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显卡驱动兼容的版本。 CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Visual Studio 20...
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python中就可以使用你编译的支持cuda的opencv。 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D WITH_V4L=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUDN...
OpenCV cuda 版本的编译需要各种工具版本相互配合。建议选择新版本的 OpenCV 和 CMake。 CMake 3.18 CUDA Toolkit 11 VIstual Studio 2022 OpenCV 3.4.15 & OpenCV_contrib 3. 编译流程 3.1 CUDA 安装CUDA11 和 对应的 CUDNN,并配置环境变量。过程和配置 tensorflow gpu 版本相同。 3.2 CMake 将OpenCV_contrib ...
2.4 编译项目 解决完上述异常后,就可以进行项目编译了,点击Generate,就可以自动生成项目了。 3. Visual Studio 编译项目 首先我们打开build\文件夹,可以看到生成的OpenCV.sln解决方案文件,使用Visual Studio打开该项目。 然后运行ALL_BUILD项目即可,此处运行时间会比较长,尤其是再加入CUDA支持后,编译时间...
这将配置OpenCV的编译选项,包括使用CUDA和CUDNN加速等。 配置完成后,输入以下命令进行编译和安装: sudomake-j8 sudomakeinstall 这将使用8个线程进行编译,并将OpenCV安装到系统中。 安装完成后,还需要执行以下操作以确保CUDA相关文件正确安装: sudo cp cuda/include/*.h/usr/local/cuda/include ...
5. 编译并安装OpenCV 最后,使用make命令(或你选择的构建系统)来编译OpenCV。 bash make -j$(nproc) make install 这将编译并安装OpenCV及其CUDA模块到你的指定安装路径。 验证安装 为了验证OpenCV和CUDA模块是否成功安装,你可以编写一个简单的C++程序来测试CUDA加速的功能。例如,使用OpenCV的CUDA加速图像处理功能,并...
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。 第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速; 第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。 这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以...
但在实际使用中,如果是对处理时间要求比较高的场景,使用OpenCV处理图片数据很难满足要求,不过OpenCV支持使用CUDA进行加速,不过支持CUDA加速的依赖包需要我们自行编译才可使用,因此在本次文章中,我们将演示如何使用OpenCV源码自行编译代码文件,来实现CUDA加速。