使用CMake编译OpenCV。选择源文件和目标文件路径;单击Configure就会开始配置;可以手动指定没能自动寻找到的安装包;配置OpenCV时必须检查WITH_CUDA变量;配置完成后单击生成(Generate) 在opencv文件夹的build目录找到OpenCV.sln项目,在解决方案资源管理器(Solution Explorer)中找到ALL_BUILD,右键单击并构建,切换debug和release模...
执行完成后,你将在build文价夹下看到libnvcv_samples_common.so动态库。该动态库将用于编译我们的hello world项目,具体用法在项目CMakeLists.txt中有注释。 接下来编译整个项目,执行下面的操作: #在hello_cvcuda目录下 mkdir build cd build cmake .. make hello_cvcuda目录下CMakeLists.txt的内容如下: # SPD...
3、配置链接器->输入->附加依赖项 如果配置Debug,则增加 opencv_world450d.lib 如果配置Release,则增加 opencv_world450.lib 提示opencv_worldxxxd.lib,这里的xxx取决于使用的OpenCV版本 4、复制DLL文件到windows系统目录 将opencv\build\x64\vc15\bin目录下opencv_world450.dll和opencv_world450d.dll文件拷贝到C:...
新建main.cpp,加入测试代码: #include <iostream> #include <vector> #include <string.h> #include <fstream> #include <io.h> #include "yolo_v2_class.hpp" //引用动态链接库中的头文件 #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui_c.h...
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1。其中，v11.1\common\inc中的代码可谓是宝藏...
新建一个vs2017项目,在参考上面贴出配置opencv环境的博客后,你应该知道如下操作(也建议采用临时配置方法): 右键项目 → 属性 → 配置属性 → VC++目录 → 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include(注意自己的cuda路径,安装cuda时我是默认安装路径的) ...
contrib/modules -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/opencv .. sudo make -j8 sudo make install -...
OpenCV与CUDA简介 因为算法的需要,正常的CPU算法速度不够需要进行加速,OpenCV中正好加入了GPU计算的模块,OpenCV中有两种GPU的加速方式,一种是通用标准的opencl,另一种是NVIDIA的cuda加速。opencl是苹果公司提出的一种通用标准,多种平台支持的标准。cuda是NVIDIA提出的并行计算平台,只有NVIDIA的显卡支持,但是比起opencl,...
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-4.7和opencv_contrib-4.7.0联合编译命令 cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.7.0/modules\-D WITH_CUDA=1\-D WITH_CUDNN=ON\-D OPENCV_DNN_CUDA=True\-D WITH_TBB=ON\-D CUDA_ARCH_BIN='6.1'\// 这...