1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 Cuda示例代码 4、右击项目->生成依赖项->生成自定义,在弹出的对话框中选择CUDA 5、右击main.cu文件->属性->项类型改为CUDA C/C++(注意配置:Debug 平台:x64) 6、点击项目...
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\v6.0\common\inc 再添加以下两个库目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\lib\x64 C:\ProgramDa...
可以考虑使用 opencv 3.6.4 ,make时候也不会出错,其他3.2.xx 会出错 A sample of CMakeList.txt ,包括 CUDA 和 opencv 配置 Copy PROJECT(segment) CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8) FIND_PACKAGE(CUDA REQUIRED) FIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED) LINK_LIBRARIES("-L/usr/local/cuda/lib64 -lcudart"${Ope...
右键项目 → 属性 → 配置属性 → VC++目录 → 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include(注意自己的cuda路径,安装cuda时我是默认安装路径的) C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0\common\inc 库目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA G...
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\torch\csrc\api\include”目录进行添加。
包含目录填写:C:\opencv\opencv-4.5.0\opencv-4.5.0\build\install\include 库目录填写:C:\opencv\opencv-4.5.0\opencv-4.5.0\build\install\x64\vc16\lib Edit the VC++ project linker with the opencv_world450.lib OpenCV dynamic library. You will find the DLL (Dynamic Link Library) here: C:\...
(8)搜索 fast,勾选CUDA_FAST_MATH 和 ENABLE_FAST_MAT (9)搜索 type,将CMAKE_CONFIGURATION_TYPES的DEBUG删除,只保留Release (10)搜索 world,勾选BUILD_opencv_world 完成上述后再次点击 configure 进行第三次配置,等待配置完成后,这时我们需要放入刚刚所说的一些下载错误的缺失文件。
打开CMake,设置好如下的目录选项 然后点击【Configure】弹出对话框如下: 点击【Finish】完成 配置生成。然后点击【Generate】完成生成。 然后设置扩展模块路径 设置完成以后,搜索CUDA关键字,全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】,运行完成以后,再次搜索CUDA关键字,选择如下: ...
bashrc nvcc -V # 验证版本 # 卸载的话 To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.5/bin 替换上面编译opencv的选项: 代码语言:javascript 复制 cmake \ -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D ...
如果CMake配置成功,将在build目录下生成相应的构建文件。 四、编译OpenCV 在build目录下运行以下命令,开始编译OpenCV: nmake 编译过程可能需要一段时间,具体时间取决于系统配置和计算机性能。 编译完成后,将在build目录下的install子目录中找到生成的OpenCV库文件和其他资源。 五、验证CUDA支持 为了验证OpenCV是否成功启用...