【3】CMake配置选项设置 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: 【4】CMake Config与问题解...
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: 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...
本文将详细介绍在 Windows环境下编译支持YOLO11开发的带CUDA的OpenCV。整个过程分为环境准备、源码下载、CMake配置、编译安装、验证测试五个步骤。[1]1 环境准备1.1 安装必要软件CUDA Toolkit:下载与本机NVIDIA显…
打开CMake-gui 工具,填入 OpenCV 解压的源码目录和 build 目录。点击 configure, 生成的选项中,勾选/取消勾选相关内容: 打开WITH_TBB 勾选和 CUDA 相关选项 取消选择 java 和 python 的编译选项(个人不需要) 勾选nonfree 的编译选项 取消TEST 相关选项加快编译速度 勾选BUILD_opencv_world 最终只生成一个动态链...
本次编译平台使用的是 Windows 11 系统,使用CMake-gui + VS2022进行源码编译,为了大家更好的复现该项目,此处罗列一下本文所使用的环境: CUDA: 12.2, cudnn: 8.9.3 Cmake: 3.28.0 Visual Studio 2022 关于以上环境的安装,大家可以查看网上相关文档自行安装即可。
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...
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 ...
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: 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: ...
CMake编译 打开CMake,选择源码路径,以及生成路径,选择对应VS版本。开始第一次Configue。 其中会下载一些第三方文件,可以自行下载,否则速度较慢。第一次configure完成之后,勾选BUILD_opencv_world. 以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。