1. CMake报错找不到CUDA 检查CUDA安装路径是否正确(如C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.7)。 确保环境变量CUDA_PATH 已自动添加。 2. 编译时卡在第三方库下载 手动下载文件并放入.cache目录。 3. 显卡计算能力不匹配 查询显卡的计算能力,更新CUDA_ARCH_BIN 配置项的值。 4. 编译失败,...
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。
在为Docker构建镜像时,如果OpenCV cmake找不到CUDA,这可能是因为缺少必要的依赖或配置不正确。下面是一些解决该问题的步骤和建议: 1. 确保CUDA已正确安装:CUDA是用于GPU...
同时建议指定CUDA_ARCH_BIN为自己显卡计算能力(compute capability)的数值,否则会把所有算力架构都编译,很慢。 获取算力: cd~/work gitclonehttps://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability cdcheck_ComputeCapability make# 可以用cmake那一套 例如我是1080Ti,显卡算力6.1,则指定-DWITH_CUDA=ON -DCUDA_...
CUDA_ARCH_BIN;需要填写,我的是7.5 CUDA_FAST_MATH;(可选) OPENCV_DNN_CUDA;(可选) OPENCV_ENABLE_NONFREE;(必选) OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH;添加contrib路径, 我的为:D:/opencv451/opencv_contrib-4.5.1/modules 这里也建议勾选BUILD_opencv_world,方便我们后面添加依赖项。
(6) CUDA_ARCH_BIN 设置自己的算力大小,参考这里,我这里设置是8.6。 算力大小可以参考下面这篇文章 NVIDIA GPU 算力对照表 - 知乎 (zhihu.com) (7) WITH_CUDNN 勾选WITH_CUDNN。如果查不到此项,请configure一次。 (8) CUDA_FAST_MATH 勾选CUDA_FAST_MATH。
那么恭喜你可以从我这里找到答案了,因为cuda 11已经废弃 compute_30了,所以需要把compute_30给去掉,那么要怎么去掉呢 我们需要重新回到cmake,找到CUDA_ARCH_BIN,需要把这里的3.0删掉之后再重新generate 之后重新打开项目,重新生成,就只剩下漫长的等待了(os: 添加gpu模块后编译的速度真的超级慢!)...
1、当我们在下一节的 cmake 命令中设置 CUDA_ARCH_BIN 变量时,这个版本号是必需的。2、NVIDIA GPU 架构版本取决于您使用的 GPU,因此请确保提前了解您的 GPU 型号。3、未能正确设置 CUDA_ARCH_BIN 变量可能导致 OpenCV 仍在编译但无法使用 GPU ...
CMake 需要 CUDA_ARCH_BIN 设置一个标志才能使用正确的 CUDA 架构编译二进制文件。如果未正确设置此标志,则二进制文件的最终使用将失败。 要正确设置标志,我们首先使用nvidia-smi -L命令确定 NVIDIA GPU 型号: 现在转到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus并查找你的 GPU 型号。
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 https://github.com/opencv/opencvhttps://github.com/opencv/opencv_contrib ...