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...
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 ...
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...
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...
解压Video_Codec_SDK_12.0.16.zip,拷贝Interface目录下的.h文件到cuda目录,拷贝命令如下: cp Video_Codec_SDK_12.0.16/Interface/* /usr/local/cuda/include/ 编译基于CUDA加速的OpenCV 下载opencv包并下载对应的opencv_contrib的包,二者版本一定要对齐 基于cmake编译opencv,cmake选项指定如下: cmake -D OPENCV_EX...
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。
将opencv_contrib文件中的内容拷贝到opencv库中,也可以通过cmake配置的方式编译opencv_contrib,但是我喜欢直接拷贝合并。注意,对于不想编译opencv_contrib,又需要使用GPU/cuda的需要编译opencv_cudev库及其他几个cuda算法模块。点击configure。由于国内环境,编译第三方库的时候会下载一些算法模型文件,经常需要耗费大量时间又难...
你在安装opencv时开启了NVIDIA的CUDA加速技术，所以opencv回去找相应的nvidia的库。建议重新编译安装opencv，查一下资料把cuda的相关组件不安装。请
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: ...
在Linux系统中，若需编译安装带有GPU支持的OpenCV，这里提供一整套流程指导。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...