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...
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...
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...
2 CUDA编译流程 CUDA的程序通过nvcc编译器编译成可执行文件,CUDA的可执行文件有两种,分别是在Host上执行的CPU相关代码,另一部分是在Device上执行的GPU代码,nvcc编译的指令与gcc/g++编译器差不多,基本指令如下 nvcc --gpu-architecture=compute_62 --gpu-code=compute_62 -I/usr/local/cuda/include/ -c kernels....
我们如果要想使用opencv中的gpu模块,就必须再一次编译opencv中cuda模块,因为我们默认下载的opencv官方库下的build文件夹下是没有cuda模块的lib,dll文件的。因此我们需要再一次编译opencv的sources源码。 在这里我不仅添加了opencv_contirb的扩展库,同时也添加了cuda支持。
之前编译过很多次opencv,但第一次为python编译,中间走了不少弯路。 一、准备环境 安装vs2015,或更新版本的 安装anaconda或 miniconda 安装numpy(python库必须) 安装 cuda 和cudnn(可选) 下载源码opencv-4.2.0.zip,或者win 预编译 opencv-4.2.0-vc14_vc15.exe包含源码 ...
要构建Python可用的支持CUDA的OpenCV,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 安装CUDA Toolkit并配置环境变量 首先,你需要确保你的系统已经安装了CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA的官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit,并按照安装向导完成安装。安装完成后,确保CUDA的bin目录(如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA...
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 ...
2.添加编译规则。右键单击工程文件,选择“自定义生成规则”,在弹出的对话框中选择CUDA Build Rule x.x。 3.修改.cu文件的编译器。右键单击.cu文件,单击属性,修改编译规则,选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDASDK的目录。例如"C:\Program Files\NVIDIA ...