2 CUDA编译流程 CUDA的程序通过nvcc编译器编译成可执行文件,CUDA的可执行文件有两种,分别是在Host上执行的CPU相关代码,另一部分是在Device上执行的GPU代码,nvcc编译的指令与gcc/g++编译器差不多,基本指令如下 nvcc --gpu-architecture=compute_62 --gpu-code=compute_62 -I/usr/local/cuda/include/ -c kernels....
二、单独使用Cuda API编程 利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速,使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输,内核函数调用参数的设置,内核函数的优化等。 优点是处理过程受控于用户,用户可以实现更多的并行加速处理操作。 缺点是使用复杂,代码编写量较多,需要熟悉Cuda相关资料和API接口。下面是简单...
在Linux上安装带GPU加速的OpenCV库(Python版本)需要遵循以下步骤。下面我会逐步引导你完成整个过程: 1. 确认系统环境和硬件要求 确保你的Linux系统满足以下要求: 支持CUDA的NVIDIA GPU 安装了NVIDIA驱动程序 CUDA Toolkit(如CUDA 11.x) cuDNN库 2. 安装CUDA和cuDNN库 首先,你需要安装CUDA Toolkit。以下是一个基本...
安装完成后可通过以下python程序进行测试。若安装成功,输出的应该是你可用的gpu数。 import cv2 print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) 参考文献: 在Linux 系统中编译安装 OpenCV[需要在C++调用的同学可以参考,写的比我详细,但是没有安装python包的部分] Zen3515的回答帮助我发现了我Cmake参数的问题,导致inst...
Opencv是当前比较热门的图像处理开源算法库,但是随着深度学习在图像存储里领域的大放异彩,基于python的图像处理和深度学习算法大有超越opencv的趋势。opencv在最近的版本更新中,重点都放在了人工智能算法方面,本文介绍linux环境下配置支持GPU/cuda的ffmpeg和opencv开发环境,并将其中遇到的问题记录下来,方便查询。
在Linux 系统中安装 OpenCV ,当然前提是有 Linux 操作系统,各类较常见的 Linux 发行版都可以顺利安装,甚至包括各类 arm 系统。 硬件方面 如果需要 CUDA 模块,必须拥有 NVidia 显卡,并正确安装了显卡驱动和 CUDA 。 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...
首先介绍博主电脑硬件和所安装的软件版本,gpu是GTX980Ti,Linux版本是14.04(LTS)64位,python环境用的是anaconda2,cuda版本是7.5,OpenCV用的是3.0。 博主在安装之前的机器是纯干净的,啥玩意儿都没有,在安装环境之前,我把硬盘格式化了,所以是特别干净的盘,电脑只有bios,这是我安装的一个前提吧。
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 ...
一、安装CUDA9.0 1.安装NVIDIA显卡驱动 首先打开linux系统(Ubuntu16.04)找到设置,设置中的"软件和更新"部分,然后打开,找到“附加驱动”,打开后...