在python中就可以使用你编译的支持cuda的opencv。 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D WITH_V4L=ON
1.下载opencv安装包 首先先去opencv官网(http://opencv.org/downloads.html)下载linux版本的opencv压缩包,此处下载的opencv3.1版本的。 进入opencv下载的文件夹,解压 unzip opencv-3.1.0.zip 进入opencv-3.1.0目录,创建编译目录,编译,命令如下: cd ~/ opencv-3.1.0 mkdir release cd release cmake -D CMAKE_B...
Ubuntu安装笔记(一):安装显卡驱动、cuda/cudnn、Anaconda、Pytorch、Tensorflow、Opencv、Visdom、FFMPEG、卸载一些不必要的预装软件 简介:这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。 1.安装显卡Nvidia # 删除软件及其...
1. [Package OpenCV not found? Let’s Find It.](https://prateekvjoshi.com/2013/10/18/package-opencv-not-found-lets-find-it/) 2. [【安装教程】Ubuntu16.04 中用 CMake-gui 安装 OpenCV3.2.0 和 OpenCV_contrib-3.2.0(图文)]() 3. [OpenCV 4.1 编译和配置]() 4. [pkg-config 的用法]( ...
## Ubuntu22.04安装cuda12.1+cudnn8.9.2+TensorRT8.6.1+pytorch2.3.0+opencv_cuda4.9+onnxruntime-gpu1.18 说来话长,我想配一个一劳永逸的环境,方便以后复用。省的以后反复查教程重新装了
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...
使用CMake配置OpenCV 让我们使用cmake命令设置我们的OpenCV版本: $ cd ~/opencv$ mkdir build$ cd build$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \-D WITH_CUDA=OFF \-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \-D OPE...
转自:Ubuntu16.04 安装 CUDA、CUDNN、OpenCV 并用 Anaconda 配置 Tensorflow 和 Caffe 详细过程1.配置环境 Ubuntu16.04 64-bit系统cuda_8.0.61_375.26_linux.run (链接: https://pan.baidu.com/s/1jHM96wY 密码: …
Python-OpenCV环境[如果安装python支持,否则可以跳过此步] 在安装目录:/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2/python-3.6/中可以找到文件cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so,即为编译好的python3的opencv库。根据安装位置的不同和Python版本的不同文件名可能略有差异。将其链接到.../python/site-packages...
要在Ubuntu系统上配置Python OpenCV以支持CUDA,可以按照以下步骤进行: 1. 检查Ubuntu系统上是否已安装CUDA工具包和cuDNN库 首先,你需要确认CUDA和cuDNN是否已经安装在你的Ubuntu系统上。你可以通过以下命令来检查CUDA的版本: bash nvcc --version 如果CUDA已安装,这个命令会显示CUDA的版本信息。 对于cuDNN,你需要检查...