环境变量最后一步:在path的末尾加 ;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH% 1. 第十步:右键项目->属性->配置属性->VC++目录,添加以下两个包含目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\include C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples...
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/angie/Programs/OpenCV/install -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUDNN=ON -DOPENCV_DNN_CUDA=ON -DCUDA_ARCH_BIN=8.6 -DWITH_CUBLAS=1 -DCUDA_FAST_MATH=1 -DWITH_V4L=ON -DWITH_QT=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_TBB=ON -DWITH_GTK=...
三、配置环境变量 此电脑右键-属性-高级系统设置-高级-环境变量 在上方的用户变量中新建两个变量 在下方的系统变量-Path中新建三个变量,配置完后确定即可 四、测试 在代码中,需要对net类进行两处修改 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 之后运...
OpenCV的CUDA流和原生的CUDA流可以通过结构体cv::cuda::StreamAccessor提供的两个静态函数进行转换: // 把OpenCV的CUDA流转换为原生CUDA流staticcudaStream_tcv::cuda::StreamAccessor::getStream(constStream&stream)// 把原生CUDA流转换为OpenCV的CUDA流staticStreamcv::cuda::StreamAccessor::wrapStream(cudaStream_t...
二、libtorch配置 2.1、 libtorch下载 下载地址:libtorch官方下载地址 在这里插入图片描述 注意上图中标注的几项,cuda版本向下兼容,选择适配自己环境的release版本进行下载。 2.2、【VC++目录→包含目录】 此处同理opencv配置,定位到2.1中下载的D:\libtorch-cu121\libtorch\include和“D:\libtorch-cu121\libtorch\include...
学习OpenCV——配置CUDA环境 大家都把GPU&CUDA说的很NB狠NB,于是,下一步想通过GPU加速程序运行。这一个星期,都在配置OpenCV的CUDA环境,今天终于以失败告终,原因是实验室的机器显卡不支持CUDA。。。伤不起啊,一星期啊!!! 支持CUDA的GPU:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus...
2、配置VC++目录 在包含目录中添加 $(CUDA_PATH)\include 在库目录中添加 $(CUDA_PATH)\lib\x64 3、链接器->常规->附加库目录添加 $(CUDA_PATH)\bin 4、链接器->输入->附加依赖项添加如下 View Code OpenCV属性表的创建 1、解压完OpenCV文件后,在系统环境变量->Path->新建 ...
如果需要 CUDA,而且你的显卡是 NVIDIA 的,需要去 NVIDIA 官方下载自己的显卡对应的显卡驱动和 CUDA 驱动。然后根据提示安装(打快照!打快照!打快照!) 2.1 安装 NVIDIA 显卡官方驱动 CUDA 和 Python 的一个稳定的开发环境已经配置完成,你可以放心写代码了,别忘了打个快照,出问题了直接回退!
1. opencv cuda版配置 opencv cuda版需要自己用cmake编译,编译过程并不复杂,cmake编译成vs的项目,然后用vs编译成opencv_worldXXX.dll.编译过程可参考link1,link2 编译后的opencv 目录 在这里插入图片描述 vs项目配置,包含目录,库目录,连接器 在这里插入图片描述 ...