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...
首先需要安装OpenCV及CUDA环境安装,有TX2平台下OpenCV和CUDA参考百度。注意TX2自带了OpenCV2.14,如果需要安装高版本的OpenCV话需要注意多版本管理的问题。安装完成后,可以编译OpenCV例程来判断OpenCV是否安转完成,CUDA安装可以在终端输入 nvcc 如果终端打印下面信息,表示安装完成 2 CUDA编译流程 CUDA的程序通过nvcc编译器编译...
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...
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。 1. 基础环...
如果到现在你还没遇到任何问题,那么恭喜你,你已经成功在Linux上安装了OpenCV。 五、在Python下测试你的OpenCV 为了测试你的OpenCV能否在Python上使用,可以运行一段小代码,读取一张图片并显示出来: importcv2 # 引入OpenCV模块 image= cv2.imread("logo.png", 1) # 读取一张图片,存储在image中 ...
编译和安装 OpenCV:在终端中输入make -j4并等待编译完成,然后输入sudo make install以安装 OpenCV。 更新动态链接库:在终端中输入sudo ldconfig以更新动态链接库。 验证安装:在终端中输入 python3,然后在Python交互式环境中输入 import cv2,如果没有错误,则说明安装成功。
如果指定了生成和安装 Python 接口,还会得到 Python 包相关文件。 二、软硬件系统 系统方面 在Linux 系统中安装 OpenCV ,当然前提是有 Linux 操作系统,各类较常见的 Linux 发行版都可以顺利安装,甚至包括各类 arm 系统。 硬件方面 如果需要 CUDA 模块,必须拥有 NVidia 显卡,并正确安装了显卡驱动和 CUDA 。 内存...
1 首先安装如下几个软件包：GCC 4.4.x or laterCMake 2.8.7 or higherGitGTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev)pkg-configPython 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy)ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, ...
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...