1、使用CUDA加速 OpenCV支持CUDA加速,可以利用GPU进行图像处理,从而大幅提高性能。首先,需要安装支持CUDA的OpenCV版本。 import cv2 import numpy as np Check if CUDA is available print('CUDA available:', cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() > 0) Load image and upload to GPU image = cv2.imread('image...
args["model"]) # check if we are going to use GPU if args["use_gpu"]: # set CUDA as the preferable backend and target print("[INFO] setting preferable backend and target to CUDA...") net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_...
3 CUDA与OpenCV混合编译 CUDA与OpenCV的混合编译其实就是讲.cu文件与.c/.cpp文件混合编译,编译的方法比较多,NVIDIA官网有介绍利用cmake进行编译的方法,点这里,网上介绍的比较多的也是利用cmake进行编译,使用Makefile编译的教程比较少,这里介绍一下利用Makefile对CUDA与c++进行混合编译。 其实CUDA与c/c++一起编译原理...
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount() 通过上面一段代码如果输出为不为0,则说明我们已经可以使用CUDA加速我们的Python-OpenCV了。同时也不会再出现本文开头的那句提示了。 net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA) 这两句也可以正常使用了。通过本人的实...
配置python_opencv_gpu 编译环境为:CUDA 11.8,Python:3.9, VS2019,带CUDA加速,只编译了Release,无Debug版本。 选择,使用James Bowley作者编译好的文件进行部署。 打开网页:https://jamesbowley.co.uk/downloads/ 部署 无论是自行编译的,还是下载的编译好的文件,两者都有个共同点,包含以下两个文件夹"install"、"...
首先需要安装OpenCV和CUDA。确保安装的OpenCV版本支持CUDA加速，可以使用以下命令检查：import cv2 print(cv2...
本文介绍的是使用python调用opencv,并且opencv里面的算法可以被GPU加速 安装驱动和cuda,这里安装的过程有很多,所以这里不多说 接下来直接安装opencv,这里是在ubuntu上源码安装,安装前需要一些依赖, sudo apt-get install cmake sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpe...
这时候,我们就来测试一下我们前面的pycharm是否能正常运行,以及opencv是否成功安装。 如图输入 import cv2 (enter) print (cv2.__version__) 可以看到输出了 3.4.2(这是opencv的版本)即证明一切成功了。 接下来是安装pytorch了,我安装的是有cuda加速的pytorch,首先我们需要下载安装cuda 下载地址 https://developer...
Pycuda实现软光栅:准备工作 入门渲染第一步,写个软光栅 学了OpenGL的api很困惑,为了深入理解,打开黑盒子,手写一个。 准备工作 渲染的内容要显示,需要一个显示的工具。这里选择OpenCV,主要是熟悉,Qt等其他方式也都可以。 选择合适的CUDA设备,准备好CUDA的开发环境,这里注意pycuda与numpy的版本问题,不匹配会初始化pu...
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 大概耗时10分钟... 综合以上: 1、显卡驱动 2、nvcc 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...