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【opencv】【GPU】windows10下opencv4.8.0-cuda C++版本源码编译教程
提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录 【opencv】【GPU】windows10下opencv4.8.0-cuda C++版本源码编译教程前言准备工具cuda/cudnncmakeopencv4.8.0opencv_contrib CMake编译VS2019编译可能出现的问题cmake编译过程中可能出现的问题VS2019编译过程中可能出现的问题 测试使用GPU总结 前言OpenCV是一个开源的计算机视觉库,包含了核心模块和扩展模块,提供了基础的图像处理和计算机视觉算法,以及一些机器学习工具。而OpenCV Contrib是OpenCV社区贡献的一组扩展模块之一,包含了一些较为新颖和实用的算法和工具函数,提供了一些高级的图像处理和计算机视觉算法。这些功能和算法可能不适合所有用户或者还处于实验性阶段。OpenCV Contrib模块中的代码由社区贡献者开发和维护,它们提供了一些在OpenCV核心库中尚未包含的新特性和实验性功能。 准备工具cmake、vs2019、opencv4.8.0、opencv_contrib-4.8.0、cuda、cudnn cuda/cudnn安装cuda、cudnn可以参考此前博主的【深度学习windows10环境配置详细教程】,因为对于新手来说,需要注意的细节比较多,这里不浪费篇幅重复讲述了。 cmakeCMake官方下载地址,下载cmake-3.27.7-windows-x86_64.msi。 Opencv官方下载地址,下载OpenCV – 4.8.0 Sources,下载解压opencv-4.8.0.zip。 opencv_contrib官方下载地址,选择opencv对应的contrib版本,例如opencv4.8.0对应就是opencv_contrib-4.8.0.zip。下载后直接解压。 ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() cmake编译过程是会从githup上下载数据,但是一般都会出现下载失败的情况,这里建议读者先跳到【可能出现的问题】这一小节,来确认是不是自己也出现了下载失败的情况。 VS2019编译 使用VS2019 (以管理员方式运行) 打开刚刚编译工程OpenCV.sln,在release|x64模式下,在解决方案资源管理器—>CMakeTargets—>右键点击ALL_BUILD–>生成。![]() ![]() 编译完成后在where to build the binaries位置的install文件夹内生成以下内容。 cmake编译出现Download failed的问题。 在where to build the binaries位置里面有个CMakeDownloadLog.txt,将里面下载链接复制到浏览器进行下载, 注意用来替换的文件的名称要与对应空文件的名称保持一致。
通常是对于部分资源,vs2019没有管理员操作权限,因此只需要用管理员身份重新打开进行操作即可。 这里用一段简单的c++代码验证安装完成的opencv是否支持gpu设备。 #include #include int main() { // 检查是否支持CUDA if (cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount()) { std::cout |
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