2、安装完VS2019和CUDA10.0后,打开VS,新建项目应该是没有CUDA模板的选项的,而且打开GPU版本的YOLOv4的项目属性中,也看不到CUDA相关的选项。 【解决方法】 1)打开CUDA安装包,解压后得到一个名为CUDA的文件夹,(该过程中不要关闭cuda的安装界面,不然文件夹会消失) 进入文件夹中的MSBuildExte
https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/tree/ippicv/master_20191018/ippicv注:其他opencv版本如果不知道对应的文件,可以先Configure一次,完成后查看红色信息会找到对应的版本,从官网下载对应的文件即可,可以参考 将下载好的文件放在/home/username/software/opencv-4.4.0/3rdparty/ippicv目录下,并且打开该目录下的...
【4】执行CUDA加速操作:调用适当的OpenCV CUDA函数,在GPU上执行CUDA加速操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cv::cuda::cvtColor(gpuImage,gpuImage,cv::COLOR_BGR2GRAY);// 或者cv::cuda::blur(gpuVideo,gpuVideo,cv::Size(3,3)); 【5】将结果从设备内存复制到主机内存:使用downloa...
gpuVideo.upload(frame); 【4】执行CUDA加速操作:调用适当的OpenCV CUDA函数,在GPU上执行CUDA加速操作。 cv::cuda::cvtColor(gpuImage, gpuImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);//或者cv::cuda::blur(gpuVideo, gpuVideo, cv::Size(3,3)); 【5】将结果从设备内存复制到主机内存:使用d...
jetson 除了网址可以去查:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute ,也可以使用 jtop 查询 CUDA_ARCH_BIN。 Configure, 在 build 目录内 sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.9.0/modules \ ...
安装OpenCV CUDA版本涉及多个步骤,包括确认CUDA和cuDNN的安装与配置、选择合适的OpenCV版本、下载和编译OpenCV等。以下是详细的步骤: 1. 确认CUDA和cuDNN已正确安装并配置 首先,确保你的计算机上安装了支持CUDA的NVIDIA显卡,并且已经安装了与显卡兼容的CUDA Toolkit和cuDNN库。 查看CUDA版本: 使用NVIDIA-SMI命令:按下...
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 Toolkit 11 VIstual Studio 2022 OpenCV 3.4.15 & OpenCV_contrib 3. 编译流程 3.1 CUDA 安装CUDA11 和 对应的 CUDNN,并配置环境变量。过程和配置 tensorflow gpu 版本相同。
CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib' repository: https://github.com/opencv/opencv_contrib 解决:opencv_contrib-4.9.0 的路径没填对,已更正。 sudo apt install -y libgtk2.0-dev 成功的配置: -- General configuration for OpenCV 4.9.0 === -- Version control: unknown...
安装到默认环境(base)不需要执行此步骤,该步骤步骤的目的是安装cuda版本opencv到用户自定义的虚拟环境中,分别将路径指向自定义虚拟环境的对应位置 : PYTHON3_EXECUTABLE、PYTHON3_INCLUDE_DIR、PYTHON3_LIBRARY、PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS(需要安装numpy)、PYTHON3_PACKAGES_PATH。