安装完成后可通过以下python程序进行测试。若安装成功,输出的应该是你可用的gpu数。 import cv2 print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) 参考文献: 在Linux 系统中编译安装 OpenCV[需要在C++调用的同学可以参考,写的比我详细,但是没有安装python包的部分] Zen3515的回答帮助我发现了我Cmake参数的问题,导致inst...
make[1]: *** [modules/core/CMakeFiles/opencv_perf_core.dir/all] 错误 1. 2. 3. 4. 5. 分析: 经查,与编译libopencv_highgui.so.2.4.5时参数有关,修改编译pencv_perf_core的文件 /home/wjq/Documents/opencv/opencv-2.4.9/build/modules/imgproc/CmakeFiles/opencv_perf_imgproc.dir/link.txt ...
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...
WITH_NVCUVID:BOOL=ON 2.下载了这个opencv + cuvid视频解码例子: https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/gpu/video_reader.cpp 编译和链接命令行: g++ -c video_reader.cpp-o video_reader.o -g -I"/home/admin/opencv/2019-05-09_cuda/include/opencv4/"-std=c++11g++ -o video_reader...
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...
opencv_contrib下载地址:https://github.com/opencv/opencv_contrib/tags opencv_contrib是opencv的扩展,主要作用是能够调用GPU进行加速计算,可下载也可不下,且当你GPU性能比较差时反而导致运算速度更慢,两个都要下载源码。 以下以opencv-4.7.0示例。 (二)安装工具及编译 ...
cmake -D WITH_OPENCL=OFF -D WITH_CUDA=OFF -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D BUILD_opencv_gpuarithm=OFF -D BUILD_opencv_gpubgsegm=O cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 1. 2. 3. 4. 注意一行一行的来,这里其他不配置都无所谓,但是 -D OPENCV_GENERATE...
执行如下命令进行编译。Host# . ./prepare.sh//注意：两个点之间有空格 Host# FslBuild.py -vvvvv -t sdk --UseFeatures [EarlyAccess,EGL,GoogleUnitTest,OpenVG,G2D,OpenGLES2,OpenCV] --UseExtensions [*] --Variants [WindowSystem=Wayland] --BuildThreads 24 -c install --CMakeInstallPrefix `pwd`...
为了确保支持GPU加速,你可能需要从源代码编译OpenCV,或者使用预编译的wheel文件。 以下是一个使用pip安装预编译wheel文件的示例(假设你已经下载了与你的CUDA版本相匹配的wheel文件): bash pip install opencv_python-*.whl 请确保下载的wheel文件名与你的Python版本和CUDA版本相匹配。 5. 验证OpenCV GPU加速功能是否...
1、opencv默认是附带ffmpeg的,其编译安装时默认需要使用ffmpeg的库。 2、由于ffmpeg更新频繁且一些新版本未必稳定(或者老有修改接口的习惯),我们希望使用的ffmpeg sdk与opencv用到的ffmpeg完全无关 3、opencv默认带了一大堆功能,静态编译会使得文件比较庞大, 我们有必要对其进行一定量的瘦身。