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。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。
在 链接器 --> 输入 --> 附加依赖项 中,分别在 debug 和 release 模式下添加 opencv_world3415d.lib、opencv_world3415.lib。至此配置完毕。 添加头文件,即可开始使用 cuda #include<opencv2/core/cuda.hpp>intmain(){cuda::printCudaDeviceInfo(cuda::getDevice());intcount=cuda::getCudaEnabledDeviceCoun...
#进入OpenCV目录 cd opencv #创建build目录 mkdir build #进入build目录 cd build #配置OpenCV编译参数,启用CUDA支持 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_CUDA=ON .. #编译 make -j8 #使用-j参数可以并行编译,加快编译速度,根据CPU核心数调整 #安装 sudo make...
首先添加opencv_contrib模块的引用,在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH条目中添加该模块的路径,然后选择OPENCV_ENABLE_NONFREE,如下图所示: 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的模型部署,如下图所示: 最后选择ENABLE...
一、配置cuda库 1.1 情况1 先装cuda后装vs2017。这样的安装的顺序,一般情况下,cuda和vs2017安装过程不会出现冲突。在确保cuda和vs2017都安装成功情况下,这个时候配置相对简单,主要是把cuda的动态库路径配置好就行。方法和配置opencv环境一样。详细步骤如下: ...
https://github.com/opencv/opencvhttps://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: ...
OpenCV4.4 + CUDA概述 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...
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 ...
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行,实现对OpenCV图像处理程序的加速运行,当前支持加速的模块包括如下: - 图像背景分割 - 视频编解码 - 特征2D - 卷积滤波 - 图像处理 - 对象检测 -光流- 双目视觉 - 深度神经网络 基本上包含了OpenCV图像处理的主要功能,这里有一个地方需要特别注意,就是编译时候选择不同的CUDA版...