例如举个例子:你想让某个python环境使用你编译的opencv,那么需要你自己指定这个特定的python位置。在python中就可以使用你编译的支持cuda的opencv。 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 ...
echo'export PATH=/usr/local/cuda/bin:/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}}'>>~/.bashrcecho'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}'>>~/.bashrcecho'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda'>>~/.bashrc 将CUD...
二、单独使用Cuda API编程 利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速,使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输,内核函数调用参数的设置,内核函数的优化等。 优点是处理过程受控于用户,用户可以实现更多的并行加速处理操作。 缺点是使用复杂,代码编写量较多,需要熟悉Cuda相关资料和API接口。下面是简单...
安装CUDNN7.4.2,这里安装顺序一定要如下所示:sudodpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb 把此文件复制到/usr/local/cuda/include文件夹下面,并修改权限:sudocp/usr/in...
Python-OpenCV环境[如果安装python支持,否则可以跳过此步] 在安装目录:/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/中可以找到文件cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so,即为编译好的python3的opencv库。根据安装位置的不同和Python版本的不同文件名可能略有差异。将其链接到.../python/site-packages...
为OpenCV 的启用 CUDA 的“dnn”模块实现 Mask R-CNN 实例分割 在这一点上,我们已经研究了 SSD 和 YOLO,这两种不同类型的基于深度学习的对象检测器——但是像 Mask R-CNN 这样的实例分割网络呢? 我们能否将我们的 NVIDIA GPU 与 OpenCV 的支持 CUDA 的 dnn 模块一起使用来提高 Mask R-CNN 的每秒帧数处理...
测试python 接口 进入终端 import caffe 不报错说明安装成功问题描述 在编译import caffe的时候提示 ImportError: No module named _caffe 设备平台 ubuntu 16.04LTS 解决方案 1、打开终端(ctrl+alt+t) 2、获取用户权限(sudo su) 3、切换到caffe的根目录(cd $CAFFT_ROOT)...
$ python3>> print("OpenCV + Ubuntu 18.04!")OpenCV + Ubuntu 18.04!>> quit() 这很简单,所以我们接下来继续在Ubuntu18.04上安装OpenCV。 在Ubuntu 18.04上安装OpenCV依赖项 所有步骤都将在终端/命令行中完成。 在我们开始之前,打开终端或通过SSH连接。从那里,我们需要使用apt-get软件包管理器刷新/升级预安装的...
目标环境为ubuntu 22.04 LTS,opencv版本4.8.1。选用这一版本的考虑在于因为发论文的需要,选新的总应该不会错。但后期逐渐了解到,opencv 4.x后的版本加入了cuda模块,如果是安装在虚拟机环境下运行,后期会对CUDA模块安装产生影响。(CUDA,需要调用nvidia驱动,但nvidia驱动无法安装在虚拟机中)。