在Ubuntu上编译支持CUDA的OpenCV库,可以按照以下步骤进行。这些步骤涵盖了安装必要的依赖库和工具、下载OpenCV源代码、配置CMake编译选项以启用CUDA支持、编译OpenCV源代码以及安装编译后的OpenCV库。 1. 安装必要的依赖库和工具 首先,更新系统并安装编译OpenCV所需的依赖库和工具。这包括CMake、编译器、各种开发库等。
1,我是新建了一个文件夹opencv4.5,然后在该文件夹中下载opencv4.5.0源码+opencv_contrib4.5.0 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ope...
4.编译。 cmake \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.8.0/modules \ -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \ -DWITH_CUDA=ON \ -DBUILD_EXAMPLES=OFF \ -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -DPYTHON_EXECUTABLE=OFF ...
第一步,安装编译器,使用新立得或者是terminal,新立得下输入build-essential,或者是terminal下面输入 sudo apt-get install build-essential,输入密码,安装完毕。 第二步,使用自带的文本编辑器Gedit编辑C++源文件,或者用牛人使用的vim和emacs,哈哈,存盘。 //Test.cpp #include <iostream> int main(int argc, char ...
在Ubuntu 18.04上使用CUDA和FFMpeg编译OpenCV时出错可能是由于以下原因导致的: 缺少CUDA支持:CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型。在编译OpenCV时,需要确保系统已正确安装了CUDA驱动和CUDA工具包。可以通过检查CUDA的版本和安装路径来确认是否正确安装了CUDA。
ubuntu1804编译opencv4.4 +cuda 1.拉取源码 / 下载压缩包 源码方式: git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd opencv && git checkout 4.1.1 git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd opencv_contrib && git checkout 4.1.1 ...
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...
4.修改opencv编译脚本 修改opencv编译的脚本是因为两点: 1.在cuda9里面,NVIDIA把 libnppi.so换成libnppc.so libnppial.so libnppicc.so libnppicom.so libnppidei.so libnppif.so libnppig.so libnppim.so libnppist.so libnppisu.so libnppitc.so libnpps.so ...
下载Opencv编译过程中用得到的文件 链接:https://pan.baidu.com/s/1cstdfwHhofZFMrJoWBIrww?pwd=gl8j 提取码:gl8j --来自百度网盘超级会员V4的分享 解决cuda报错文件 解决cmake编译过程中缺少文件 分别放到对应文件夹 2安装依赖 1 2 3 4 5 6 7