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...
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...
-D CUDA_ARCH_BIN=8.0 \ -D WITH_CUBLAS=ON \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/jiangyuzhou/workspace/opencv_build/opencv_contrib/modules \ -D OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH=/usr/local/anaconda3/envs/jyzPython39/lib/python3.9/site-packages \ -D BUILD_EXAMPLES=ON \ -D PYTHON_EXECUTABLE=$(...
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...
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.我最终成功实现了opencv中利用cuvid实现GPU视频解码: 核心代码是: 1cv::cuda::GpuMat d_frame;2cv::Ptr<cv::cudacodec::VideoReader> d_reader =cv::cudacodec::createVideoReader(mp4_file_name);3for(;;)4{5if(!d_reader->nextFrame(d_frame))//BRGA格式6break;7gpu_frame_count++;8cv::Mat...
首先介绍博主电脑硬件和所安装的软件版本,gpu是GTX980Ti,Linux版本是14.04(LTS)64位,python环境用的是anaconda2,cuda版本是7.5,OpenCV用的是3.0。 博主在安装之前的机器是纯干净的,啥玩意儿都没有,在安装环境之前,我把硬盘格式化了,所以是特别干净的盘,电脑只有bios,这是我安装的一个前提吧。
pip install opencv-python pip install scipy pip install thop 📕 pytorch==1.4.0 安装 安装命令来自pytorch官方. conda create -n torch14 python=3.6.6conda activate torch14 conda install pytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.0-c pytorch ...
虽然OpenCV建议以沙盒方式安装,为防止冲突最好不要全局安装,但是,无论是生产系统还是开发环境,不安装怎么知道呢。敝人的原则就是安装第二新版本。 前置环境: 假设用户已经安装好了编译工具(tools-chain) 即 gcc-8 或 gcc-7.5,CUDA tools-kits和对应的显卡驱动 ...