环境： cuda 10.2 opencv 3.4.13 qt 5.12.9 cmake 3.24 vs 2017 x64系统 vs安装时勾选与c++相关的组件，依次安装opencv、 qt、cuda（cuda安装时尽量安装在c盘，以便于配置系统环境）与cmake，需要配置qt与cuda的环境变量。 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA N
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2024-03-17 17:28:26
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cuda程序在教程中多是用nvcc来进行编译，但是实际项目中cuda程序往往是和c++混在一起的，所以用cmake编译会更方便 cmake目前可以较好的支持cuda编译，本文只列出其中一种方法，仅供参考 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.
原创
2023-05-04 11:20:39
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ubuntu 安装 OpenCV with CUDA一、安装依赖库二、安装OpenCV三、环境配置四、测试dense_flow五、Jetson嵌入式设备附录A: Anaconda环境（未经测试）参考 一、安装依赖库首先安装更新和升级你的系统：sudo apt update
sudo apt upgrade然后，安装所需的库：通用工具：sudo apt install build-essentia
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2024-01-06 09:27:52
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生成OpenCV工程需要用到CMake，所以第一步需要下载CMake软件，下载链接：CMake下载目前最新的版本是3.7.1，这里选择下载Platform下的Windows win32-x86 ZIP，大小21M：把下载完成的压缩包解压出来就可以了，不用安装。打开解压后的路径下…\cmake-3.7.1-win32-x86\bin\cmake-gui.exe，会弹出如下CMake窗口：接下来就可以
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2024-06-12 22:47:16
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vgg安装所需软件/库 Anaconda3; cmake 3.14; CUDA 10.0; cuDNN 7.6; opencv-4.2.0; opencv_contrib-4.2.0;Anaconda3，cmake,cuda,opencv-4.2.0，opencv_contrib-4.2.0安装参考cmake编译opencv： Win1
VS2017+OpenCV4.5.1opencv4.5.1可以用SURF/SIFT等，主要也是为了使用gpu模块进行加速。我电脑上装的cuda版本为10.0/cudnn版本为7.6.5.32。cuda/cudnn的版本决定了opencv/opencv_contrib是否能编译gpu模块成功。step1：下载opencv和opencv_contrib这里主要贴个opencv_contrib的下载链接
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2024-04-14 13:39:59
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windows下Cmake+VS编译OpenCV源码这里我使用的是VS2015 update3，默认大家电脑里都有VS了。1.下载Cmake点击Cmake官网的下载界面，点击下载对应版本的Cmake就可以了。下载完压缩包直接解压，无需安装。 点击开文件夹可以看见：最后一步就是把Cmake路径下的bin文件夹路径加入到电脑的环境变量。2.下载OpenCV源码OpenCV在图像领域所占的地位就不用多提
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2024-06-27 13:53:11
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主要参考：Windows10+Cmake+VS2019编译opencv（超级详细）_vs编译opencv OpenCV：Releases - OpenCV想直接简单使用的话，不需要自己编译，下载编译好的就可以 假如需要用到opencv-contrib模块中的一些功能就需要自己编译一下。下面这位好人链接里也有OpenCV的包和opencv-contrib模块可以下载I
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2024-07-11 07:01:26
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前言：吐槽一下。。。刚开始的时候像要用VS2022来进行编译，但是编译了两遍也没有编译成功。原因是只能支持2017-2019的编译器。刚开始的时候还以为是自己在Cmake编译的时候出了什么问题，结果又浪费了一次时间重新用Cmake编译了一下，结果还是不行。所以就选用了VS2019。一、下载Cmake这个去官网上下载就行！！这两个版本都可以，看你心情，想用那个就用那个。链接给各位爷放在这里了。Dow
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2024-08-15 15:01:39
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目录前言一、准备工作1.VS下载2.CMake下载3.opencv文件准备二、CMake编译opencv1.编译opencv2.编译opencv_contrib三、编译OpenCV.sln工程1.重新生成2.生成install文件四、编译新项目1.属性配置2.测试 前言本文主要是基于CMake对VS2017进行opencv的配置一、准备工作1.VS下载官网下载社区版即可（Community）（免
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2024-03-29 19:01:34
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这一节是我真正使用时遇到的，就是我需要构建动态库，但是这个动态库依赖外部的一些库如opencv、matlab等，那么若何构建这样的动态库呢？构建好如何测试呢？本篇将详细介绍其过程：1.ubuntu安装opencv 这个大家直接看这篇文章即可：点击opencv安装教程，这里建议大家安装3.x版本的2.开始构建自己的库，这个库依赖opencv&nb
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2024-04-12 15:50:34
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目录1 什么是pkg-config?2 cmake导入pkg-config?2.1 安装非默认路径下2.2 安装默认路径下3 OpnCV非默认安装(非ROOT执行cmake . .)，cmake找不到opencv.pc?4 源代码 1 什么是pkg-config?在之前我假定你已经熟悉一些cmake的语法，不会也没关系，百度一下就好了。 如果你对pkg-config这种方式管理工程很熟悉，你可以
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2024-05-15 17:54:41
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0、为何需要自行编译opencv3.4与opencv_contrib3.4因为在3.0之后版本的Opencv对Sift、Sufer等新算法没有提供直接编译好的动态库来加载使用，因此必须自己编译。这是因为Sift、Sufer算法专利现在是属于哥伦比亚大学，因此opencv对这部分内容及“所谓的”不稳定模块全都放到opencv_contrib中。且只在它的Github中能够找到，opencv的官网上是
OpenCV3的GPU模块需要手动重新编译才可以使用。本文介绍了编译OpenCV3.2.0+ GPU模块的方法 需要准备，安装好vs2013Vs2013可能无法运行，需要进行更新进行update5就ok 前期准备：查看自己显卡是否支持cuda[win+R]打开[运行] -> 输入[cmd]按回车打开[命令行] -> 输入[start devmgmt.msc]按回车打
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2024-05-23 04:28:27
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首先上demo主程序代码，另存位opencv_demo.cpp#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
Mat src_image_ = imread("test.jpg"); // 读取当
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2024-07-18 14:15:33
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2021-09-07 11:13:03
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vs2017配置opencv环境网上的资料比较多也比较全，这里就不重点描述了。不过还是贴一个写的比较详细，图文并茂的博客。如下（建议采用临时配置方法，也就是下面博客中的方法二）：VS2017配置OpenCV4.0（Win10环境）vs2017配置cuda的资料相对较少，这里重点描述。一、配置cuda库1.1 情况1先装cuda后装vs2017。这样的安装的顺序，一般情况下，cuda和vs2017安
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2024-03-26 11:40:02
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作者：小坏蛋最近要用到cuda做一些并行加速优化，由于一部分是关于图像的，所以需要用到集成了cuda的opencv库。直接在官网下载下来的opencv有些版本是没有把opencv编译进去的，所以就需要我们自己重新编译。Windows环境下用到的工具是opencv、Cmake、vs，和一台已经装好显卡、显卡驱动、cuda的电脑。1. 安装显卡并测试：插好显卡-安装驱动-安装cuda，过程
从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
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2024-07-23 09:48:41
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基于CMake导入第三方库，以OpenCV为例 目录基于CMake导入第三方库，以OpenCV为例前言直接导入find package基于nuget进行包管理运行的问题 前言除了自己写一个静态库或动态库，平时在开发过程，使用第三方库是常见的选择，这样可以避免重复“造轮子”，大大加快开发进度。CMake为使用第三方库提供多种管理方式，这里介绍3种，分别为直接导入，find package导入和基于n
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2024-04-06 13:19:32
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