第一步,安装编译器,使用新立得或者是terminal,新立得下输入build-essential,或者是terminal下面输入 sudo apt-get install build-essential,输入密码,安装完毕。 第二步,使用自带的文本编辑器Gedit编辑C++源文件,或者用牛人使用的vim和emacs,哈哈,存盘。 //Test.cpp #include <iostream> int main(int argc, char ...
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。查询连接(https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute),如果不好打开,直接文gpt。 cd opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/...
4. 运行错误 error:(-2:Unspecified error)The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage' what?re-run cmak...
3.将文件复制到对应的cuda目录,注意自己的路径 sudo cp /home/Yuanhai/Mysoftware/externdpkgs/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.3/include sudo cp /home/Yuanhai/Mysoftware/externdpkgs/cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/lib/* /usr/local/cuda-...
1.编译之前先检查下cuda是否安装成功 nvcc -V 显示版本号,则安装成功,没有安装的先自行安装下cuda,可以参考下我之前写的链接 2.编译opencv前检查下是否编译ffmpeg /usr/local/ffmpeg/bin/ffmpeg -version 显示版本号,则安装成功,没有安装的先自行安装下ffmpeg,可以参考下我之前写的链接 ...
在Ubuntu 18.04上使用CUDA和FFMpeg编译OpenCV时出错可能是由于以下原因导致的: 缺少CUDA支持:CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型。在编译OpenCV时,需要确保系统已正确安装了CUDA驱动和CUDA工具包。可以通过检查CUDA的版本和安装路径来确认是否正确安装了CUDA。
ubuntu16.04 在cuda9.0环境下编译安装opencv2.4.13.7 安装步骤: 1.安装cuda9.0:https://blog.csdn.net/zhuangwu116/article/details/81063234 2.安装依赖包: sudo apt-getinstallbuild-essentialsudo apt-getinstallpython-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev lib...
这里还编译了cuDNN (WITH_CUDNN=ON). ENABLE_FAST_MATH, CUDA_FAST_MATH, and WITH_CUBLAS是用来优化的 上述过程中会下载一些必要的安装包,由于我朝众所周知的原因,下载过程很慢,大概率会下载失败 下载失败后,不会一直卡着不动,最终这个命令能正常执行完,但是后续正式编译会报错 ...
在Ubuntu 16.04中使用CUDA 9.0编译OpenCV 4.1.2时出错可能是由于以下原因之一: CUDA版本不兼容:请确保您的CUDA版本与OpenCV版本兼容。在Ubuntu 16.04上,CUDA 9.0是一个常见的选择。您可以通过运行nvcc --version命令来检查CUDA版本。 编译依赖缺失:编译OpenCV需要一些依赖项。请确保您已经安装了必要的依赖项,如C...