【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...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv::cuda::cvtColor(gpuIm...
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D WITH_CUDA=ON \ -D WITH_CUDNN=ON \ -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \ -D ENABLE_FAST_MATH=ON \ -D CUDA_FAST_MA...
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。
最新| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译指南 深度学习 软件版本支持 CMake3.13 或者以上版本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 https://cmake.org/ VS2017专业版或者以上版本 3050ti + CUDA11.3 OpenCV4.8源码包 代码语言:javascript...
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...
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: ...
step2:利用CMAKE-GUI进行编译 sp1:首先添加路径,进行第一编译 点击configure,选择vs 15 2017 ,以及x64,最后选择finish,自动进行第一次编译 sp2:如果第一次编译成功,出现红框不要着急,先添加contrib路径,勾选gpu模块和特征检测模块包括: WITH_CUDA;(必选) ...