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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下载及安装CMake3.0.1 要自己编译OpenCV2.4.9的源码，首先，必须下载编译工具，使用的比较多的编译工具是CMake。下面摘录一段关于CMake的介绍： CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C 特性,
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它能够帮助我们处理图像和视频数据。而 CUDA 则是 NVIDIA 公司推出的并行计算平台和编程模型，可以大大加速计算过程。在 Linux 系统上，我们可以将 OpenCV 与 CUDA 结合起来，实现更快速的图像处理。
在编译 OpenCV 时，需要先安装 CUDA 工具包和相应的驱动程序。在 Linux 系统上，我们可以通过官方网站下载 CUDA 工具
原创
2024-04-18 11:15:10
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如果你想了解 Nvcc 到底搞了什么鬼，究竟 compute_xy sm_xy 区别在哪里， ptx,cudabin 又是怎么嵌套到 exe 里面最终被驱动执行的，这一节正是你想要的知识。他将讲解每一个编译的具体步骤，而且不光是知识，读者可以自己动手操作来体验这一个过程。他的用处不仅在能够对 CUDA 的编译以及工作机制有更深的认识，而且可以进行高级 de
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2024-05-24 10:46:25
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大家第一次安装opencv的时候一定要一定要一定要认真看一遍教程，很多错误是自己不认真仔细导致的，特别看安装过程的注意事项，等一定了解和熟练后再总结一套自己的教程，这样对自己以后安装东西有很大的帮助本人github准备工具cmake、vs2017、opencv4.5.0、opencv_contrib-4.5.0、cuda、cudnn一、下载安装cuda、cudn二、安装cmake官方地址Downl
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2024-08-30 16:18:58
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流程将test.cu代码进行分离，利用cudafe.exe 去分离CPU代码和GPU代码，我们可以在生成的中间文件可以看到test.cudafe1.cpp和test.cudafe1.gpucicc.exe 将根据编译选项-arch=compute_xx将GPU代码编译成对应架构的test.ptx文件ptxas.exe 编译 test.ptx 到test.cubin，这个是根据编译选项-code=s
突然需要调c++的简单地例子，电脑上也没有vc++，但是虚拟机上的centos正好派上用处下面就记录一下，在Linux的系统中进行c++的编译运行首先需要在Linux系统中安装G++ GCC，它们是Linux下C++、C的编译器使用sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g
（细节项）在Linux下用正确的姿势配置编译安装OpenCV目录收起第一步 ：下载依赖第二步：下载源码第三步：（可选）解压opencv和opencv_contirb（git clone 不用）：第四步：移动第五步：生成makefile文件第六步：make编译安装第七步：（可选）错误处理(这里不是每个人都会遇到，没遇到就不用看这一步)第八步：配置路径第九步：测试感谢大家观看！更新时间：2021-11
Linux下交叉编译opencv1、下载opencv源码下载地址：https://opencv.org/releases/选择你需要的版本，点击Sources。 将源码放在ubuntu随便一个目录下并解压 进入解压好的opencv目录，创建两个文件夹build和install：2、cmake-gui配置：首先打开cmake-gui，若没有，请使用sudo apt-get install安装、 圆圈
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2024-08-20 21:34:34
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Linux安装CUDA的正确姿势CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：vincent@dell-In
这是我第二次发博客，心里有点小激动。。。言归正传，有缘接触到GPU，并学习opencv与GPU混合编程，将其应用项目中去。在网上看了不少资料，发现现在参与opencv与GPU混合编程大牛不少，但是关于这方面的资料还是很少，建议有学习opencv与GPU混合编程的freshman可以去看看混合编程的参考示例。以下说到的重新编译gpu库是因为我们使用第三种方法编程时需要用到opencv里面的gpu模块
Python简介Python的历史1.1989年圣诞节：Guidao von Rossum开始写Python语言的编译器2.1991年2月：第一个Python编译器（同时也是解释器）诞生，他是使用C语言实现的（后续又出现了Java和C# 实现的版本Jython和IronPython，以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现）。可以调用C语言地库函数。在最早的版本里，Python已经提供
第一步，安装编译器，使用新立得或者是terminal，新立得下输入build-essential，或者是terminal下面输入 sudo apt-get install build-essential,输入密码，安装完毕。
第二步，使用自带的文本编辑器Gedit编辑C++源文件，或者用牛人使用的vim和emacs，哈哈，存盘。
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Ubuntu1804 安装opencv+ opencv_contrib（最终版）在Ubuntu上安装个opencv+opencv-contrib可是遇到了不少坑，感觉什么问题都遇到了。花了两天时间才弄好，时间虽然花的长，但是过程让我学会了不少东西，每个过程都明明白白的。并且理解了很多东西。网上的教程有些说的不明不明的，有些很重要点的也没有说出来。害得一些初学者（比如我）遇到各种各样的问题。当然别人
用 cmake-gui 配置 WITH_CUDA 时出现这个错误提示。CMake Error at modules/core/CMakeLists.txt:40 (message):
CUDA: OpenCV requires enabled 'cudev' module from 'opencv_contrib'
repository: https://github.com/opencv
基于cuda配置opencl环境1、根据自己的PC的NVIDA版本选择安装对应版本的CUDA。 2、在VS2013中新建一个空的项目。 3、进入项目属性中配置属性，具体如下： （1） C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include （2） _CRT_SECURE_NO_WARNINGS（3） C:\Program F
vlc 编译环境搭建： 最近要做一个基于vlc的流媒体传输和播放的项目，由于vlc是开源的，所以我针对vlc进行剪裁，首先是搭建vlc的编译环境，在晚上搜了很多资料，认为jeremiah总结的比较好，vlc我也是初学，环境搭建了2天，今天把它弄好了，写点总结给做vlc的朋友：（1）准备工作，下载cygwin、下载vlc1.1.3,下载库和LUa，这些jeremiah都给出了下
前段时间，在TX2上装了OpenCV3.4，TX2更新源失败的问题，OpenCV内部很多函数都已经实现了GPU加速，但是我们手动写的函数，想要通过GPU加速就需要手动调用CUDA进行加速。下面介绍Linux平台的环境配置以及与OpenCV混合编译。Linux平台CUDA+OpenCV3.4配置1 环境安装 首先需要安装OpenCV及CUDA环境安装，有TX2平台下OpenCV和CUDA参
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2024-06-04 04:36:58
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内容目录获取源码编译准备编译配置编译Opencv测试Opencv安装Opencv编译Opencv2.4.xCMake参数指南Tegra平台下基于CUDA使用Opencv本文档是构建OpenCV库的基本指南，CUDA支持在Tegra环境中使用。它涵盖了从源代码中构建版本3.1.0库的基本元素，包括三种不同类型的平台:NVIDIA DRIVE™ PX 2 (V4L)NVIDIA® Tegra
在上次用 CUDA实现导向滤波 后，想着导向滤波能以很小的mask还原高分辨率下的边缘，能不能搞点事情出来，当时正好在研究Darknet框架，然后又看到grabcut算法，用opencv试了下，感觉效果有点意思，后面想了下，这几个可以连在一起，先读取高分辨率的图像，然后用降低分辨率先通过yolov3算出人物框(非常稳定，不跳,几乎不会出现有人而找不到的情况)，再用grabcut算出低
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2024-08-01 16:38:29
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