此时,你可以在Python中使用CUDA版本的OpenCV进行图像处理。下面是一些常见操作的示例代码。 4.1 图像读写 importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('input.jpg')# 将图像上传至GPUgpu_image=cv2.cuda_GpuMat()gpu_image.upload(image)# 在GPU上进行高斯模糊gpu_blur=cv2.cuda.createGaussianFilter(gpu_...
你也可以在 OpenCV 的官方网站找到详尽的安装说明,确保你安装的是带有 CUDA 支持的版本。 使用CUDA加速图像处理 接下来,我们来看一个简单的示例,演示如何使用 OpenCV 的 CUDA 模块来加速图像处理。这里我们将使用CUDA来加速高斯模糊处理。 importcv2importnumpyasnp# 读取图像image=cv2.imread('example.jpg')# 将图...
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, 修改 opencv-c...
CUDA版本：11.8Python版本：3.9编译器：VS2019的Release版本优先使用James Bowley编译的预置文件。检查显卡驱动兼容性：通过命令行输入nvidiasmi检查当前驱动版本。参考NVIDIA文档确定CUDA 11.8的最低驱动要求。如驱动版本不足，前往nvidia官网更新。创建Python环境：使用conda创建新环境，如conda create n ope...
3、在输出的信息下找到 CUDA版本,在nvidia 官网上下载 对应版本的CUDA驱动 4、CUDA驱动安装完毕后在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin> 下 执行nvcc.exe-V 5、win 10 添加环境变量将cuda 路径写入系统环境变量 6、安装python 3.8.5 ...
找到并进入"lib"文件夹,接着进入python3目录,目录下有一个cv2.cp37-win_amd64.pyd文件,其中cp37表示python3.7版本。将这个文件复制到conda环境的Lib\site-packages目录下即可。 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...
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...
总之,Python的不同版本都支持OpenCV,但需要注意安装对应版本的Python绑定库。此外,还可以根据需要选择是否安装支持CUDA的版本或无界面版本。 Python的2.x和3.x版本都支持OpenCV。但是,从2020年1月1日起,OpenCV官方宣布对Python 2.x版本的支持将逐步减少。因此,建议在使用OpenCV时尽可能使用Python 3.x版本。
如果显示CUDA版本信息,则表示安装成功。 3. 安装cuDNN库 cuDNN是NVIDIA提供的针对深度神经网络的GPU加速库。你需要从NVIDIA cuDNN官网下载与CUDA版本相匹配的cuDNN库,并按照官方文档进行安装。 4. 安装OpenCV库 由于pip上提供的opencv-python包可能不支持GPU加速,你需要从源代码编译OpenCV以支持GPU。以下是从源代码编...
cmake命令的结果中可以看到是否支持CUDA以及Python情况。 make编译 #使用nproc确定CPU核心数$nproc$make -j6#根据CPU核心数确定编译线程数 安装 $sudo make install 安装成功,我是安装在home目录下,可以根据自己的偏好设置安装路径,但是演示我是按照官网给出的安装路径。