在Linux上安装带GPU加速的OpenCV库(Python版本)需要遵循以下步骤。下面我会逐步引导你完成整个过程: 1. 确认系统环境和硬件要求 确保你的Linux系统满足以下要求: 支持CUDA的NVIDIA GPU 安装了NVIDIA驱动程序 CUDA Toolkit(如CUDA 11.x) cuDNN库 2. 安装CUDA和cuDNN库 首先,你需要安装CUDA Toolkit。以下是一个基本...
一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法,请参考: 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV...
sudo make install -j$(grep -c ^processor /proc/cpuinfo) 安装完成后可通过以下python程序进行测试。若安装成功,输出的应该是你可用的gpu数。 import cv2 print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) 参考文献: 在Linux 系统中编译安装 OpenCV[需要在C++调用的同学可以参考,写的比我详细,但是没有安装python包...
不安装gpu和cuda对后面的工作也没有影响。 找不到cv2.so 要编译opencv_python,需要依赖numpy库,必须保证在编译opencv的时候配置文件识别到要使用的python的numpy库,如下图,可以出现BUILD_opencv_python和PYTHON_NUMPY_INCLUDER_DIR选项(这是自动识别出来的,你要系统默认的python库中安装了numpy就可以了),这样就能正常...
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \ -D BUILD_EXAMPLES=ON \ -D WITH_QT=ON \ -D WITH_OPENGL=ON \ -D ENABLE_FAST_MATH=1 \ -D CUDA_FAST_MATH=1 \ -D WITH_CUBLAS=1 \ -D WITH_NVCUVID=ON \ -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF ..
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是...
Python编译环境:在Python编译环境中,可以使用distutils或setuptools来配置编译选项。在setup.py文件中,需要添加对OpenCV和GPU库的依赖项,并设置正确的编译选项。例如,可以使用setup(..., ext_modules=[Extension(..., libraries=['opencv', 'your_gpu_libs'])])来指定OpenCV和GPU库的链接选项。
Opencv是当前比较热门的图像处理开源算法库,但是随着深度学习在图像存储里领域的大放异彩,基于python的图像处理和深度学习算法大有超越opencv的趋势。opencv在最近的版本更新中,重点都放在了人工智能算法方面,本文介绍linux环境下配置支持GPU/cuda的ffmpeg和opencv开发环境,并将其中遇到的问题记录下来,方便查询。
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 libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy libtbb...