2.3.2 解决CUDA版本异常 该异常会在最后编译过程中出现,主要是当CUDA>=12.2时会出现该问题,因此需要检查一下自己的CUDA版本是否大于12.2.查看CUDA版本方式如下图所示。 如果你的CUDA版本大于12.2,就要根据官方的要求进行修改,官方提供的解决方式链接为:cuda: fix for compatibility with CUDA Toolkit >= 1...
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...
3 CUDA与OpenCV混合编译 CUDA与OpenCV的混合编译其实就是讲.cu文件与.c/.cpp文件混合编译,编译的方法比较多,NVIDIA官网有介绍利用cmake进行编译的方法,点这里,网上介绍的比较多的也是利用cmake进行编译,使用Makefile编译的教程比较少,这里介绍一下利用Makefile对CUDA与c++进行混合编译。 其实CUDA与c/c++一起编译原理...
然后使用 CMake 配置 OpenCV: cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules\-DWITH_CUDA=ON\-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda\-DOPENCV_DNN_CUDA=ON\-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON\-DOPENCV_VERBOSE=ON.. 1....
importcv2ascvprint(cv.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) 如果打印的数字大于0,则编译成功。 参考资料 opencv-python使用GPU资源--虚拟环境安装与编译opencv源码_opencv gpu python_lujx_1024的博客-CSDN博客 cmake 编译opencv4.5.5/opencv4.6.0/opencv4.7.0 gpu版以及vs2022配置opencv-gpu ...
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持CUDA版本的OpenCV。打开检查一下: 我的是今天早晨刚刚完成编译的。然后按照正常的OpenCV配置,配置好VS2015+OpenCV开发环境。如果还不知道怎么配置,看这里...
OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...
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: ...
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持CUDA版本的OpenCV。打开检查一下: 我的是今天早晨刚刚完成编译的。然后按照正常的OpenCV配置,配置好VS201...
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持CUDA版本的OpenCV。打开检查一下: 我的是今天早晨刚刚完成编译的。然后按照正常的OpenCV配置,配置好VS2015+OpenCV开发环境。如果还不知道怎么配置,看这里...