import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 创建GPU加速的图像对象 gpu_image = cv2.cuda_GpuMat() gpu_image.upload(image) # 将图像转换为灰度图像 gpu_gray = cv2.cuda.cvtColor(gpu_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 从GPU下载图像
使用OpenCV+set_with_cuda+set_with_cudnn+set_cuda_archCUDA+initialize+process_image 验证测试 安装完成后,我首先验证CUDA是否成功集成在OpenCV中。通过NumPy生成一个随机矩阵并使用CUDA核函数来处理。 importcv2importnumpyasnp# 创建随机图像image=np.random.randint(0,255,(480,640,3),dtype=np.uint8)gpu_im...
使用CMake配置编译环境,确保在命令中指定CUDA选项: cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DINSTALL_C_EXAMPLES=ON\-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/modules\-DWITH_CUDA=ON\-DCUDA_ARCH_BIN=5.3\.. 1. 2. 3. 4. 5...
1、勾选编译项 BUlLD_opencv_python_bindings_generator BUlLD_opencv_python_tests 2、检查python路径信息 13.5 在搜索框输入 WITH_CUDA 勾选编译项 WITH CUDA 在搜索框输入 OPENCV_DNN 勾选BUILD opencv dnn 在搜索框输入 OPENCV_DNN_CU 勾选OPENCV_DNN CUDA 在搜索框输入 ENABLE_FAST_MATH 勾选ENABLE_FAST_MA...
OpenCVCUDA函数返回cv2.cuda_GpuMat(GPU矩阵),因此每个结果都可以在用户不必重新上传的情况下进行操作。 让我们把图像从RGB转换成BGR(OpenCV格式),然后调整大小; screenshot =cv.cuda.cvtColor(gpu_frame, cv.COLOR_RGB2BGR) screenshot= cv.cuda.resize(screenshot, (400, 400)) ...
python: 3.10.11 amd64 opencv: 4.9.0 准备: 复制build目录下面的install到目标路径,例如:d:\opencv-cuda490\install 复制python目录下Lib\site-packages\cv2到目标路径,例如:d:\3.10.11-embed-opencv-cuda\Lib\site-packages 修改: 假如cv2的目标路径: d:\3.10.11-embed-opencv-cuda\Lib\site-packages\cv2 ...
要在Python中使用OpenCV并启用CUDA支持,可以按照以下步骤操作: 确认系统环境和硬件支持CUDA: 确保你的计算机上安装了支持CUDA的NVIDIA显卡。 安装适当版本的NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN。 安装支持CUDA的opencv-python版本: 通常,官方发布的opencv-python包不包含CUDA支持。你需要从源代码编译OpenCV以启用CUDA支持,...
ocv_define_module(cuda2 opencv_core opencv_imgproc opencv_tracking opencv_cudaoptflow opencv_cudaarithm opencv_cudaimgproc WRAP python) 2、参照上一篇文章《centos7下编译opencv3.4.8+cuda10版本》将上述cuda2模块一起编译进去,最后生成.so文件路径: ...
pip install opencv-python 可参考:OpenCV with CUDA for Jetson Nano | NVIDIA Developer# 检查你的总内存(RAM + swap),以便快速构建。至少需要: # OpenCV 4.8.0 -> 8.5 GB! # OpenCV 4.7.0 -> 8.5 GB! # OpenCV 4.6.0 -> 8.5 GB! # OpenCV 4.5.5 -> 8.5 GB! # OpenCV 4.5.4 -> 8.5 GB...
前言:opencv4.2版本19年12月发布,其最重要的改变是增加了对DNN模块Cuda加速,使得深度学习调用DNN接口可以获取GPU的加速。但opencv4.2版本中DNN的加速模块放在了opencv_ contrib中,因此要使用opencv4.2进行cuda加速,就必须联合编译opencv_contrib,联合编译opencv_contrib与往期版本步骤类似,但opencv4.2在联合编译的过程出现了...