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nVidia CUDnn、Python 3.7(尽量不要使用Anaconda的虚拟环境,也尽量不要同时存在多个Python环境)、OpenCV完整包(解压后包含预编译好的DLL和Source源代码文件夹)。 必须的硬件:支持CUDA的...
步骤6:安装OpenCV 可以通过两种方式安装与CUDA版本相匹配的OpenCV:使用预编译的wheel文件或从源代码构建(推荐使用已经编译好的wheel文件,较为简单)。 访问[OpenCV Releases]( wheel文件,下载后你可以用以下命令安装: pipinstallopencv_python‑<version>‑cpXX‑cpXXm‑win_amd64.whl# 替换为你下载的wheel文件...
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...
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_filter=Sz_Type_Flags_GEMM.GEMM/29进入...
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()) ...
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 ...
CUDA 11.4 2024-06-06_131322.jpg 2024-06-06_131229.jpg 2024-06-06_131614.jpg 此电脑显卡GeForce GT 710,显卡驱动已安装CUDA是11.4。此环境确保CUDA是可用的,然后就是OpenCV,有很多地方说Python中使用pip install安装的opencv-python是不带CUDA的,需要自己编译带CUDA的OpenCV,需要自己编译带CUDA的OpenCV。这个...
由于OpenCV 的 Python API 包含 C++ 函数,因此检查 C++ API 通常会提供有关函数/模块所在位置的有用提示。 例如,通过此转换指南,您可以看到从 OpenCV 2.X 到 3.X 的 API 更改。在这里,OpenCV 3.X 上的 GPU 模块可以通过以前版本的cv2.cuda和cv2.gpu访问。而3.X中的cuda模块又分为几个小块: ...
Python作为一种高效的编程语言,与OpenCV的结合使得开发者能够更快速地实现视觉处理任务。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...