使用CUDA在Ubuntu 16.04上构建C++ OpenCV 4是一种利用GPU加速图像处理的方法。下面是一个完善且全面的答案: 1. CUDA:CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和...
gitclonehttps://github.com/opencv/opencv.gitgitclonehttps://github.com/opencv/opencv_contrib.gitcdopencvgitcheckout4.5.0#确保你要编译的版本是4.5.0cd../opencv_contribgitcheckout4.5.0 目录结构 2,进入到opencv,并新建build文件夹,执行cmake 注意:-D CUDA_ARCH_BIN=8.6 需要根据自己的显卡算力确定数值。
一、下载Opencv和Opencv_contrib opencv4.8.0 opencv_contrib4.8.0 二、下载cuDNN 1.cuDNN下载。选择自己合适的版本下载,我cuda是11.3所以我下载的8.6,也可以选择更高版本下载 2.在Ubuntu上解压文件 tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz 3.将文件复制到对应的cuda目录,注意自己的路径...
cd ~/daqing_opencv/opencv-4.1.0/build ##如果没有build就建一个,执行: cmake-D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 不好意思,这个不行,因为我想装的是支持gpu的opencv,而cmake的过程中没有:NVIDIA CUDA: YES 的字样,而且gpu支持的opencv需要contrib模块,所以我们必需要指定。
Ubuntu系统 “NVIDIA 驱动+CUDA+cuDNN ”之后 OpenCV安装 目录: 一、OpenCV安装包下载 二、cmake安装 三、OpenCV安装 正文 一、OpenCV安装包下载 官网上下载https://opencv.org/releases/page/2/ 想要的opencv
cmake时,添加编译选项-D CUDA_NVCC_FLAGS=–expt-relaxed-constexpr 4.编译install sudo make install 然后在/usr/local/lib下可以看到编译的结果。 5.卸载opencv sudo make uninstall 6.手动卸载opencv sudo rm -r /usr/local/include/opencv4 sudo rm -r /usr/local/include/opencv ...
安装好OpenCV后,接着开始安装CUDA了 1.对于新装系统首先换源,打开系统设置,点击软件与更新,把源代码勾上,选择aliyun源。 2.安装相关依赖项(直接打开终端一条条执行即可) sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler ...
opencv-4.7和opencv_contrib-4.7.0联合编译命令 cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.7.0/modules\-D WITH_CUDA=1\-D WITH_CUDNN=ON\-D OPENCV_DNN_CUDA=True\-D WITH_TBB=ON\-D CUDA_ARCH_BIN='6.1'\// 这...
现在,使用 Git 下载 OpenCV 存储库: ＄ git clone https://github.com/opencv/opencv.git 我们还将下载 OpenCV 的额外模块 (CMake flag -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH) 存储库。需要这些模块才能将 CUDA 功能与 OpenCV 一起使用。 ＄ git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ...