首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码: https://github.com/opencv/opencv https://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...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
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:...
登陆Github OpenCV托管仓库,下载对应源码。 下载对应源码时,需要选择正确的版本分支,如下图所示。 3 CMake配置 3.1 创建构建目录 在opencv主目录下新建build文件夹,用CMake GUI配置: 1. Source Path: opencv主目录(如F:/opencv-4.11.0)。 2. Build Path: build目录(如D:/opencv-4.11.0/build)。 CMake GUI...
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 CUDA Toolkit 11 VIstual Studio 2022 OpenCV 3.4.15 & OpenCV_contrib 3. 编译流程 3.1 CUDA 安装CUDA11 和 对应的 CUDNN,并配置环境变量。过程和配置 tensorflow gpu 版本相同。
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。
手动编译的opencv的安装目录在/usr/lib下,可以看之前的cmake参数 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ 故使用g++编译的时候,需要加上-l指定头文件目录,否则就会报找不到opencv头文件 fatal error: opencv2/opencv.hpp: No such file or directory 再增加-L指定依赖动态库的位置,-lopencv_core为基础库,还有...
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: ...
https:///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: ① 根据自己的VS版本选择编译什么版本,此处VS2017 64位 ...
构建C++ OpenCV 4的步骤如下: 步骤1:安装CUDA驱动和工具包 可以从NVIDIA官方网站下载并安装适用于Ubuntu 16.04的CUDA驱动和工具包。安装过程中会提供详细的指导。 步骤2:安装C++编译器和开发工具 在Ubuntu 16.04上安装C++编译器和开发工具,例如GCC和CMake。可以使用以下命令进行安装: ...