首先添加opencv_contrib模块的引用,在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH条目中添加该模块的路径,然后选择OPENCV_ENABLE_NONFREE,如下图所示: 在这里插入图片描述 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 在这里插入图片描述 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的模型部署,如下图所...
首先添加opencv_contrib模块的引用,在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH条目中添加该模块的路径,然后选择OPENCV_ENABLE_NONFREE,如下图所示: 接下来添加CUDA的设置,首先选择WITH_CUDA,如下图所示: 然后选择OPENCV_DNN_CUDA,此处还可以选择OPENCV_DNN_OPENVINO等不同的模型部署,如下图所示: 最后选择ENABLE...
点击“Configure”按钮,然后在弹出的对话框中选择适当的配置类型(例如,Debug或Release),并指定你的CUDA版本。 3. 启用CUDA支持 在CMake GUI中,找到WITH_CUDA选项,并将其设置为ON。这将启用CUDA支持。此外,你可能还需要设置其他与CUDA相关的选项,如CUDA_ARCH_BIN(指定CUDA架构,如52代表Kepler),以及ENABLE_FAST_MATH...
打开CMake,where is the source code是Opencv sources(博主是:D:/make_software/get_opencv-gpu_version/opencv-4.x)的文件夹位置,where to build the binaries是编译opencv保存的文件夹位置(自定义,博主是:D:/make_software/get_opencv-gpu_version/opencv-4.x/build),在左下角第一次点击Configure。 选择对应...
CMake 开始检查环境并配置 OpenCV 编译设置。这个过程可能需要几分钟,完成后,CMake GUI 下方会显示一系列的配置选项。 在配置选项中,你可以选择你需要的模块,例如可以勾选WITH_IPP,WITH_CUDA,WITH_OPENGL等。如果不确定,可以保持默认设置。 再次点击 “Configure” 进行更新配置。
CMake是一个跨平台的开源构建工具,用于管理和自动化C++项目的构建过程。在Windows环境下,当使用CMake构建CUDA项目时可能会遇到"未找到CUDA工具集"的错误。这个错误通常是由于未正确配置CUDA工具集的路径引起的。 要解决这个错误,可以按照以下步骤进行操作: 确保已正确安装了CUDA工具集。CUDA是用于GPU加速的计算平台和编...
1)选择Linux版本opencv 2) 解压下载的文件 3)安装依赖 sudo apt-get install cmake sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 1. 2. 3.
target_link_libraries(your_target_name PRIVATE ${OpenCV_LIBS}) 1. 2. 配置CMake以使用vcpkg的工具链文件,方法是在命令行中添加以下参数:-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=C:/tools/vcpkg/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake。 通过以上步骤,您应该能够在Windows系统上简单地安装和配置OpenCV(包含CUDA)。
在Windows上使用CMake时找不到CUDA库可能是由于以下几个原因导致的: CUDA未正确安装:首先确保已经正确安装了CUDA工具包。可以从NVIDIA官方网站下载并按照指南进行安装。安装完成后,CUDA库文件通常位于C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA目录下。 CUDA路径未正确配置:在使用CMake时,需要将CUDA的路径...
然后，利用CMake创建并配置项目。在CMake软件中设置项目源码路径，并创建build文件夹，进行配置。在第一次配置后，输出编译平台选择，本文选择Visual Studio 2022，编译平台为x64。配置中添加opencv_contrib模块引用，选择WITH_CUDA和OPENCV_DNN_CUDA，以及其他相关选项。配置完成后，检查异常并解决。在解决...