使用OpenCV Python GPU 版本的完整流程 在深学习及计算机视觉处理中,使用 GPU 加速可以显著提高图像处理的性能。本文将指导初学者如何安装和使用 OpenCV 的 GPU 版本,帮助你快速上手。 流程概述 下表展示了安装和使用 OpenCV Python GPU 版本的主要步骤: 步骤描述 1 安装必要的依赖库 2 下载OpenCV 源代码 3 使用...
首先,打开Python解释器并输入以下代码: importcv2# 导入OpenCV库# 检查OpenCV是否支持CUDAprint("CUDA supported:",cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()>0)# 输出是否支持CUDA 1. 2. 3. 4. 如果输出为True,那么说明OpenCV的GPU版本安装成功并且可以使用。 甘特图 以下是安装流程的甘特图,帮助你更直观地理解各个步...
Python中使用OpenCV处理图像,一般需要Python环境,在Python中安装OpenCV环境就可以使用。此环境中做图像处理是使用电脑CPU。 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...
1. 在编译选项中进行勾选。BUILD_CUDA_STUBS、OPENCV_DNN_CUDA、WITH_CUDA、OPENCV_ENABLE_NONFREE、build_opencv_world打勾;BUILD_DOCS、BUILD_EXAMPLES、BUILD_PACKAGE、BUILD_TESTS、BUILD_PERF_TESTS、BUILD_opencv_python不打勾(可以不要这部分); 在这里插入图片描述 2. 找到编译选项OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,...
转到opencv/build/python/2.7文件夹。将cv2.pyd复制到C:/Python27/lib/site-packages。打开Python IDLE...
getCudaEnabledDeviceCount()：获取可⽤的gpu数⽬ getDevice()：返回由cuda::setDevice或默认初始化的当前设备索引 printCudaDeviceInfo()resetDevice()：显⽰地销毁和清理与当前进程中当前设备相关的所有资源 setDevice()：设置⼀个device并为当前线程初始化它；如果省略次函数的调⽤，则在第⼀次CUDA使⽤...
引言 本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题,本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程,但遇到了太多坑,暂时不太想回看做过的笔记,所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。 主要函数说明 threshold():二值化,但要指定设定阈值 blendLinear():两幅图片的线形混合 calcHist() createBoxFilt...
都好了,开始编译opencv-python 卸载已经安装的 opencv pip list 查找 pip uninstall opencv-python* 准备编译带GPU的opencv 下载opencv源码: https://github.com/Itseez/opencv 安装编译依赖: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev...
对于Python 3.7版本的用户来说,使用OpenCV的最佳选择是OpenCV 4.x系列。以下是选择OpenCV 4.x的原因: 1. 功能强大:OpenCV 4.x引入了许多新的功能和改进。它支持现代计算机视觉算法和技术,如深度学习模型、实时视频分析和处理、多摄像头支持等。此外,它还包含了一些高级功能,如基于图形处理器(GPU)的加速、图像修复...