右键单击工程文件,选择“自定义生成规则”,在弹出的对话框中选择CUDA Build Rule x.x。 3.修改.cu文件的编译器。右键单击.cu文件,单击属性,修改编译规则,选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDASDK的目录。例如"C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIAG...
//swap_rb.cpp#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>#include<opencv2/gpu/stream_accessor.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacecv::gpu;voidswap_rb_caller(constPtrStepSz<uchar3>& src,PtrStep<uchar3>dst,cudaStream_t stream);voidswap_rb(constGpuMat& src,GpuMat& dst,Stream& stream =Stream::Null()) ...
//swap_rb.cpp#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>#include<opencv2/gpu/stream_accessor.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacecv::gpu;voidswap_rb_caller(constPtrStepSz<uchar3>& src,PtrStep<uchar3>dst,cudaStream_t stream);voidswap_rb(constGpuMat& src,GpuMat& dst,Stream& stream =Stream::Null()) ...
此外,针对一些特殊需求,OpenCV提供并行处理函数,其性能优化并不是最优的,在具体的应用时,可能需要进一步优化,提高性能。 二、单独使用Cuda API编程 利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速,使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输,内核函数调用参数的设置,内核函数的优化等。 优点是处理过程受控...
OpenCV4.8 CUDA编程代码教程 预计阅读时间 :12 mins 01CUDA支持模块 OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行,实现对OpenCV图像处理程序的加速运行,当前支持加速的模块包括如下: 图像背景分割 视频编解码 特征2D 卷积滤波 图像处理 对象检测 光流 双目视觉 基本上包含了OpenCV图像处理的主要功能,这里有一个地方需要特别注意,...
采用cuda gpu交换opencv图像的 r, b通道 0. 代码 main.cpp #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" ...
#endif /* __OPENCV_CUDA2_HPP__ */ 1.2 precomp.hpp 内容如下: #ifndef __OPENCV_CUDA2_PRECOMP_HPP__ #define __OPENCV_CUDA2_PRECOMP_HPP__ #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/video/tracking.hpp" ...
1、OpenCV 环境下 CUDA 编程示例在 CUDA 平台上对图像算法进行并行加速是目前并行计算方面比较简单易行的一种方式,而同时利用 OpenCV 提供的一些库函数的话,那么事情将会变得更加easy。以下是我个人采用的一种模板,这个模板是从 OpenCV 里的算法CUDA 源码挖掘出来的,我感觉这个用起来比较傲方便,所 以经常采用。首先...
【Nvidia超算】新手教学5【看动漫学编程】CUDA编程模式,人工智能硬件基础,PyTorch底层基础,OpenCV机器视觉硬件底层原理,英伟达并发编程 547 1 20:21 App 【CUDA编程连载2】大学生必学,去他的数据结构与算法,我买显卡控制一万个核心 1001 2 2:21 App 研一刚入学,从未接触过神经网络python也是才开始学,现在导师要我...