args["model"]) # check if we are going to use GPU if args["use_gpu"]: # set CUDA as the preferable backend and target print("[INFO] setting preferable backend and target to CUDA...") net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_...
首先我们打开build\文件夹,可以看到生成的OpenCV.sln解决方案文件,使用Visual Studio打开该项目。 然后运行ALL_BUILD项目即可,此处运行时间会比较长,尤其是再加入CUDA支持后,编译时间会更久。 编译完成后,可以获得下面文件夹内容,此处主要是两个有用的文件夹,一个是install文件夹,这个文件夹主要是包含...
8、生成成功后,右键INSTALL-仅用于项目-仅生成INSTALL,INSTALL生成成功后,会在build目录下看到一个install文件夹,结构和OpenCV很类似,可在此直接下载: 至此,将CUDA编译至OpenCV DNN模块已全部成功,接下去分别以c++和python平台下的opencv dnn进行测试。 step 3 测试 程序均参考:,需要将net类进行两处修改: c++: net...
此外OpenCV中DNN模块已经支持OpenVINO加速执行与NCS2加速、所以OpenCV DNN模块不支持英伟达显卡加速支持,支持的模块大部分是以前的传统图像处理、对象检测、特征匹配、双目、图像拼接部分,其实这些对我们已经十分有用,大大扩展了OpenCV的应用场景、另外千万不要随便使用CUDA加速,有些简单的算法,OpenCV已经做的很好了,加速的效...
4.项目测试 项目编译完成后,最后我们查看一下项目是否编译成功,此处使用cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()接口方法检查一下是否存在在线的CUDA设备,如果存在CUDA设备,将返回设备数量,如果没有,将返回0。如下图所示,在运行后,输出为1,本机设备只存在一个显卡,所以索命该项目已经编译好了。
1. CUDA软件安装与配置 2. OpenCV+cmake编译CUDA模块支持 3. 代码实现与测试 4. 模块支持与应用场景 在开始教程之前,先说一下相关软件与版本信息 Windows 10 64bit 英伟达CUDA 10.0 OpenCV 4.1.0 OpenCV扩展模块4.1.0 GTX 1050 TI VS2015 专业版
1. CUDA软件安装与配置 2. OpenCV+cmake编译CUDA模块支持 3. 代码实现与测试 4. 模块支持与应用场景 在开始教程之前,先说一下相关软件与版本信息 Windows 10 64bit 英伟达CUDA 10.0 OpenCV 4.1.0 OpenCV扩展模块4.1.0 GTX 1050 TI VS2015 ...
如果输出的值大于1,则证明我们的cuda可以使用。否则则证明CUDA版本的Opencv不能使用 3 模型转换 这里主要使用将Yolov5模型转换ONNX模型,然后用Opencv来加载该模型。关于如何将Yolov5模型转换为ONNX请参考我的前一片博文,这里不再介绍。默认已经有转换好的模型了,下一步就直接去加载该模型了。
下一步就可以测试了: cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 通过上面一段代码如果输出为不为0,则说明我们已经可以使用CUDA加速我们的Python-OpenCV了。同时也不会再出现本文开头的那句提示了。 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) ...
opencv用cuda加速CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)直方图均衡化 1864 2 6:25 App 聊聊可以用来标定相机,3D定位的opencv ArUco 标记点 2200 -- 16:19 App opencv中的双目标定 3821 1 24:28 App Win 10 源码编译安装 OpenCV 4.4,配置CUDA加速 1030 -- 14:54 App opencv 4.8增强后...