第十步:右键项目->属性->配置属性->VC++目录,添加以下两个包含目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\include C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0\common\inc 再添加以下两个库目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\lib\x64 C:\ProgramDa...
这个时候去cudabuild这里目录下,双击打开OpenCV.sln(VS2015工程文件),选择CMake_Targets -> ALL_BUILD,然后右键->生成,完成之后,再选择INSTALL右键生成。这个过程时间会比较久一点,估计会有一个小时到两个小时左右,跟电脑性能有关系。完成之后,你就会看到再cudabuild目录下多出一个install目录,这个就是我们编译得到支...
右键项目 → 属性 → 配置属性 → VC++目录 → 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include(注意自己的cuda路径,安装cuda时我是默认安装路径的) C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0\common\inc 库目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA G...
注意上图中标注的几项,cuda版本向下兼容,选择适配自己环境的release版本进行下载。 2.2、【VC++目录→包含目录】 此处同理opencv配置,定位到2.1中下载的D:\libtorch-cu121\libtorch\include和“D:\libtorch-cu121\libtorch\include\torch\csrc\api\include”目录进行添加。 在这里插入图片描述 添加之后如图所示: 在这...
安装Microsoft Visual Studio+CUDA工具包 github.com/opencv/openc 下载最新版本OpenCV的源代码 github.com/opencv/openc 下载额外模组 将下载的opencv和opencv_contrib ZIP文件解压到指定目录中 C://opencv 和C://opencv_contrib 使用CMake编译OpenCV。选择源文件和目标文件路径;单击Configure就会开始配置;可以手动指定...
OpenCV配置cuda 以openCV4.2配置cuda10.2为例。总共参考三个:本篇博客、CMake编译OpenCV、https://www.bilibili.com/video/av71643385就可以配置完成。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNNhttps://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit 下载我的这篇博客中的软件CMake编译OpenCV...
1、 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce GT630; 2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装; 3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit6.0 64位,安装,并通过样本程序验证其安装正确; ...
#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/cudaimgproc.hpp>cv::Mat img=cv::imread("image.png",IMREAD_GRAYSCALE);cv::cuda::GpuMat dst,src;src.upload(img);cv::Ptr<cv::cuda::CLAHE>ptr_clahe=cv::cuda::createCLAHE(5.0,cv::Size(8,8));ptr_clahe->apply(src,dst);cv::Mat result;...
三、配置环境变量 此电脑右键-属性-高级系统设置-高级-环境变量 在上方的用户变量中新建两个变量 在下方的系统变量-Path中新建三个变量,配置完后确定即可 四、测试 在代码中,需要对net类进行两处修改 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) ...
在测试代码中配置包含目录和库目录,添加附加依赖项,opencv_world420.lib 由于项目的关系,代码就不贴出来了,官方提供了一份代码示例。 在我自己的项目上运行,首先是CPU版本(I9-9900K),推理时间在22.45ms。 CUDA版本(RTX 2080Ti),推理时间是2.16ms。提升了10倍左右。