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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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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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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1.编译环境1）系统环境：Win10( i7-8700 CPU, 16GB RAM)+RTX 2070+VS2017 Enterprise+CUDA 11.6+cuDNN v8.5.0 2）CMake 3.24.1：https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.24.1/cmake-3.24.1-windows-x86_64.zip 3
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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一开始网上查到的都是VS2017不支持OpenCV2.x，因为OpenCV还没有支持到VS2017的vc15……然而想要偷懒，卸了VS2017重装超麻烦的好吗，这个VS2017还是在装Unity的时候一不小心顺带装了以后本着“装都装好了干脆替换掉2013吧”的理念留下来的……于是网上查到了办法，尝试通过Cmake自己编译配置。每一步都提心吊胆生怕它崩了，还好最后成功运行了……【一.准备工作】 下
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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第一种使用 find_package的方法示例代码如下:# 声明要求的 cmake 最低版本
cmake_minimum_required( VERSION 2.8 )
# 声明一个 cmake 工程
project( pro )
# 设置编译模式
set( CMAKE_BUILD_TYPE "Debug" )
#添加OPENCV库
#指定OpenCV版本，代码如下
#find_packag
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2024-04-28 16:13:05
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用cmake来编译OpenCV程序还是很方便的。 在D:/test目录下有一个含有opencv api的源文件facedetect.cpp，现要将其编译为DisplayImage.exe程序，首先创建一个文件CMakeLists.txt文件，内容如下：cmake_minimum_required(VERSION 2.8) &nbs
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2024-07-03 19:44:07
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CMake指令入门 ——以构建OpenCV项目为例一、安装sudo apt-get install cmake安装好后，输入cmake -version如果出现了cmake的版本显示，那么说明安装成功二、cmake编译cmake的作用就是将在IDE编译器中的编译功能拿出来，可以在终端上完成。类似于vim和文本编辑器。cmake的编译方式：内部构建(in-source-build)外部构建(out-
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2024-08-29 17:34:30
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opencv4.5.0/opencv3.4.16 一、 set(OpenCV_DIR "/usr/local/share/OpenCV") #OpenCVConfig.cmake所在的文件目录 find_package(OpenCV REQUIRED) include_directories(${O ...
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2021-11-01 23:30:00
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这几天都在编译opencv，用cmake编译没报错，一用vs编译的时候就出问题，找不到"opencv_world.dll"文件，挺糟心的，现在把自己的教程写下来。 环境：vs2017opencv3.4contribcmake3.101 下载所需的各种文件 vs什么的默认安装好了。 open官网：opencv contrib：contrib链接 cmake：cmeke 当然你可以选择其他版本。 其中
概况OpenCV CUDA 模块是一组利用 CUDA 计算能力的类和函数。它使用英伟达™（NVIDIA®）* CUDA* Runtime API 实现，仅支持英伟达™（NVIDIA®）GPU。OpenCV CUDA 模块包括实用功能、低级视觉基元和高级算法。实用功能和底层基元为利用 CUDA 开发快速视觉算法提供了强大的基础架构，而高级功能则包括一些最先进的算法（如立体对应、人脸和人物检测器等），
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2024-08-29 17:52:20
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cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D WITH_CUDA=ON \
-D BUILD_opencv_cudacodec=
准备工作——Cmake在 MacOS 环境下，建议以 Xcode 和 homebrew 作为主要的 build 工具，具体配置方法这里不再赘述。建议参考 Installing OpenCV 3 from Source on macOS Catalina 配置 Cmake 相关较为完备的命令行工具。下文中仅 Cmake 为必要的 Shell 命令。$ brew install cmake实现步骤1.
前言网上现已有不少在TX2上配置Caffe的教程，但在实际操作过程中还是遇到了一些意想不到的问题。所以将整个配置过程作一个总结，以备后续参考。2. 组件检查首先需要说明的是，配置Caffe需要在正确安装Jetpack和设置环境变量之后方可进行。并且在配置Caffe之前，最好先进行一下各组件的检查。 1. 查看CUDA版本 打开
1 环境搭建俗话说工欲善其事必先利其器，想要学习某项技术，必须先把环境搭建好。2 准备工具GeForce MX150显卡驱动（使用驱动精灵或者鲁大师安装即可） GPU-Z：下载 CUDA：安装8.0版本3 显卡环境搭建3.1 显卡驱动安装显卡型号：Nvidia GeForce MX150 首先安装GeForce MX150的显卡驱动（可以使用驱动精灵或者鲁大师等） 安装完成后可以在控制面板中看到显
opencv-cuda编译 or 问题解决处理装前温馨提示一、常规安装流程1.ffmpeg安装1.常规依赖项安装2.下载ffmpeg3.安装nv-codec-headers4.编译5.配置环境变量6.ffmpeg说明2、opencv-cuda编译1.常规依赖项安装2.下载opencv所需相关文件及编译方式3.开始编译4.编译自查是否成功（看config）4.1查看ffmpeg是否编译成功4.2查
一、Linux的安装～ubuntu15.04（自带python2.7.11）apt-get update
apt-get install git vim cmake automake 二、cuda7.5 获取CUDA安装包,安装包NVidia官网下载。（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads） dpkg -i cuda-repo-ubuntu15
# 使用 CMake 指定 OpenCV 的 Python 版本
OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，它支持 Python、C++等多种编程语言。在使用 OpenCV 的 Python API 时，有时候我们需要确保使用的 Python 版本与 OpenCV 配置相匹配。使用 CMake 来指定 Python 版本是安装 OpenCV 的一种常见方法。本篇文章将详细介绍如何使用 CMak
