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,请使用sudo apt-get install安装、 圆圈处填上opencv源码路径,矩形处填刚刚创...
配置cuda的系统环境和cudnn的资料就比较多了,这里就不贴出了。安装好vs2017和cuda后,现在我们来配置vs2017的cuda环境。 由于安装cuda时我们没有勾选vs相关组件,所以,现在需要做一些其他操作。解压cuda安装程序(即解压cuda_10.0.130_411.31_win10.exe),把“CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration...
* OpenCV: 4.1.1 compiled CUDA: NO 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 ...
ls opencv/opencv-4.3.1/modules ls opencv/opencv_contrib-4.3.1/modules 这些相对路径关系不可搞错。 OpenCV 使用 CMake 工具进行生成(4.x 以上版本已支持 Ninjia),编译选项繁多而复杂,参见:OpenCV configuration options reference 先在opencv/opencv-4.3.1 目录下建立 build 子目录并进入 build 子目录: cd ope...
#执行ccmake,配置编译选项 ccmake .. #按t,切换进入高级模式 #主要修改的配置项如下: 1//Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK2BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF34//Create build rules for OpenCV Documentation5BUILD_DOCS:BOOL=OFF67//Build all examples8BUILD_EXAMPLES:BOOL=OFF910//Create Java wrapper...
1.首先编译了opencv + cuda 编译选项中使用了以下关于cuvid库的内容: //"nvcuvid" library CUDA_nvcuvid_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/lib/libnvcuvid.so //Path to a library. CUDA_rt_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart_static.a ...
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...
如果当前linux环境安装cuda,编译opencv会默认编译cuda版本,不利于移植。编译时可指定不编译cuda 1、下载opencv 源码后解压 2、在终端打开opencv所在文件夹,创建build文件夹 mkdir build cd build 3、编译、安装 如果要安装在/usr默认路径下,直接cmake ..
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...