4>d:\opencv\opencv4.2.0\sources\modules\dnn\src\cuda\grid_stride_range.hpp(18): error C2912: 锟斤拷式专锟矫伙拷锟斤拷锟斤拷unsigned int cv::dnn::cuda4dnn::csl::device::detail::getGridDim<2>(void)锟斤拷锟斤拷锟角猴拷锟斤拷模锟斤拷锟阶拷没锟? 4>d:\opencv\opencv4.2.0\sources\modules...
auto net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolo/yolov4-tiny.cfg", "yolo/yolov4-tiny.weights"); net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); //net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV); //net.setPreferableTarget(cv...
1.安装CUDA & CUDNN & VS2019 此处下载CUDA ; 此处下载CuDNN,注意Opencv4.6.0对应8.2.0+ cuDNN版本; 安装CUDA及CuDNN; 此处下载CUDA samples ,用VS运行其中的DeviceQuery.sln,记录当前GPU的compute capacity. 在后续OpenCV中需要使用到 2.编译CUDA-OpenCV代码 首先安装Microsoft Visual Studio,建议Microsoft Visual...
1、勾选编译项 BUlLD_opencv_python_bindings_generator BUlLD_opencv_python_tests 2、检查python路径信息 13.5 在搜索框输入 WITH_CUDA 勾选编译项 WITH CUDA 在搜索框输入 OPENCV_DNN 勾选BUILD opencv dnn 在搜索框输入 OPENCV_DNN_CU 勾选OPENCV_DNN CUDA 在搜索框输入 ENABLE_FAST_MATH 勾选ENABLE_FAST_MA...
OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...
注:cuda版本和cudnn版本对应就行 cuda与cudnn的配置教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/99880204 二、用CMake编译opencv 1. 将cmake、opencv及opencv_contrib4.5.5放到一个文件里面,并新建一个名为build的文件夹,用于存放编译好的文件,如图4所示。
重新配置好OpenCV + CUDA的支持,修改包含目录、库目录、链接器,然后设置好新的环境变量路径。启动VS2017,运行OpenCV的人脸检测案例,运行结果如下: 运行YOLOv8 + 姿态评估案例,效果如下 其中在OpenCV中启用GPU推理执行,需要设置下面两行代码: net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);net.setPreferableTa...
CMake编译 打开CMake,选择源码路径,以及生成路径,选择对应VS版本。开始第一次Configue。 其中会下载一些第三方文件,可以自行下载,否则速度较慢。第一次configure完成之后,勾选BUILD_opencv_world. 以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。
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: 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的模型部署,如下图所示: ...