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...
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...
OpenCV的源代码中包含了大量的测试程序,你可以运行这些测试来检查CUDA功能是否正常工作。 7. 使用OpenCV进行CUDA加速的图像处理 一旦你验证了CUDA支持,你就可以在你的应用程序中使用OpenCV的CUDA模块了。这通常涉及到使用cv::cuda命名空间中的函数和类,它们专门用于在GPU上执行图像处理任务。 总结 通过遵循上述步骤,你...
上一步完成后,在Search框内输入CUDA和fast,勾选三个配置 :WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、ENABLE_FAST_MATH。 Search框搜world,将build_opencv_world打勾,将所有opencv的库都编译在一起不需要自己一一添加每个小模块。 Search框搜BUILD,勾选BUILD_opencv_python3 search框搜MODULES,在OPENCV_EXTRA_MODULES_RATH一项,...
在第一次完成了configrue后就需要选择相应的编译选项,需要进行勾选相应的选型来设置是否需要编译该选模块。在search搜索框上搜索java将这些选型去掉,不需要编译。需要勾选BUILD_opencv_world、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH,需要设置环境的位置是opencv_contrib-4.7.0\modules的位置。 其次搜索CUDA,将选项框勾选后进行...
为了支持在多个不同计算能力的GPU上运行可执行程序,opencv/caffe编译过程中需要支持多个不同架构,eg. CUDA_ARCH_BIN 3.0 3.5 5.0 5.2 6.0 6.1, 因此编译过程非常耗时。在编译的而过程中尽可能选择需要发布release版本的GPU架构进行配置编译。 configure and output: ...
至此,祝贺大家成功将CUDA编译至OpenCV DNN模块,接下去python平台下的opencv dnn进行测试。 5. 如何使用 在编译输出文件夹lib\python3\Release下的cv2.cp37-win_amd64.pyd 和 文件夹bin\Release目录下所有文件复制到python环境Lib\site-packages下。若你已经安装了opencv, 替换掉即可。
1. **环境与软件准备**：- 安装Windows 11、Visual Studio 2022、CMake-gui以及Anaconda（用于管理Python环境）。- 确保已安装CUDA工具包、Visual Studio编译器，还需下载OpenCV源码和opencv-contrib源码。- 需要安装CUDA及CUDNN环境，确保Opencv与opencv-contrib版本匹配。2. **安装步骤**：- 下载并安装...
为了支持在多个不同计算能力的GPU上运行可执行程序,opencv/caffe编译过程中需要支持多个不同架构,eg. CUDA_ARCH_BIN 3.0 3.5 5.0 5.2 6.0 6.1, 因此编译过程非常耗时。在编译的而过程中尽可能选择需要发布release版本的GPU架构进行配置编译。 configure and output: Selecting Windows SDK version 10.0.14393.0 to ...
OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。项目源码由...