cv::cuda::GpuMat gpuImage;gpuImage.upload(image);// 或者cv::cuda::GpuMat gpuVideo;cv::Mat frame;video.read(frame);gpuVideo.upload(frame); 【4】执行CUDA加速操作:调用适当的OpenCV CUDA函数,在GPU上执行CUDA加速操作。 代码语言:javascript
【1】我使用的工具版本VS2017 + CMake3.18.2 + OpenCV4.8.0 + CUDA11.2 一般情况下VS版本≥VS2017均可,CMake版本≥3.18.2,OpenCV4.8.0目前最新,CUDA版本保持一致或更高。 【2】OpenCV源码下载与CUDA安装 首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码: https://github.com/opencv/opencv https://github.com/ope...
首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码: https:///opencv/opencv https:///opencv/opencv_contrib 1. 2. 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: ① 根据...
CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Visual Studio 2019:安装时勾选 C++ 桌面开发(包含MSVC编译器)。[2] CMake:下载最新版并安装。[3] Python 3.x:可选,用于部分脚本支持。 Git:可选,用于下载源码。 1.2 安装依赖库(可选) FFmpeg:用于视频编解码支持。 Intel TBB:多线程加速...
在使用CMake构建OpenCV时,如果需要支持CUDA,可能会遇到一些中断和错误。以下是一些可能导致中断的常见问题和解决方法: 缺少CUDA工具包:首先,确保已经正确安装了CUDA工具包,并且CUDA的路径已经添加到系统环境变量中。可以通过在命令行中运行nvcc --version来验证CUDA是否正确安装。
2. CMake编译项目 2.1 创建cmake项目 2.2 设置编译配置 2.3 解决异常 2.3.1 文件下载异常 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...
build opencv on windows via cmake, with cuda + cudnn install dep: cuda_12.8.1_572.61_windows.exe cudnn_9.8.0_windows.exe cuda info NVVM IR (.ll) file loaded Using CUDA Device [0]: NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER PTX generated: // // Generated by NVIDIA NVVM Compiler // // Compil...
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。
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。