cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules\-DWITH_CUDA=ON\-DWITH_CUBLAS=ON\-DBUILD_opencv_cudacodec=ON\-DOPENCV_DNN_CUDA=ON.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 此命令配置OpenCV以支持CUDA,提高视频解码的效率。
通常,您可以在使用 OpenCV 的 dnn 模块时遵循相同的方法——如果您有一个与 OpenCV 和 dnn 兼容的模型,那么只需将 CUDA 设置为后端和目标,它就可以用于 GPU 推理。你真正需要做的就是用你用来从磁盘加载网络的任何方法替换 cv2.dnn.readNetFromCaffe 函数,包括: cv2.dnn.readNet cv2.dnn.readNetFromDarknet ...
你可以通过以下命令检查OpenCV版本: bash pip show opencv-python 或者,如果你安装了包含GPU支持的OpenCV版本(如opencv-python-headless的GPU版本),你可以通过以下方式检查: python import cv2 print(cv2.__version__) 2. 安装并配置CUDA和cuDNN库 为了使用OpenCV的GPU加速功能,你需要安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库。
至此,OpenCV就部署完成了。 测试 部署完成后,需要测试当前的OpenCV能否正常使用并且CUDA是否能正常加速。 测试OpenCV能否正常使用,只需要在对应的环境下import cv2,不报错即说明正常。 测试CUDA能否正常加速,可以使用编译文件夹"install"目录下的工具测试: ".\x64\vc16\bin\opencv_perf_cudaarithm.exe" --gtest_filt...
Net::Impl::setUpNetDNNmodulewasnotbuilt withCUDAbackend;switching toCPU 这时候估计很纳闷,为什么我的有GPU也有相应的CUDA环境为什么不能使用CUDA加速呢。这是由于使用官方的OpenCV-python默认是CPU版本的,没有CUDA加速功能(我一直很纳闷为什么不发布编译后的CUDA版本呢)。所以,不能很轻松的去实现CUDA加速模型推理。
安装OpenCV:接下来,您需要安装OpenCV库。您可以通过pip命令在Python环境中安装OpenCV,例如:pip install opencv-python。 检查CUDA支持:在安装完OpenCV后,您可以通过以下代码来检查CUDA是否正确配置: 代码语言:txt 复制 import cv2 print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) ...
/my07-GPU-CUDA / 使用CUDA进行GPU加速.md 参考 Compiling OpenCV with CUDA support CUDA文档 验证安装 importcv2print(cv2.getBuildInformation())#Use Cuda: YES (ver 8.0)#表示成功 代码sample nvidia@gpu:/usr/share/OpenCV/samples/gpu$ ls alpha_comp.cpp hog.cpp pyrlk_optical_flow.cpp bgfg_s...
配置Python与OpenCV GPU环境，首先确保你的编译环境为CUDA 11.8，Python 3.9，VS2019的Release版本，优先使用James Bowley编译的预置文件。不论自编译还是下载，关键文件夹为"install"和"lib"。在部署前，要确认显卡驱动与编译版本兼容，比如你用了CUDA 11.8，那么部署时驱动至少要支持11.0以上。通过...
这将安装编译OpenCV所需的依赖项,包括编译工具、图像处理库和Python开发环境。步骤3:安装CUDA(可选)如果您希望使用GPU加速,您需要安装CUDA。访问NVIDIA官网下载并安装适合您显卡的CUDA版本。在安装过程中,请确保选择正确的安装选项,以便在后续步骤中正确配置OpenCV。步骤4:下载OpenCV源码使用git克隆OpenCV源码到您的本地计...
二、单独使用Cuda API编程 利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速,使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输,内核函数调用参数的设置,内核函数的优化等。 优点是处理过程受控于用户,用户可以实现更多的并行加速处理操作。 缺点是使用复杂,代码编写量较多,需要熟悉Cuda相关资料和API接口。下面是简单...