第十步:右键项目->属性->配置属性->VC++目录,添加以下两个包含目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\include C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0\common\inc 再添加以下两个库目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\lib\x64 C:\ProgramDa...
以openCV4.2配置cuda10.2为例。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNN https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-toolkit 1、安装CUDA Toolkit,注意自定义安装,安装下图勾选的即可 下一步后,会让选择三个目录,我用的默认目录。注意第1、2个目录是一个位置(cv10的那个目录一会在下图中会选择) 安装完毕后,解压c...
1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 Cuda示例代码 4、右击项目->生成依赖项->生成自定义,在弹出的对话框中选择CUDA 5、右击main.cu文件->属性->项类型改为CUDA C/C++(注意配置:Debug 平台:x64) 6、点击项目...
运行CMake进行配置: cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules\-DWITH_CUDA=ON\-DWITH_CUBLAS=ON\-DBUILD_opencv_cudacodec=ON\-DOPENCV_DNN_CUDA=ON.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 此命令配置OpenCV以支持CUDA...
在下方的系统变量-Path中新建三个变量,配置完后确定即可 四、测试 在代码中,需要对net类进行两处修改 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 之后运行即可支持GPU加速。 审核编辑:汤梓红
一、opencv配置 1.1、opencv下载 下载地址:opencv 在这里插入图片描述 这里博主下载的是【Windows】版本,【Sources】版本是源码安装,可以参考博主另一篇博文win下C++部署深度学习模型之clion配置pytorch+opencv教程记录。 1.2、【VC++目录→包含目录】 点击编辑
-D WITH_CUDA=ON # 这里必须设置为ON,否则无法使用CUDA模块 -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local # OpenCV的安装路径,可以按照自己的需求指定 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.6.0/modules # 扩展模型源码包的路径 因为CMake过程中要下载很多依赖文件,如果速度很慢,可以加上配置选项-...
1. opencv cuda版配置 opencv cuda版需要自己用cmake编译,编译过程并不复杂,cmake编译成vs的项目,然后用vs编译成opencv_worldXXX.dll.编译过程可参考link1,link2 编译后的opencv 目录 在这里插入图片描述 vs项目配置,包含目录,库目录,连接器 在这里插入图片描述 ...
NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB是一款基于NVIDIA Orin芯片的嵌入式计算平台,它采用了NVIDIA Volta架构的GPU。以下是NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB的显卡配置: GPU:NVIDIA Volta架构,512个Tensor Cores,2560个CUDA Cores GPU频率:930MHz 显存(和CPU共享的内存):32GB LPDDR4x ...
在 链接器 --> 输入 --> 附加依赖项 中,分别在 debug 和 release 模式下添加 opencv_world3415d.lib、opencv_world3415.lib。至此配置完毕。 添加头文件,即可开始使用 cuda #include<opencv2/core/cuda.hpp>intmain(){cuda::printCudaDeviceInfo(cuda::getDevice());intcount=cuda::getCudaEnabled...