一旦安装完成,可以通过以下 Python 代码来验证 OpenCV 是否成功安装,并且可以正常使用 CUDA 加速: importcv2print("OpenCV Version:",cv2.__version__)print("CUDA Available:",cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()>0) 1. 2. 3. 如果输出的 CUDA 可用数量大于 0,说明 CUDA 加速已经成功启用。 基本使用示例 ...
OS: Windows 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-...
yum install libpng-devel.i686 yum install gstreamer-devel.i686 yum install libavc1394-devel.i686 yum install libraw1394-devel.i686 yum install libdc1394-devel.i686 yum install jasper-devel.i686 yum install jasper-utils.i686 yum install cmake yum install swig yum install python yum –y install...
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \ -D WITH_CUDA=ON \ -D WITH_CUDNN=ON \ -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \ -D ENABLE_FAST_MATH=ON \ -D CUDA_FAST_MA...
勾选和 CUDA 相关选项 取消选择 java 和 python 的编译选项(个人不需要) 勾选nonfree 的编译选项 取消TEST 相关选项加快编译速度 勾选BUILD_opencv_world 最终只生成一个动态链接库方便使用 在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中填入 OpenCV_contrib 解压文件夹 modules 的路径 ...
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...
pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy (2) 安装OpenCV 方法1 ，下载 whl 安装 到： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv 下载opencv_python-2.4.13.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl 运行 pip install opencv_python-2.4.13.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl (3) 安装...
编译环境为:CUDA 11.8,Python:3.9, VS2019,带CUDA加速,只编译了Release,无Debug版本。选择,使用James Bowley作者编译好的文件进行部署。打开网页:jamesbowley.co.uk/downl 部署 无论是自行编译的,还是下载的编译好的文件,两者都有个共同点,包含以下两个文件夹"install"、"lib",下文将直接以"install"、"lib"代称...
3、在输出的信息下找到 CUDA版本,在nvidia 官网上下载 对应版本的CUDA驱动 4、CUDA驱动安装完毕后在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin> 下 执行nvcc.exe-V 5、win 10 添加环境变量将cuda 路径写入系统环境变量 6、安装python 3.8.5 建议勾选自动添加 系统环境变量 全局环境下 pip...
在”lib”文件夹的python3目录下，找到与Python版本对应的cv2.pyd文件。将其复制到conda环境的Libsitepackages中。验证安装：在Python环境中尝试import cv2，无错误说明OpenCV可用。执行”install”目录下的opencv_perf_cudaarithm.exe测试命令，查找”[ PASSED ] 1 test”以...