注:cuda版本和cudnn版本对应就行 cuda与cudnn的配置教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/99880204 二、用CMake编译opencv 1. 将cmake、opencv及opencv_contrib4.5.5放到一个文件里面,并新建一个名为build的文件夹,用于存放编译好的文件,如图4所示。 2. 运行cmake-gui.exe,并进行配置 在cmake-3.27.0-rc2-win...
下载安装完之后重启vs2017,发现上面菜单栏出现qt vs tools ,打开这个选项,点击qt versions,配置qt版本号和地址(如图)。 新建一个空项目,右击项目,生成依赖项-生成自定义,勾选cuda。 打开安装完的cmake,找到解压缩的opencv与opencv-contrib文件,下面标红的分别选择一下文件(就是自己解压缩的和新建的文件)。 点击co...
【3】分配GPU内存并将数据复制到设备内存:如果计划在CUDA上执行加速操作,则需要在GPU上为图像或视频分配内存,并将数据从主机内存复制到设备内存。 代码语言:javascript 复制 cv::cuda::GpuMat gpuImage;gpuImage.upload(image);// 或者cv::cuda::GpuMat gpuVideo;cv::Mat frame;video.read(frame);gpuVideo.uploa...
首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码: https://github.com/opencv/opencv https://github.com/opencv/opencv_contrib 下载后解压到指定目录: 在opencv-4.8.0文件夹下新建一个build文件夹用于保存编译文件: 自己安装CUDA相关依赖项,包括CUDA和CUDNN: 【3】CMake配置选项设置 CMake配置选项设置需要注意的地方如下...
OpenCV编译C++测试程序获取CUDA设备信息www.bilibili.com/video/BV1V5411y7iy/?vd_source=5ba34935b7845cd15c65ef62c64ba82f 测试过程 test-cv.cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/cudaimgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; ...
2.3.2 解决CUDA版本异常 2.4 编译项目 3. Visual Studio 编译项目 4. 项目测试 5. 总结 OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。项目源码由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言...
CMake配置选项设置需要注意的地方如下: ① 根据自己的VS版本选择编译什么版本,此处VS2017 64位 ② 配置源码路径与生成文件路径: ③ 配置contrib源码目录: ④ CUDA路径不用配置,会自动识别并填入,还有下面几个需要勾选的选项记得勾选: ⑤ 其他需要勾选的选项: ...
2.添加编译规则。右键单击工程文件,选择“自定义生成规则”,在弹出的对话框中选择CUDA Build Rule x.x。 3.修改.cu文件的编译器。右键单击.cu文件,单击属性,修改编译规则,选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDASDK的目录。例如"C:\Program Files\NVIDIA ...
1. opencv cuda版配置 opencv cuda版需要自己用cmake编译,编译过程并不复杂,cmake编译成vs的项目,然后用vs编译成opencv_worldXXX.dll.编译过程可参考link1,link2 编译后的opencv 目录 在这里插入图片描述 vs项目配置,包含目录,库目录,连接器 在这里插入图片描述 ...