【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...
要切换活动设备,请使用cv :: cuda :: setDevice(cv2.cuda.SetDevice)函数。 五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中,实现一个简单的演示,演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。 我们首先来看一下如...
https://github.com/opencv/opencv下载最新版本OpenCV的源代码 https://github.com/opencv/opencv_contrib下载额外模组 确定cuda架构版本 CUDA_ARCH_BIN 是正确的CUDA架构编译二进制文件的标志。使用nvidia-smi -L 查看NVIDIA-GPU型号。到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus中查找GPU型号对应的compute capability,...
在 链接器 --> 输入 --> 附加依赖项 中,分别在 debug 和 release 模式下添加 opencv_world3415d.lib、opencv_world3415.lib。至此配置完毕。 添加头文件,即可开始使用 cuda #include<opencv2/core/cuda.hpp>intmain(){cuda::printCudaDeviceInfo(cuda::getDevice());intcount=cuda::getCudaEnabledDeviceCoun...
OpenCV: OpenCV modules 1.cudaarithm矩阵计算 1.1 core operations on matrices // cv::cuda::copyMakeBorder(d_img1,d_result,10,50,30,60,BORDER_WRAP,Scalar(10,10,10)); // cv::cuda::flip(d_img1,d_result,0);//0 Flips around x-axis;> 0 Flips around y-axis;< 0 Flips around both ...
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 ...
OpenCVCUDA函数返回cv2.cuda_GpuMat(GPU矩阵),因此每个结果都可以在用户不必重新上传的情况下进行操作。 让我们把图像从RGB转换成BGR(OpenCV格式),然后调整大小; screenshot =cv.cuda.cvtColor(gpu_frame, cv.COLOR_RGB2BGR) screenshot= cv.cuda.resize(screenshot, (400, 400)) ...
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...
设置完成以后,搜索CUDA关键字,全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】,运行完成以后,再次搜索CUDA关键字,选择如下: 点击【Generate】,生成如下: 从newbuild文件夹中选择OpenCV.sln 工程文件 双击打开如下: 然后切换到Release模式,点击INSTALL右键生成,等待两个小时以后基本上会完成编译,我最终完成编译之后的结果。
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,...