整个过程分为环境准备、源码下载、CMake配置、编译安装、验证测试五个步骤。[1] 1 环境准备 1.1 安装必要软件 CUDA Toolkit:下载与本机NVIDIA显卡驱动兼容的版本。 CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Visual Studio 2019:安装时勾选 C++ 桌面开发(包含MSVC编译器)。[2] CMake:下载...
5. 编译并安装OpenCV 最后,使用make命令(或你选择的构建系统)来编译OpenCV。 bash make -j$(nproc) make install 这将编译并安装OpenCV及其CUDA模块到你的指定安装路径。 验证安装 为了验证OpenCV和CUDA模块是否成功安装,你可以编写一个简单的C++程序来测试CUDA加速的功能。例如,使用OpenCV的CUDA加速图像处理功能,并...
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 ...
在python中就可以使用你编译的支持cuda的opencv。 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D WITH_V4L=ON -D WITH_LIBV4L=ON -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUDN...
【5】VS编译生成依赖项 打开OpenCV.sln,编译INSTALL,然后右键仅用于项目--仅生成INSTALL 下面是生成后的文件,opencv_world480.dll文件1.06G正常: OpenCV CUDA编程实例 当使用C++ OpenCV和CUDA编写代码时,一般的步骤如下: 【1】包含必要的头文件:首先,包含相关的头文件,以便使用OpenCV和CUDA库。...
但在实际使用中,如果是对处理时间要求比较高的场景,使用OpenCV处理图片数据很难满足要求,不过OpenCV支持使用CUDA进行加速,不过支持CUDA加速的依赖包需要我们自行编译才可使用,因此在本次文章中,我们将演示如何使用OpenCV源码自行编译代码文件,来实现CUDA加速。
2.添加编译规则。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 ...
2.4 编译项目 解决完上述异常后,就可以进行项目编译了,点击Generate,就可以自动生成项目了。 3. Visual Studio 编译项目 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...
CUDA Toolkit包括了CUDA编译器`nvcc`和CUDA运行时库。 2.安装cuDNN(可选):如果你计划使用cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)加速深度学习模块,你需要安装cuDNN并确保OpenCV在编译时能够找到它。 3.安装OpenCV依赖:安装OpenCV编译所需的其他依赖项,如OpenBLAS、Eigen、TBB等。 下面是一个简单的编译步骤: ```...