2、安装完VS2019和CUDA10.0后,打开VS,新建项目应该是没有CUDA模板的选项的,而且打开GPU版本的YOLOv4的项目属性中,也看不到CUDA相关的选项。 【解决方法】 1)打开CUDA安装包,解压后得到一个名为CUDA的文件夹,(该过程中不要关闭cuda的安装界面,不然文件夹会消失) 进入文件夹中的MSBuildExtensions文件夹:【…\CUDA...
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。 3.2 CMake 将OpenCV_contrib ...
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。 cv::cuda::cvtColor(gpuImage, gpuImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);//或者cv::cuda::blur(gpuVideo, gpuVideo, cv::Size(3,3)); 【5】将结果从设备内存复制到主机内存:使用d...
jetson 除了网址可以去查:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute ,也可以使用 jtop 查询 CUDA_ARCH_BIN。 Configure, 在 build 目录内 sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.9.0/modules \ ...
2.2在网站https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,选择自己需要的版本进行下载安装,按照指示安装即可。 2.3安装CUDNN CUDNN的版本需要与CUDA版本对应,在网站https://developer.nvidia.com/cudnn下载,根据选定的CUDA版本进行选择即可。
CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib' repository: https://github.com/opencv/opencv_contrib 解决:opencv_contrib-4.9.0 的路径没填对,已更正。 sudo apt install -y libgtk2.0-dev 成功的配置: -- General configuration for OpenCV 4.9.0 === -- Version control: unknown...
gitclonehttps://github.com/opencv/opencv.gitgitclonehttps://github.com/opencv/opencv_contrib.gitcdopencvgitcheckout4.5.0#确保你要编译的版本是4.5.0cd../opencv_contribgitcheckout4.5.0 目录结构 2,进入到opencv,并新建build文件夹,执行cmake 注意:-D CUDA_ARCH_BIN=8.6 需要根据自己的显卡算力确定数值...
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 运行 AI代码解释 https://github.com/opencv/opencvhttps://github.com/opencv/opencv_contrib ...
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。