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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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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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
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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
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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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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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
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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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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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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），
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2024-08-29 17:52:20
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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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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)、
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2024-03-20 07:18:29
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整理自OpenCV-Python官方文档一. OpenCV-Python Tutorials1 安装及验证2 图片读写，展示3 视频读写，展示4 绘图功能（绘制几何形状：线、圆、椭圆、矩形、文字）5 鼠标事件画笔6 轨迹栏作为调色板7 核心操作方法
8 图像处理 * 8.1 颜色空间 * 8.2 阈值化 * 8.3 几何变换 * 8.4 平滑图像一、OpenCV-Python TutorialsP
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2023-11-26 19:40:48
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以openCV4.2配置cuda10.2为例。总共参考三个：本篇博客、CMake编译OpenCV、https://www.bilibili.com/video/av71643385就可以配置完成。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNN https://developer.nvidia.co
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2020-02-04 22:24:00
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---恢复内容开始--win10+python3.7.3+Anaconda3+CUDA10.0+cuDNN7.5+tensorflow_gpu1.13.1+opencv4.1.0(目前最新)要保证每个软件对其他软件版本要求，来配置开发环境的版本。(最重要的是：记住，并不是最新版本的软件版本就是最好最兼容。期间偶几次想卸载python3.7降到python3.5所有软件从头再来。。。最后还是被我一不
1.编译环境1）系统环境：Win10( i7-8700 CPU, 16GB RAM)+RTX 2070+VS2017 Enterprise+CUDA 11.6+cuDNN v8.5.0 2）CMake 3.24.1：https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.24.1/cmake-3.24.1-windows-x86_64.zip 3
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
使用opencv来分析地图中用到的一些函数记录灰度图读图像图像二值化显示图像形态学滤波：腐蚀和膨胀形态学滤波：开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽，黑帽 灰度图灰度图，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。 黑色：0 白色：255读图像Mat src=imread("/home/dan
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2024-09-27 20:12:35
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最新CUDA环境配置(Win10 + CUDA 11.6 + VS2019)本篇博客根据NVIDIA 官方文档所述, 并根据自己实践得出. 供各位需要的朋友参考.1.前言本篇文章的软件环境为:Windows 10CUDA 11.6VS2019CUDA是目前做人工智能, 深度学习等方向的必备工具库. 由CUDA衍生出的加速工具很多, 如: cuDNN, TensorRT, cuBLAS等HPC加速库
