1.下载opencv安装包 首先先去opencv官网（http://opencv.org/downloads.html）下载linux版本的opencv压缩包，此处下载的opencv3.1版本的。进入opencv下载的文件夹，解压 unzip opencv-3.1.0.zip进入opencv-3.1.0目录，创建编译目录，编译，命令如下：cd ~/ opencv-3.1.0
mkdir rele
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
importcv2ascvgpu_frame=cv.cuda_GpuMat()screenshot=cv.imread('media/drip.png')gpu_frame.upload(screenshot)gpu_frame.download()概述在单张图像上使用在多张图像上使用对多张图像使用Dask进行并行延时处理在单张图像上使用我们需要创建GPU空间(GPU_frame)
原创
2021-01-05 15:36:38
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OpenCV使用CUDA处理图像的教程与实战
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2021-07-16 17:50:44
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一、下载和安装OpenCVwin10中下载和安装OpenCV下载地址下下来是一个.exe解压文件，解压。 解压出来主要包含两个文件夹配置环境变量path中添加环境变量：D:\app\opencv\build\x64\vc15\bin 注意：网上很多教程没有这一步，会报那种找不到dll文件的错误，是因为没有将opencv里面的相关文件复制到C盘中的文件夹里面操作方法：将bin目录下面的opencv_
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2024-04-12 22:45:38
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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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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
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2024-04-26 10:01:40
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就像大一学C++，大二学汇编一样，我也写弄了些个月的CUDA，然后，想想，应该开始刨根问底地，去学点在CUDA之下层的东西，可能会对异构这个编程了解的多。1 简介OpenCL全称：开发计算语言，是并行程序的开发标准，使用与任何异构平台——包括多CPU、GPU、CPU与GPU结合等。OpenCL由Khronos Group维护。OpenCL是一个用于异构平台上编程的开放性行业标准。这个平台可以包括
想自学opencv，写个博客记录下。 opencv-4下载地址：百度云，提取码：ollh vs2017下载及安装：请参考这位大佬上述工作准备完毕后： 1、解压opencv-4压缩包，解压到一个你喜欢的路径下，只要能找到就行。一般路径名不要出现中文，遇到过挺多库是因为路径中出现中文导致出现问题的。 2、配置环境变量 右键此电脑->属性->高级系统设置->环境变量，找到path 把刚
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2024-02-04 14:19:01
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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
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2024-05-23 04:28:27
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目录配置安装OpenCV(4.5.4)+Opencv_contrib(4.5.4)+CUDA(v11.5)准备提示安装安装Visual Studio 2019安装CUDA安装CUDNNCMake编译OpenCVVisual Studio编译配置阶段测试参考教程 配置安装OpenCV(4.5.4)+Opencv_contrib(4.5.4)+CUDA(v11.5)结合CUDA，OpenCV的性能可
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2024-05-13 19:40:29
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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
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2023-12-16 15:22:51
248阅读
作者：小坏蛋最近要用到cuda做一些并行加速优化，由于一部分是关于图像的，所以需要用到集成了cuda的opencv库。直接在官网下载下来的opencv有些版本是没有把opencv编译进去的，所以就需要我们自己重新编译。Windows环境下用到的工具是opencv、Cmake、vs，和一台已经装好显卡、显卡驱动、cuda的电脑。1. 安装显卡并测试：插好显卡-安装驱动-安装cuda，过程
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
425阅读
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
144阅读
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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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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2023-11-29 16:30:32
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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
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2024-04-23 09:04:37
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配置：win10+OpenCV4.5.1+CUDA11.6主线：主要参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274跟着贾志刚老师视频一步步做，然后对照知乎的一位博主的步骤查缺补漏。知乎的博主提供了OpenCV4.5.1配置时需要的.cache文件，写的也非常的详细，非常不错。如果是OpneCV4.5.1的可以直接下载，如果不是需要自己搜索下载相关文件。配置跟着
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2024-04-05 13:39:12
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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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