速度慢是因为把每个架构都编译了。 解决方法 在cmake 的时候,使用选项 CUDA_ARCH_BIN,指定一个架构即可。 例如,我笔记本的显卡型号为 GeForce 940M,经查询为 Maxwell 架构,代号为 5。因此,完整的cmake如下: cmake\-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DBUILD_CUDA_STUBS=ON\-DWITH_CUDA=ON\-DCUDA_ARCH_BIN=5.0...
opencv4.0 cuda10 对比不带cuda的时候,编译速度太慢,主要卡在cuda的编译上。 参考http://answers.opencv.org/question/5090/why-opencv-building-is-so-slow-with-cuda/?answer=5095#post-id-5095 如果只是本机计算,不需要考虑兼容不同级别的显卡,则把不需要的cuda版本去掉: 显卡的计算能力版本查询https://devel...
设置opencv的源文件和接下编译opencv的路径。设置完成后点击下方的按钮,弹出一个对话框,选择编译器,本人使用的vs2010 64位的操作系统,所以。。 选择好了编译器,点击“Finish”CMake就开始加载opencv和系统设置了,稍等片刻。。。好了,出来了一个红色背景的信息 由于我这里只关注GPU模块所以我在搜索框搜索“CUDA”,...
OpenCV尽量不要打开CUDA参数编译,否则太慢了 每次编译OpenCV,都有点发愁。为什么呢?耗时非常之多。 有同事建议,WITH_CUDA=OFF,可以大大加快编译速度。吾试之,果然。速度快了多少?感觉怎么也有个10倍的差异。 那么这个参数会带来多少好处呢?没有测试过。
内存方面不能低于 2GiB 空闲内存。请注意是空闲内存,如果全部内存大小只有 2GiB 很可能是无法完成编译的。 CPU 没有限制,但如果需要在 1 小时内生成完成 OpenCV 的所有组件(含 CUDA),大概需要 4 核以上的 CPU 。其中 CUDA 模块的生成时间非常缓慢,如果你只有单核或双核 CPU 进行生成,总时长可能在 2 个小时...
一步一步教你如何编译OPenCV源码,支持扩展模块,支持CUDA加速,演示YOLOv5+OpenCV DNN加速效果! 科学 知识 野生技能协会 教学视频 视频教程 CUDA加速 YOLOv5 机器学习 图像处理 OPENCV 深度学习 OpenCV学堂发消息 系统化学习OpenCV与线下技术培训 +V: bfnh2qxx ...
具体见上一篇文章Opencv-GPU 编译错误 CUDA_nppicom_LIBRARY (ADVANCED) 未定义 二、 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_86' 查询官网,3080显卡的算力是8.6,设置8.6并没有问题. 机器的CUDA是用apt命令安装的,亲测确实是这个导致。 解决办法 ...
- 使用管理员权限打开CMake-gui，设置OpenCV源码路径，可能需要设置Python路径（如果安装在虚拟环境中）。- 配置Visual Studio版本和平台（64位）。- 配置过程中，确保WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、ENABLE_FAST_MATH等CUDA相关选项被选中，并勾选BUILD_opencv_python3和opencv_contrib模块。3. **编译过程*...
第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速; 第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。 这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。