这个是最常用的加速的方法了,即采用4线程编译。这个数也不是越大越好,一般电脑也就是4线程。如果用8或者16,可以发现用top指令看ubuntu内存时虽然有多个线程在编译,但cpu是平分的。所以4比较合理。 2.2 编译contrib时下载文件速度慢 当需要使用contrib时,如果全部contrib的modules都加载,则需要下载许多文件,其中下载速...
1、首先对于任何一个CUDA程序,在调用它的第一个CUDA API时后都要花费秒级的时间去初始化运行环境,后续还要分配显存,传输数据,启动内核,每一样都有延迟。这样如果你一个任务CPU运算都仅要几十毫秒,相比而言必须带上这些延迟的GPU程序就会显得非常慢。 2、其次,一个运算量很小的程序,你的CUDA内核不可能启动太多的...
编程语言:OpenCV主要使用C++编写,而C++相对于其他编程语言(如C、Python)可能会导致更慢的执行速度。这是因为C++需要更多的编译和链接步骤,以及更复杂的内存管理。如果速度是一个关键问题,可以考虑使用其他编程语言或使用OpenCV的绑定库来提高执行速度。 硬件限制:OpenCV的性能也受到硬件限制的影响。如果使用的计算机或设备...
PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython<version>.so#python本身的动态链接文件PYTHON2(3)_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/lib/python<version>/dist-packages/numpy/core/include/#NUMPY所在位置 因为每个人之前的环境不一样,你可能要补全一些环境 sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get ...
面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用 立即体验 在Python中,wheel是一种预编译的二进制包格式,它使得安装包更加快速和方便。然而,有时在构建wheel时会遇到问题,尤其是在构建opencv-python这样的复杂库时。下面是一些可能的解决方案: 检查环境:首先,确保你的构建环境满足opencv-python的要求。这可...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 pointPolygonTest(// 点多边形测试InputArray contour,Point2f pt,bool measureDist) 这个方法会遍历轮廓中每个像素点,然后求取它们跟轮廓中心之间的距离,当轮廓比较大的时候这种遍历计算就会产生很大的性能瓶颈,导致速度很慢。于是我尝试把这段代码注释了,发现我的运行速度即可有提升了...
python -m pip install numpy matplotlib opencv-python 参考资料: 1、 《编译Opencv3.3.1遇到的编译器无法识别的警告的问题解除:》https://blog.csdn.net/yellow_hill/article/details/135941157 2、《部分文件联网下载失败导致opencv过不了cmake解决办法》https://blog.csdn.net/weixin_42386056/article/details/105...
D BUILD_opencv_python2=OFF:禁用编译Python 2的OpenCV绑定。 D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3):指定Python 3解释器的路径。 D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())"):指定Python 3的头文件路径。
步骤2：配置CMake编译选项 创建构建目录并进入：cd<opencv_source> mkdir build&&cdbuild CMake配置命令...