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...
然后,使用pip安装numpy和OpenCV的Python绑定: pip install numpy opencv-python 这将安装OpenCV的Python绑定,以便您可以在Python中使用OpenCV功能。步骤7:安装FFmpeg(可选)(略)(FFmpeg的安装和配置在此处省略,因为该部分较为复杂,并且不直接涉及到OpenCV的编译过程。通常,您可以通过系统包管理器或从源代码编译来安装FFmpe...
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...
#cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=~/opencv-3.4.1/build/installed -DWITH_CUDA=OFF .. (建立opencv-3.4.1/build/installed这几个文件夹) cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv3.4.2 .. 注意:如果已经在新的文件夹中编译,但是...
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 大概耗时10分钟... 综合以上: 1、显卡驱动 2、nvcc 都好了,开始编译opencv-python 卸载已经安装的 opencv pip list 查找 pip uninstall opencv-python* 准备编译带GPU的opencv 下载opencv源码: https://github.com/Itseez/opencv 安装编译...
Python-OpenCV环境[如果安装python支持,否则可以跳过此步] 测试OpenCV C++ Python[如安装Python支持] The end 下载源文件 在官方网站下载OpenCV 4.3.0安装包,在GitHub上下载OpenCV-contrib模块。 安装过程主要参考官方文档。 安装依赖 首先是一些必须安装的依赖项: $ sudo apt-get install -y build-essential checkinst...
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D CUDA_NVCC_FLAGS=--expt-relaxed-constexpr \ -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/nvidia/opencv_contrib/modules \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF .. 5. cmake --build . --config release -- -j6 ...
编译CUDA Sample OpenCV31 python Caffe 安装Caffe MNIST数据集测试 faster-rcnn 后记 前言 经过大概两个星期的配置,终于将faster-rcnn安装好了,期间重装了大概十次系统,查阅了无数多文献博客,遇到了无数多坑。本人写这篇文章就是希望读者能通过我写的文章能够避免那些无谓的弯路,顺利的配置好环境。
sudo apt build-dep caffe-cuda 这条指令,把 16.04下最复杂、坑最多的依赖问题解决了。 3 tensorflow 用pycharm + anaconda,见后文。 使用anaconda可以自己建多个环境,每个环境中可以使用不同的tensorflow和python版本。 由于tensorflow的版本升级很快,网上的各种开源项目往往基于不同的tensorflow版本。因此,在conda中建...