#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/cudaimgproc.hpp>cv::Matimg=cv::imread("test.jpg");// 把数据从CPU拷贝到GPU上cv::cuda::GpuMatgpu_mat;gpu_mat.upload(img);// 在GPU上对数据做处理// 把结果从GPU拷贝到CPU上cv::Matresult;gpu_mat.download(result); 使用GPU做图像预处理 在做视...
安装到默认环境(base)不需要执行此步骤,该步骤步骤的目的是安装cuda版本opencv到用户自定义的虚拟环境中,分别将路径指向自定义虚拟环境的对应位置 : PYTHON3_EXECUTABLE、PYTHON3_INCLUDE_DIR、PYTHON3_LIBRARY、PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS(需要安装numpy)、PYTHON3_PACKAGES_PATH。 PYTHON3_EXECUTABLE:D:/anaconda/envs...
【bin】–【cudnn64_7.dll】添加至【D:\NVIDIA CUDA 10.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin】 【include】–【cudnn.h】添加至【D:\NVIDIA CUDA 10.0\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include】 【lib】–【x64】–【cudnn.lib】添加至【D:\NVIDIA CUDA 10.0\NVIDIA GPU Computing T...
第八步:安装完毕后,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V6_0两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_S...
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 ...
3、链接器->常规->附加库目录添加 $(CUDA_PATH)\bin 4、链接器->输入->附加依赖项添加如下 View Code OpenCV属性表的创建 1、解压完OpenCV文件后,在系统环境变量->Path->新建 2、配置VC++目录 在包含目录中增加 D:\opencv\build\include 在库目录中增加 D:\opencv\build\x64\vc15\lib ...
OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。 第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速; 第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。 这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块...
这个时候去cudabuild这里目录下,双击打开OpenCV.sln(VS2015工程文件),选择CMake_Targets -> ALL_BUILD,然后右键->生成,完成之后,再选择INSTALL右键生成。这个过程时间会比较久一点,估计会有一个小时到两个小时左右,跟电脑性能有关系。完成之后,你就会看到再cudabuild目录下多出一个install目录,这个就是我们编译得到支...
opencv源代码(当前使用opencv 4.6.0版本) opencv_contrib(当前使用4.6.0版本) 以上相应下载链接及软件会放在资料里。CUDA精简安装教程请关注补充内容 二、使用cmake “make” 1、打开cmake(cmake-gui),第一个源代码路径选择刚刚下载的opencv源代码路径,路径需要选择到sources 第二个编译输出路径,可在opencv文件夹下...
OpenCV4.8 CUDA编程代码教程 预计阅读时间 :12 mins 01CUDA支持模块 OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行,实现对OpenCV图像处理程序的加速运行,当前支持加速的模块包括如下: 图像背景分割 视频编解码 特征2D 卷积滤波 图像处理 对象检测 光流 双目视觉 基本上包含了OpenCV图像处理的主要功能,这里有一个地方需要特别注意,...