我们将实现一个简单的边缘检测功能,利用 OpenCV 的 CUDA 模块来加速这一过程。 importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_image(image_path):image=cv2.imread(image_path)returncv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)defcud
注意,如果你想要的是在Python中操作CUDA,则不应该使用高于3.0版本的OpenCV或直接考虑使用PyCuda,因为最新版的OpenCV已经移除了cv.cuda等一系列和cuda操作有关的类。 二、准备工作 必须的软件环境:Windows 10 1903、Cmake 最新版、VS 2017 社区版(建议在“MSDN我告诉你”官网下载)、nVidia CUDA 10.1、对应版本的nVid...
importcv2print("CUDA Available: ",cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()>0) 1. 2. 保存为check_cuda.py并运行: python3 check_cuda.py 1. 如果输出为True,则表示 CUDA 支持已成功启用。 示例:使用 CUDA 加速图像处理 下面将通过一个示例展示如何使用 CUDA 加速 OpenCV 的图像处理。此示例中,我们将使用 C...