CUDA is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA for general computing on graphical processing units (GPUs). With CUDA, developers can dramatically speed up computing applications by harnessing the power of GPUs. “Hello World”版使用 当我们使用Windows上的Visual Studio进...
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_...
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...
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...
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 ...
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。
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...
编译Opencv-python CUDA版本 1 下载源码 这里需要下载OpenCV和opencv_contrib的源代码,下载地址如下: https://github.com/opencv/opencv https://github.com/opencv/opencv_contrib 将源码下载后并解压到文件夹,按如下的项目结构: opencv ---build #用来存放编译的文件 -...
OpenCV版本4.5.0***CUDADeviceQuery(RuntimeAPI)version(CUDARTstaticlinking)***Device count:1Device0:"NVIDIA GeForce GT 710"CUDADriver Version/Runtime Version11.40/11.10CUDACapability Major/Minor versionnumber:3.5Total amountofglobal memory:2048MBytes(2147483648bytes)(1)Multiprocessorsx(192)CUDACores/MP:...
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。