译opencv保存的文件夹位置(自定义,博主是:D:/make_software/get_opencv-gpu_version/opencv-4.x/build),在左下角第一次点击Configure。 选择对应...
打开nvidia(桌面右键)->选择左下角的系统信息->组件 此处 版本向下兼容,即按照开发库一般不建议使用最新版本的原则,此处我们的显卡及驱动最高支持cuda11.2,但是我们仍然选择10.1版本来完成开发工作。 也可以直接在cmd中输入 nvidia-smi 1. 进行 查看自己显卡支持的cuda版本。 CUDA toolkit Download CUDA Toolkit Archiv...
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...
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=...
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)...
CUDA跟OpenCV的混合编程,注意OpenCV需要重新编译 1.注意事项 编译的办法参见: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113 以下是程序代码,网上搜的例子: 注意事项:32位工程添加64位的支持(主要取决于你编译的版本),配置好cuda的项目路径include...
OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。 第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速; 第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。 这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块...
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行,实现对OpenCV图像处理程序的加速运行,当前支持加速的模块包括如下: 图像背景分割 视频编解码 特征2D 卷积滤波 图像处理 对象检测 光流 双目视觉 DNN 基本上包含了OpenCV图像处理、滤波、二值分析、特征提取与匹配、深度学习模型推理加速等主要API函数加速支持,这里有一个地方需要特别注...