3、勾选BUILD_opencv_world、WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,再次点击configure: 4、configure之后会报错,找到CUDA_ARCH_BIN,根据https://developer.nvidia.com/cuda-gpus此网站找到自己显卡的算力填入(我的显卡是1080ti,算力为6.1),并且勾选CUDA_FAST_MATH,将OpenCV_GENERATE_SETUPVARS的...
args["model"]) # check if we are going to use GPU if args["use_gpu"]: # set CUDA as the preferable backend and target print("[INFO] setting preferable backend and target to CUDA...") net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_...
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 通过上面一段代码如果输出为不为0,则说明我们已经可以使用CUDA加速我们的Python-OpenCV了。同时也不会再出现本文开头的那句提示了。 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 这两句也可以正常使用了。通过本人的实...
该异常会在最后编译过程中出现,主要是当CUDA>=12.2时会出现该问题,因此需要检查一下自己的CUDA版本是否大于12.2.查看CUDA版本方式如下图所示。 如果你的CUDA版本大于12.2,就要根据官方的要求进行修改,官方提供的解决方式链接为:cuda: fix for compatibility with CUDA Toolkit >= 12.2.0 by cudawarped ·...
OpenCV配置CUDA以支持GPU加速 REC 最近在做OpenCV相关的项目时发现,在跑dnn模型时如果单纯只使用cpu帧率会非常低,有时甚至一两秒才刷一帧的图像出来,需要使用硬件加速,所以在各大论坛等翻阅使用GPU加速的教程,可惜非常杂,而且并不完整。作者在实际操作中也是踩坑无数,同时借此整理一篇关于OpenCV配置CUDA支持GPU加速的...
以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。然后勾选CUDA_FAST_MATH,点击Configure。
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CUDA开头的那些。 此外编译的电脑或者PC必须有N卡(英伟达GPU卡),并且按照好了正确版本的驱动与cuDNN支持软件。
安装/更新好驱动之后,就可以下载对应版本的CUDA工具包,下载地址如下: 代码语言:javascript 复制 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkithttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载好之后,就可以开始进行安装,只要默认安装即可。关于CUDA的安装与配置,更加详细的内容可以参考这里: ...
OpenCV多数传统算法算子都可以支持CUDA加速的，直接从源码编译一下即可 编译完成以后如何使用CUDA加速OpenCV...