正如所有三个目录名称所表明的那样,我们将使用 OpenCV 的 DNN 模块,该模块由 CUDA 支持编译。 如果您的 OpenCV 没有为您的 NVIDIA GPU 编译并支持 CUDA,那么您需要使用上周教程中的说明配置您的系统。 使用OpenCV 的支持 NVIDIA GPU 的“dnn”模块实现单次检测器 (SSD) 我们将要研究的第一个物体检测器是单次...
前言:opencv4.2版本19年12月发布,其最重要的改变是增加了对DNN模块Cuda加速,使得深度学习调用DNN接口可以获取GPU的加速。但opencv4.2版本中DNN的加速模块放在了opencv_ contrib中,因此要使用opencv4.2进行cuda加速,就必须联合编译opencv_contrib,联合编译opencv_contrib与往期版本步骤类似,但opencv4.2在联合编译的过程出现了...
以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。然后勾选CUDA_FAST_MATH,点击Configure。 等待Config...
进行首次配置，选择Visual Studio 2022作为编译平台，编译平台选择x64。在配置选项中，添加opencv_contrib模块引用，并勾选WITH_CUDA和OPENCV_DNN_CUDA选项，以及其他相关选项以满足CUDA加速需求。检查配置过程中可能出现的异常，并解决这些问题。编译项目：使用Visual Studio打开CMake生成的OpenCV.sln解决方案文件...
如果我告诉你OpenCV现在能够利用NVIDIA CUDA的优点,使用DNN模块本地运行YOLOv4,那会怎样?本文将带你通过使用CUDA和cuDNN构建OpenCV,以使用DNN模块加速YOLOv4推理。 介绍 我认识的大多数爱好者都有支持GPU的设备。我的目标是让GPU加速成为主流。谁不喜欢项目跑快点呢?我已经使用了OpenCV 4.5.1、CUDA 11.2和cuDNN 8.1...
首先添加opencv_contrib模块的引用,在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH条目中添加该模块的路径,然后选择OPENCV_ENABLE_NONFREE,如下图所示: 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的模型部署,如下图所示: ...
上一步完成后,在Search框内输入CUDA和fast,勾选三个配置 :WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、ENABLE_FAST_MATH。 Search框搜world,将build_opencv_world打勾,将所有opencv的库都编译在一起不需要自己一一添加每个小模块。 Search框搜BUILD,勾选BUILD_opencv_python3 ...
(当然有的人可能还会有和 ippicv 相关的错误,和 ffmpeg 同理,找到对应的文件链接下载即可) 2、勾选相应配置 (1)在 search 搜索框里搜索 cuda,勾选 OPENCV_DNN_CUDA 和 WITH_CUDA 两个选项 (2)搜索 example,勾选 BUILD_EXAMPLES 和 INSTALL_PYTHON_EXAMPLES(这一步可不用) ...
PYTHON3_LIBRARY:它指向 python3 库。 WITH_CUDA:使用 CUDA 构建 OpenCV WITH_CUDNN:使用 cuDNN 构建 OpenCV OPENCV_DNN_CUDA:启用此项以构建具有 CUDA 支持的 DNN 模块 WITH_CUBLAS:启用优化。 此外,还有两个优化标志ENABLE_FAST_MATH和CUDA_FAST_MATH,用于优化和加速数学运算。但是,当您启用这些标志时,不能...