当前配置：
系统：WIN7 64位
开发平台：VS 2012
显卡：英伟达G卡
CUDA版本：6.0
第一步：下载 cuda_6.0
第二步：运行安装程序，弹出安装过程中转文件路径设定框，这个路径随便填无所谓，安装完后就会自动删除的。
第三步：等待系统帮你检测当前平台是否适合搭建CUDA。
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2024-05-14 16:39:38
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在这个VS2017配置OpenCV4.4.0（Win10环境）_m0_54844818的博客-CSDN博客的基础之上在进行下面的配置一、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安装过程不会出现冲突。在确保cuda和vs2017都安装成功情况下，这个时候配置相对简单，主要是把cuda的动态库路径配置好就行。方法和配置openc
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2024-05-10 21:49:33
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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最新版本的CUDA开发包下载：点击打开链接本文基于 VS2012，PC是win7 x64，opencv2.4.9编译opencv源码参考《How to Build OpenCV 2.2 with GPU (CUDA) on Windows 7》，里面有点繁琐，大家可以看下面的1、安装CUDA Toolkit，官方说明书：点击打开链接
安装过程就像普通软件一样，最后提示有的模块没有安装成功，我们不管
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2024-01-09 19:38:58
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在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
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2024-02-03 22:59:36
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安装顺序：Opencv显卡驱动CUDA10.2cuDnnYOLOv31、Opencv3.2.0安装搭建依赖环境sudo apt-get install build-essential安装依赖包sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev&nb
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2024-07-19 15:54:11
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1、编程思路：通过以下两点优化普通的程序a、运用gpu版本的cv库函数，但有一些限制，如Image process内部的函数很多是只支持 CV_8UC1的。b、将基本数学运算换用gpu运算，相关函数在Per-element Operations内；而且gpu是对整个矩阵处理的，类似于matlab的风格，所以尽量少用循环这些逐点操作。2、怎么学习gpu模块的编程：资料甚少，可能实际应用用得不多；毕竟
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2023-10-12 23:50:06
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首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看）假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库环境：1 VS20132 Opencv2.4.93 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012）4 TBB--------------下面内容转自网络（增加了自己编译时遇到的问题及解决方式）-------
目录一、安装前准备二、显卡驱动安装三、cuda安装四、cudnn安装五、opencv-4.5.1源码编译参考 一、安装前准备显卡驱动下载：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
创建文件：sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在文件中添加以下内容，将nouveau加入黑名单：bla
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2024-04-29 13:53:30
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一、安装驱动安装完系统后的第一次安装驱动：根据自己的显卡型号下载驱动：官方驱动 | NVIDIA1、禁用nouveau安装NVIDIA需要把系统自带的驱动禁用，打开文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文本最后添加以下内容：blacklist nouveau在终端程序下执行以下命令重启系统：sudo update-initramfs -u
sud
1 编译环境准备一定确保已经成功安装了cuda工具包，以及VS编译器，清单如下cuda工具包visual studio 编译器cmake构建工具opencv源码opencv-contrib源码1.1 cmake构建工具下载 1.2 opencv源码下载 https://www.raoyunsoft.com/opencv/opencv_contrib/2
首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
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2024-04-16 17:23:18
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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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一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法，请参考： 该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定
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2023-11-26 15:50:34
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# Python OpenCV配置CUDA以支持GPU加速
随着深度学习和计算机视觉的迅速发展，利用GPU加速图像处理任务变得越来越重要。本文将指导你如何在Python中配置OpenCV以支持CUDA，从而实现GPU加速。我们将分步骤进行介绍，确保你能够顺利完成配置。
## 流程概览
以下是整个配置流程的概览表，可以帮助你理清思路：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 06:00:38
1502阅读
GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
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2024-07-03 21:41:57
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GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
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2024-07-19 15:17:14
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1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
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2024-07-22 12:41:25
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一、典型GPU程序构成一个典型GPU程序有如下几个部分：①CPU在GPU上分配内存②CPU将CPU中的数据copy到GPU中③调用内核函数来处理数据④CPU将GPU中的数据copy到CPU中 *可以看出，四个步骤中有两个是数据的copy，因此如果你的程序需要不断地进行copy，那么运行效率会比较低，不适合利用GPU运算。一般情况下，最好的方式是，让GPU进行大量运算，同时保证计算量与通信
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2023-09-08 18:30:55
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