编译OpenCV以启用CUDA支持涉及多个步骤,包括安装必要的依赖项、下载OpenCV源代码、配置CMake以及编译过程。以下是一个详细的指南,帮助你完成OpenCV与CUDA的编译: 1. 安装CUDA Toolkit和cuDNN库 首先,你需要确保你的系统上安装了CUDA Toolkit和cuDNN库。 CUDA Toolkit:可以从NVIDIA的官方网站下载并安装适合你操作系统的CU...
CUDA Toolkit包括了CUDA编译器`nvcc`和CUDA运行时库。 2.安装cuDNN(可选):如果你计划使用cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)加速深度学习模块,你需要安装cuDNN并确保OpenCV在编译时能够找到它。 3.安装OpenCV依赖:安装OpenCV编译所需的其他依赖项,如OpenBLAS、Eigen、TBB等。 下面是一个简单的编译步骤: ```...
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。 第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速; 第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。 这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以C...
2.添加编译规则。右键单击工程文件,选择“自定义生成规则”,在弹出的对话框中选择CUDA Build Rule x.x。 3.修改.cu文件的编译器。右键单击.cu文件,单击属性,修改编译规则,选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDASDK的目录。例如"C:\Program Files\NVIDIA ...
对于 CUDA,需要安装 CUDA Toolkit;对于 OpenCV,需要安装 OpenCV 所需的其他库,例如 OpenMP、GTK 等。 2.检查编译器版本是否兼容。CUDA 与 OpenCV 的编译需要使用支持 C++11 的编译器。可以使用 nvcc --version 和 g++ --version 命令检查编译器版本。如果版本不兼容,需要升级编译器。 3.检查 CUDA 与 OpenCV ...
2.2 设置编译配置 首先添加opencv_contrib模块的引用,在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH条目中添加该模块的路径,然后选择OPENCV_ENABLE_NONFREE,如下图所示: 在这里插入图片描述 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 在这里插入图片描述 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的...
配置完这个后,后面的操作就和第一种情况一样了,按照上面的操作就行。下面配置cuda编辑,编译环境。opencv的就不多说了,贴出的博客中全有。 二、配置cuda编辑、编译和运行环境 2.1 添加.cu源码拓展类型 打开VS, 依次打开 工具 选项 文本编辑器 文件拓展名, 新增扩展名:.cu 编辑器:Microsoft Visual C++,点击添加...
opencv 默认提供的动态链接库是不支持 cuda 加速的。需要我们自己编译。 本文记录一下编译 opencv cuda 版本的流程,并同步在个人站点。 2. 准备工具 OpenCV cuda 版本的编译需要各种工具版本相互配合。建议选择新版本的 OpenCV 和 CMake。 CMake 3.18
CUDA是一种用于并行计算的通用计算架构,可用于加速OpenCV的处理过程。 本文将深入探讨如何使用CUDA编译OpenCV,以便充分利用GPU的并行计算能力,从而提高图像处理的速度。 准备工作 在开始编译之前,我们需要做一些准备工作。首先,确保已经安装了NVIDIA的显卡驱动程序以及CUDA工具包。其次,需要下载OpenCV的源代码,并解压到本地...