在为Docker构建镜像时,如果OpenCV cmake找不到CUDA,这可能是因为缺少必要的依赖或配置不正确。下面是一些解决该问题的步骤和建议: 1. 确保CUDA已正确安装:CUDA是用于GPU...
docker run -it --name my-opencv-container my-opencv-image /bin/bash:以my-opencv-image镜像创建并启动一个名为my-opencv-container的容器,并打开一个终端会话。 步骤5: 验证 OpenCV 安装 在容器中运行 Python 并导入 OpenCV 进行验证: python3-c"import cv2; print(cv2.__version__)" 1. 代码解释: p...
可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04，不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
RUN git clone ...:从 GitHub 下载 OpenCV 源代码。 RUN mkdir /opencv/build:创建构建目录。 WORKDIR /opencv/build:设置当前工作目录。 RUN cmake ...:使用 CMake 配置 OpenCV。 RUN make -j$(nproc):编译 OpenCV。 RUN make install:安装 OpenCV。 步骤3:构建 Docker 镜像 在Dockerfile 创建完成后,我...
(https://towardsdatascience.com/building-a-real-time-object-recognition-app-with-tensorflow-and-opencv-b7a2b4ebdc32)开始探索实时目标检测问题,这促使我研究 Python 多进程库,使用这篇文章(https://www.pyimagesearch.com/2015/12/21/increasing-webcam-fps-with-python-and-opencv/)中介绍的方法提高每秒...
编写dockerfile,需要注意的是这里安装了一些c++库文件供opencv使用 Dockerfile: FROM python:3.9-slim # 将工作目录设置为 当前目录 WORKDIR /opt/app/ # 将当前目录内容复制到容器中 ADD . /opt/app/ RUN apt-getupdate RUN apt install-y g++RUN apt install-y cmake ...
简介:Docker容器中的OpenCV:轻松构建可移植的计算机视觉环境 引言 简介: 计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域,可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。 不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。 目的和重要性: ...
exrc 进入容器方法(推荐使用) [root@docker01 ~]# docker exec -it clsn1 /bin/bash [root@b20fa75b4b40 /]# 重新分配一个终端 [root@b20fa75b4b40 /]# ps -ef UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD root10016:11pts/000:00...
cmake \ -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.10.0/modules \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=ON \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D BUILD_DOCS=ON \ -D BUILD_TESTS=ON \ ...
一、 前言 1. 背景说明 目的是Anaconda虚拟环境中调用支持GPU的OpenCV和支持CUVID的FFmpeg,且支持H264视频编码格式, 另外解除ffmpeg-gpu的NVENC的限制。前面文字都是踩坑记录,如果想看详细命令, 直接查看文末Dockerfile. 简单来说,主要特性包含以