二、单独使用Cuda API编程 利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速,使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输,内核函数调用参数的设置,内核函数的优化等。 优点是处理过程受控于用户,用户可以实现更多的并行加速处理操作。 缺点是使用复杂,代码编写量较多,需要熟悉Cuda相关资料和API接口。下面是简单...
3 CUDA与OpenCV混合编译 CUDA与OpenCV的混合编译其实就是讲.cu文件与.c/.cpp文件混合编译,编译的方法比较多,NVIDIA官网有介绍利用cmake进行编译的方法,点这里,网上介绍的比较多的也是利用cmake进行编译,使用Makefile编译的教程比较少,这里介绍一下利用Makefile对CUDA与c++进行混合编译。 其实CUDA与c/c++一起编译原理...
在Linux上安装带GPU加速的OpenCV库(Python版本)需要遵循以下步骤。下面我会逐步引导你完成整个过程: 1. 确认系统环境和硬件要求 确保你的Linux系统满足以下要求: 支持CUDA的NVIDIA GPU 安装了NVIDIA驱动程序 CUDA Toolkit(如CUDA 11.x) cuDNN库 2. 安装CUDA和cuDNN库 首先,你需要安装CUDA Toolkit。以下是一个基本...
OpenCV4默认不生成.pc文件,OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON才会生成。其余就是CUDA的开启配置了。 编译 sudo make -j7 sudo make install 之后就是配置c++了,先在/etc/ld.so.conf.d/文件夹下新建一个opencv4.conf,里面写入/usr/local/lib。 cd /etc/ld.so.conf.d/ sudo touch opencv4.conf sudo sh -c ...
$ cd ~/opencv $ mkdir build $ cd build 下面的cmake指令是关键,WITH_CUDA=ON以及CUDA相关的选项表示启用CUDA支持,OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH选项指定了python包的安装目录,避免了安装完成后在python中import找不到包的问题 cmake \ -D CMAKE_C_COMPILER=/opt/rh/devtoolset-10/root/usr/bin/gcc \ ...
Opencv是当前比较热门的图像处理开源算法库,但是随着深度学习在图像存储里领域的大放异彩,基于python的图像处理和深度学习算法大有超越opencv的趋势。opencv在最近的版本更新中,重点都放在了人工智能算法方面,本文介绍linux环境下配置支持GPU/cuda的ffmpeg和opencv开发环境,并将其中遇到的问题记录下来,方便查询。
3 CUDA与OpenCV混合编译 CUDA与OpenCV的混合编译其实就是讲.cu文件与.c/.cpp文件混合编译,编译的方法比较多,NVIDIA官网有介绍利用cmake进行编译的方法,点这里,网上介绍的比较多的也是利用cmake进行编译,使用Makefile编译的教程比较少,这里介绍一下利用Makefile对CUDA与c++进行混合编译。
pip install opencv-python pip install scipy pip install thop 📗 pytorch==1.5.0 安装 # CUDA 9.2conda install pytorch==1.5.0torchvision==0.6.0cudatoolkit=9.2-c pytorch# CUDA 10.0conda install pytorch==1.5.0torchvision==0.6.0cudatoolkit=10.0-c pytorch# CUDA 10.1conda install pytorch==1.5.0to...
并行计算能力: 利用GPU强大的并行处理能力加速计算密集型任务。 广泛的应用: 包括深度学习、科学模拟、图形渲染等领域。 可能遇到的问题及解决方法 1. 找不到CUDA库或工具 原因: 环境变量未正确设置。解决方法: 检查并确保PATH和LD_LIBRARY_PATH包含了CUDA的安装路径。
首先，若你仅需在Python环境中使用，且不涉及GPU加速，推荐直接通过pip完成安装。正式开始教程：1. **安装依赖**：确保你的环境具备必要的构建工具和库，如CMake、CUDA等，根据你的系统需求准备。2. **下载并解压**：获取OpenCV和OpenCV_contrib的安装包，以4.2版本为例，确保包已解压至可访问位置。