想要使用GPU处理图像需要对Python环境进行配置。 GPU 使用GPU需要电脑具备GPU功能,一般英伟达显卡都有。而且不同的GPU需要使用不同的OpenCV版本。笔者这里使用了2台电脑,显卡不同使用的OpenCV和Python版本都不同。具体的版本对应关系笔者也不是很清楚,针对2个不同的显卡CUDA环境进行描述。 首先确保你电脑上的显卡驱动正确...
这段代码会打印出CUDA是否可用,如果返回True,则说明OpenCV已成功配置为使用GPU加速。 结论 至此,你已经完成了Python中OpenCV的GPU配置。这个过程虽然涉及一些复杂的步骤,但只要按照说明逐步进行,就能有效地完成配置。GPU加速将极大提升你进行图像和视频处理的效率,进而帮助你在计算机视觉领域更进一步。如果在任何步骤遇到问题...
一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法,请参考: 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV...
如果没问题,可以进行下面的操作,否则的话,需要去nvidia官网更新显卡驱动:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 3. 创建Python环境 如果没有Python环境,可以使用conda命令创建conda create -n opencv_build python==3.9,其中opencv_build为环境名,python==3.9为指定python版本为3.9.x。 这一步需要确保当前安装的py...
配置Python与OpenCV GPU环境，首先确保你的编译环境为CUDA 11.8，Python 3.9，VS2019的Release版本，优先使用James Bowley编译的预置文件。不论自编译还是下载，关键文件夹为"install"和"lib"。在部署前，要确认显卡驱动与编译版本兼容，比如你用了CUDA 11.8，那么部署时驱动至少要支持11.0以上。通过...
# 进行图像处理gpu_img=cv2.cuda.cvtColor(gpu_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转换回CPU格式img=gpu_...
本文介绍的是使用python调用opencv,并且opencv里面的算法可以被GPU加速 安装驱动和cuda,这里安装的过程有很多,所以这里不多说 接下来直接安装opencv,这里是在ubuntu上源码安装,安装前需要一些依赖, sudo apt-get install cmake sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpe...
cpu_gpu.py An OpenCL-OpenCV-PythonCPUvsGPUcomparison"""importcv2importtimeit #Asimple image pipeline that runs on both Mat and Umat defimg_cal(img,mode):ifmode=='UMat':img=cv2.UMat(img)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)img=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),1.5)img=cv2.Canny(img,0...
5.修改默认python版本 本文没有采用annconda来进行安装。因此在编译之前需要先将ubuntu默认的python版本修改为python3.5。 (1)使用 update-alternatives 来为整个系统更改 Python 版本 # update-alternatives --list python update-alternatives: error: no alternatives for python ...
Python OpenCV配置GPU加速 opencv速度优化 本次教程我们谈及OpenCV的性能衡量与优化,众所周知,算法的不断的革新其最重要的一点就是不断的优化再优化,比如我们的后面要讲到的边缘检测的算法,又或者是图像分割的算法,他们都是随着时间的一步一步的推移,从而完成算法层面的优化。在以后的学习中,我们会接触到诸多的框架...