1、勾选编译项 BUlLD_opencv_python_bindings_generator BUlLD_opencv_python_tests 2、检查python路径信息 13.5 在搜索框输入 WITH_CUDA 勾选编译项 WITH CUDA 在搜索框输入 OPENCV_DNN 勾选BUILD opencv dnn 在搜索框输入 OPENCV_DNN_CU 勾选OPENCV_DNN CUDA 在搜索框输入 ENABLE_FAST_MATH 勾选ENABLE_FAST_MA...
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 1.打开目录下的config.py...
选择opencv 源代码文件夹和构建二进制文件的文件夹(界面的两种以上形式)。 按config按钮,您将在中央界面中看到所有 opencv 构建参数。 浏览参数并查找名为 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 的表单(使用搜索表单快速关注它)。 使用浏览按钮,按照<opencv_contrib>/MODULES值的正确路径名完成此OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH。 按c...
进入:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 点击CUDA Toolkit10.2后,如图选择: CUDA官网会给出下载和安装方法,根据官网提示,执行: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-r...
之前编译过很多次opencv,但第一次为python编译,中间走了不少弯路。 一、准备环境 安装vs2015,或更新版本的 安装anaconda或miniconda 安装numpy(python库必须) 安装cuda和cudnn(可选) 下载源码opencv-4.2.0.zip,或者win预编译opencv-4.2.0-vc14_vc15.exe包含源码 ...
llama-cpp-python 推荐的玩法是自己编译,以下是关于cuda 支持编译的简单说明 参考构建命令 命令 exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.5/bin/nvcc# 此处核心是指定了nvcc 编译器路径,同时安装过cuda-drivers , 还需要配置环境变量 exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.5/bin/ ...
要构建Python可用的支持CUDA的OpenCV,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 安装CUDA Toolkit并配置环境变量 首先,你需要确保你的系统已经安装了CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA的官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit,并按照安装向导完成安装。安装完成后,确保CUDA的bin目录(如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA...
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...
本文将详细介绍如何在Python环境中配置和安装OpenCV,并提供一些代码实例帮助你快速入门。 1. 安装OpenCV的步骤 1.1. 环境准备 在安装OpenCV之前,确保你的计算机上已经安装了Python。如果还未安装,请访问Python官网下载并安装最新版本的Python。 1.2. 使用pip安装OpenCV OpenCV可以通过Python的包管理工具pip来安装。打开终端...