编译opencv cuda 版本因为要测试人脸识别算法,于是需要安装opencv的cuda的版本本次编译机器环境 (Intel® Core™ i7-6700K CPU @ 4.00GHz × 8 GeForce GTX 1060 6GB/PCIe/SSE2) 系统环境: ubuntu 18.04 gcc 6.0 g++ 6.0 cuda 10.0 nvcc 10.0编译前安装＃ 安装编译工具
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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
环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
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
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
电脑配置：Windows 10；显卡 1660Ti；Cuda 10.2； Python 3.8；Pytorch 1.9；Libtorch 10.2（与Cuda版本一致）、Opencv343（版本无所谓）一、下载路径：https://download.pytorch.org/libtorch/cu102/libtorch-2.win-shared-with-deps-1.8.1%2Bcu102.zi
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
一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
建议先安装OpenCV3.2.0，再安装CUDA10.2，否则再安装OpenCV3.2.0时，会出现不兼容的情况，解决方案比较麻烦如下记录先安装CUDA10.2，否则再安装OpenCV3.2.0时，出现的问题安装CUDA10.2，这里就不介绍了，在本文底部会介绍安装OpenCV3.2.0事实证明使用conda便捷安装的opencv是阉割版，不能实现视频和摄像头的读取功能，所以需要自己手动编译。（1
Abstract这是我在19年年初在上海卫宁健康AI Lab实习所做的一个小工作，主要是将一个模型从Pytorch模型下转换成C++可执行进而可以部署在服务器上。当时做的时候参考资料找不到行之有效的解决方案。摸索了很长时间最终完成，这里写出来在Windows上的整个过程。Linux下没有尝试。本机环境：OS: Windows 10 专业版, GPU: GTX 960m软件版本：CUDA 8.0 +
本次编译的人体姿态估计算法是基于OpenCV3.4.2，语言是C++，首先是在vs2017上配置了OpenCV3.4.2的环境（因为只有opencv3.4.2以上的版本才支持dnn模块），并编译运行。结果如下：关于在vs上配置OpenCV环境这里就不具体分析了，网上教程也比较多。下面尝试在Linux下进行编译该算法。1、首先是下载OpenCV，官网链接https://opencv.org/rele
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
前言windows10 和win11安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 用于配置深度学习使用官方教程CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)cuDNN：Installation Guide :: NVIDIA Deep
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
一、OpenCV3.10在window上的安装和使用1.下载OpenCV,我下载的是3.10版.下载地址 http://opencv.org 2.配置环境变量 3.在path中加入D:\software(软件安装路径)\opencv\build\x64\vc14\bin vc14代表使用版本为VS2015 4.工程配置 在属性管理器中双击下图所示选项即可完成设置（此方法一劳永逸，重建工程
1、创建相关功能包首先进入到你的工作空间，比如我的工作空间是catkin_ws，然后进入src 目录下，使用catkin_create_pkg 命令创建你的功能包，以my_image_transport 功能包为例，注意功能包后面参数为该功能包的依赖项。1. $ cd catkin_ws/
2. $ cd src/
3. $ catkin_create_pkg my_image_
OpenCV使用CMake和MinGW的编译 常见问题见最后前言本篇文章是介绍使用32在GW在Windows下编译OpenCV 生成32位的DLL 关于使用 64 位的 MinGW 编译 OpenCV 生成 64 位的 dll，后面更软件环境* Windows-10-64bit
* Qt5.11.0
* cmake-3.13.0-rc3-win64-x64
* opencv-3.4.1opencv
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2021-09-07 10:43:03
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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
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
