linux系统下编译cuda版本的opencv linux编译opencv源码 Linux下交叉编译opencv 1、下载opencv源码 下载地址:https://opencv.org/releases/ 选择你需要的版本,点击Sources。 将源码放在ubuntu随便一个目录下并解压 进入解压好的opencv目录,创建两个文件夹build和install: 2、cmake-gui配置: 首先打开cmake-gui,若没有,请...
在cmake的搜索框里面搜索带cuda的关键字,全部选上 选择OPENCV_EXTRA_MODULES_RATH一项,添加你刚刚解压的opencv_contrib中的modules目录,其中要把OPENCV_ENABLE_NONFREE(下图红框上面一行)选上。 注意路径不要复制,需要通过cmake来选择路径! 将build_opencv_world选上,将所有opencv的库都编译在一起不需要自己一一添加...
没有gpu cuda 必须 off CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 是opencv 安装目录,/usr/local/include 是头文件,生成的.a库在 /usr/local/lib 编译很久,喝杯茶。。。 在后来cmake编译so库加载上面的opencv库,读图imread没有问题,显示图片功能imshow 和写图imwrite 报错: .../modules/highgui/src/window.cpp:651...
从官网拉下来的 OpenCV (已编译)是不支持CUDA 加速的,无法充分利用GPU。 2. 如果未安装jtop,可以使用以下命令查看opencv库: pkg-config --libs opencv 得到结果如下(只保留cuda相关库): -L/usr/local/lib -lopencv_cudaoptflow -lopencv_optflow -lopencv_cudalegacy -lopencv_cudawarping -lopencv_cudaimg...
mkdir -p opencv-master/build_cuda cd opencv-master/build_cuda #生成配置的时候选择带上opencv-contrib # 注意 -DCUDA_CUDA_LIBRARY= 这个一定要加,这个是配置项的一个BUG,只能从这里绕过去。地址是cuda库中libcuda.so的绝对路径 cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/admin/opencv/opencv_contrib-master...
那就表明在编译的时候opencv就没有添加gpu,cuda相关文件,需要重新编译opencv 一、编译opencv2系列 1、在官网上下载opencv源码(我安装的是2.4.10版本) https://opencv.org/releases.html 2、解压后建立一个build文件,然后在opencv目录下输入如下指令进行cmake(最后两省略号不要漏掉),并且-DCMAKE_INSTALL_PREFIX指定...
安装OpenCV步骤包括安装依赖库，下载并解压OpenCV，创建虚拟环境，并安装numpy。使用bash脚本执行cmake命令，指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR、CUDA_ARCH_BIN、OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH、PYTHON_EXECUTABLE和OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH。在编译前，检查系统资源并扩展虚拟内存。创建大小可调的swap空间并激活，设置其...
例如,如果需要使用CUDA加速,则应将-DWITH_CUDA=OFF更改为-DWITH_CUDA=ON,并确保已安装CUDA和相应的驱动。 4. 编译OpenCV 配置完成后,使用make命令来编译OpenCV: bash make -j$(nproc) 这里的-j$(nproc)选项告诉make使用所有可用的CPU核心来加速编译过程。 5. 安装编译好的OpenCV库 编译完成后,使用make ...
在编译过程中,你还可以通过cmake的选项来启用或禁用特定的功能,比如是否启用OpenGL支持、是否启用CUDA加速等。可以通过cmake -D= 希望以上内容对你有所帮助,祝编译成功! 在Linux命令行中编译OpenCV可以按照以下步骤进行: 1. 安装所需依赖: 在编译OpenCV之前,需要安装一些依赖项。可以使用以下命令安装这些依赖项: ...
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) C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\common\inc 库目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 ...