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。 2. 运行cmake-gui.exe,并进行配置 在cmake-3.27.0-rc2-windows-x86_64\bin路径下,并在以下两个路径框中填入对应的路径。 点击configure,并设置好配置,然后点击finish 可能由于下载...
video.read(frame); 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...
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【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...
C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v7.5\lib\x64 E:\ProgramData\CV_buildII\install\x64\vc12\lib % TBB路径%\lib 1. 2. 3. 4. 【链接器】—【附加依赖项】: 包含CUDA和OpenCV的所有依赖项 cudart.lib opencv_imgproc2413d.lib ...
而计算机视觉的大多数算法具有天生的并行性,非常适合在GPU和APU上执行并获得可观的加速比。本工程使用和OpenCV兼容的C/C++编写,致力于为OpenCV添加OpenCL接口,使得OpenCV的函数能够在异构设备上高速运行。由于OpenCL是一个跨平台的开放标准,所有支持OpenCL的平台都将获益。
基于opencv的GPU解码部署手册(Windows10) 1. 安装好GPU驱动,CUDA10.0和Visual Studio 2015。 2. 从github网站上(github.com/opencv/openc)下载opencv3.4,注意不要下载默认版本master,要下载的版本号为3.4。从英伟达官网上下载Video_Codec_SDK_10.0.26,注意这是nvidia公司的编解码的库,库的版本必须和操作系统以及CUDA...
了解如何利用多个GPU。 编写一个简单的演示(C ++和Python),以了解OpenCV提供的CUDAAPI接口并计算我们可以获得的性能提升。 一、支持的模块 据称,尽管并未涵盖所有库的功能,但该模块“仍在继续增长,并正在适应新的计算技术和GPU架构。” 让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。在这里,我们可以看到已支持的模块:...
(7)搜索 cuda_ar,在CUDA_ARCH_BIN填入自己的显卡gpu算力,不知道的可进入网址查询,我的为6.1。 (显卡gpu算力查询网址见资料) (8)搜索 fast,勾选CUDA_FAST_MATH 和 ENABLE_FAST_MAT (9)搜索 type,将CMAKE_CONFIGURATION_TYPES的DEBUG删除,只保留Release ...
(7)搜索 cuda_ar,在CUDA_ARCH_BIN填入自己的显卡gpu算力,不知道的可进入网址查询,我的为6.1。 (显卡gpu算力查询网址见资料) (8)搜索 fast,勾选CUDA_FAST_MATH 和 ENABLE_FAST_MAT (9)搜索 type,将CMAKE_CONFIGURATION_TYPES的DEBUG删除,只保留Release ...