CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Visual Studio 2019:安装时勾选 C++ 桌面开发(包含MSVC编译器)。[2] CMake:下载最新版并安装。[3] Python 3.x:可选,用于部分脚本支持。 Git:可选,用于下载源码。 1.2 安装依赖库(可选) FFmpeg:用于视频编解码支持。 Intel TBB:多线程加速...
opencv: 4.9.0 准备: 复制build目录下面的install到目标路径,例如:d:\opencv-cuda490\install 复制python目录下Lib\site-packages\cv2到目标路径,例如:d:\3.10.11-embed-opencv-cuda\Lib\site-packages 修改: 假如cv2的目标路径: d:\3.10.11-embed-opencv-cuda\Lib\site-packages\cv2 1.打开目录下的config.py...
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...
然后运行ALL_BUILD项目即可,此处运行时间会比较长,尤其是再加入CUDA支持后,编译时间会更久。 编译完成后,可以获得下面文件夹内容,此处主要是两个有用的文件夹,一个是install文件夹,这个文件夹主要是包含的时项目运行的依赖项,包括include/文件夹以及.lib、.dll等文件;第二个是python_loader文件夹,主要是...
opencv GPU编解码 python opencv python cuda 安装顺序: Opencv 显卡驱动 CUDA10.2 cuDnn YOLOv3 1、Opencv3.2.0安装 搭建依赖环境 sudo apt-get install build-essential 1. 安装依赖包 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev...
opencv cuda 编译 python 组件 用cmake-gui 配置 WITH_CUDA 时出现这个错误提示。 AI检测代码解析 CMake Error at modules/core/CMakeLists.txt:40 (message): CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib' repository: https:///opencv/opencv_contrib...
勾选和 CUDA 相关选项 取消选择 java 和 python 的编译选项(个人不需要) 勾选nonfree 的编译选项 取消TEST 相关选项加快编译速度 勾选BUILD_opencv_world 最终只生成一个动态链接库方便使用 在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中填入 OpenCV_contrib 解压文件夹 modules 的路径 ...
如下图所示,在运行后,输出为1,本机设备只存在一个显卡,所以索命该项目已经编译好了。 5. 总结 在本文中,我们实现了OpenCV源码编译,并结合本机安装的CUDA版本,实现了CUDA版本的OpenCV编译,并实现了Python API 以及C++ API 的使用。后续我们将会结合所编译的库进行项目开发以及与普通版本进行对比。
OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。 第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速; 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...