CUDA加速演示 OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的CUDA加速。下面的代码首先查询相关GPU：1cuda::printCudaDeviceInfo(cuda::getDevice());2int count = cuda::getCuda...
3、勾选BUILD_opencv_world、WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,再次点击configure: 4、configure之后会报错,找到CUDA_ARCH_BIN,根据https://developer.nvidia.com/cuda-gpus此网站找到自己显卡的算力填入(我的显卡是1080ti,算力为6.1),并且勾选CUDA_FAST_MATH,将OpenCV_GENERATE_SETUPVARS的...
首先添加opencv_contrib模块的引用,在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH条目中添加该模块的路径,然后选择OPENCV_ENABLE_NONFREE,如下图所示: 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的模型部署,如下图所示: 最后选择ENABLE...
在下面的例子中,我们将使用CUDA来加速图像的高斯模糊处理。 示例代码 importcv2importnumpyasnp# 从文件加载图像image=cv2.imread('image.jpg')# 确保图像加载成功ifimageisNone:raiseException("Could not load image!")# 转换图像为GPU矩阵image_gpu=cv2.cuda_GpuMat()image_gpu.upload(image)# 创建CUDA流stream...
CUDA支持模块 01 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...
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,这里主要是开展模块以C...
opencv_contrib(当前使用4.6.0版本) 以上相应下载链接及软件会放在资料里。CUDA精简安装教程请关注补充内容 二、使用cmake “make” 1、打开cmake(cmake-gui),第一个源代码路径选择刚刚下载的opencv源代码路径,路径需要选择到sources 第二个编译输出路径,可在opencv文件夹下创建一个新的文件夹,用于存放编译输出的文...
# 使用CUDA加速的图像相加算法 result = add_images(img1, img2)# 显示结果图像 cv2.imshow('Result...
OpenCV多数传统算法算子都可以支持CUDA加速的，直接从源码编译一下即可 编译完成以后如何使用CUDA加速OpenCV...
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,这里主要是开展模块以CUDA开...