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
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
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
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
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
我的环境：Win10+VS2017+Opencv4.2+Cmake3.12.4+GTX 1650+CUDA10.2+cuDNN7.6.5.32安装VS2017与CUDA10.21）下载并安装VS2017社区版：https://my.visualstudio.com/Downloads?q=visual%20studio%202017
2）安装CUDA10.2及cuDNN7.6.5.32：Win10
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
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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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
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
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
对于图像灰度化，使用了opencv-cuda实现与完全基于cuda实现，本程序中参考了网上多个教程，主要记录和学习的过程。目录1、opencv+cuda实现图像灰度化2、CUDA实现图像灰度化3、图像展示3.1 opencv+cuda3.2 cuda1、opencv+cuda实现图像灰度化#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.h
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
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
简介OpenCV是计算机视觉领域应用非常广泛的工具库。而OpenCV Contrib库是第三方非官方开发的扩充库，这个库可以使用一些特殊算法，如物体跟踪。和英伟达的CUDA配合，OpenCV可以更加高效。运行环境操作系统为Ubuntu16.04，但是原则上适用于所有类似发行版甚至大多数Linux系统。CUDA需要事先安装，通过nvcc -V查看是否安装。CUDNN需要和CUDA版本配合安装，通过c
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），
OpenCV4.4 + CUDA概述OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前
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2021-07-14 10:41:59
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前言 最近，Khronos公布了OpenCL（Open Computing Language）的第一个测试版本，一经发布便在通用计算领域掀起来轩然大波！OpenCL是由苹果公司发起，业界众多著名厂商共同制作的面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境。便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、
