【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...
【3】分配GPU内存并将数据复制到设备内存:如果计划在CUDA上执行加速操作,则需要在GPU上为图像或视频分配内存,并将数据从主机内存复制到设备内存。 cv::cuda::GpuMat gpuImage;gpuImage.upload%28image%29;// 或者cv::cuda::GpuMat gpuVideo;cv::Mat frame;video.read%28frame%29;gpuVideo.upload%28frame%29;...
首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码: https://github.com/opencv/opencv https://github.com/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...
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 复制 cv::cuda::cvtColor(gpuImage,gpuImage,cv::COLOR_BGR...
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...
1、OpenCV+CUDA+Contrib的源码编译 1、cmake软件打开,选择opencv源码文件夹 2、创建你准备build的文件夹并在cmake中选择改文件夹 3、点击configure按钮,会跳出如下的界面 4、按照图示的框框进行选择,然后点击finish就开始了第一次的configure 5、configure完成后点击generate按钮 6、在搜索框中输入【cuda】出现如下的...
一、下载安装cuda、cudn 二、安装cmake 官方地址Download | CMake 下载安装cmake-3.13.2-win64-x64.msi,默认安装。 三、安装VS2017 这里直接在微软官网下载即可。链接: Visual Studio 2017 15.9 Release Notes | Microsoft Learn 其中三个版本都可以选,Community 2017是免费社区版本,Professional 2017和Enterprise ...
打开CMake,设置好如下的目录选项 然后点击【Configure】弹出对话框如下: 点击【Finish】完成 配置生成。然后点击【Generate】完成生成。 然后设置扩展模块路径 设置完成以后,搜索CUDA关键字,全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】,运行完成以后,再次搜索CUDA关键字,选择如下: ...