【源码封号LOL】【跟风盘源码】【html文件下载源码】opencv fast 源码

来源:dds源码分析

1.在windows11上编译opencv使用cuda加速

opencv fast 源码

在windows11上编译opencv使用cuda加速

       在Windows 环境下,源码利用CUDA加速OpenCV的源码编译过程可以显著提升性能。以下是源码具体步骤的概述:

       1. **环境与软件准备**:

       - 安装Windows 、Visual Studio 、源码CMake-gui以及Anaconda(用于管理Python环境)。源码源码封号LOL

       - 确保已安装CUDA工具包、源码跟风盘源码Visual Studio编译器,源码还需下载OpenCV源码和opencv-contrib源码。源码

       - 需要安装CUDA及CUDNN环境,源码确保Opencv与opencv-contrib版本匹配。源码

       2. **安装步骤**:

       - 下载并安装Visual Studio 和CMake-gui。源码

       - 使用管理员权限打开CMake-gui,源码设置OpenCV源码路径,源码html文件下载源码可能需要设置Python路径(如果安装在虚拟环境中)。源码

       - 配置Visual Studio版本和平台(位)。源码

       - 配置过程中,确保WITH_CUDA、php 加密 源码 博客OPENCV_DNN_CUDA、ENABLE_FAST_MATH等CUDA相关选项被选中,并勾选BUILD_opencv_python3和opencv_contrib模块。

       3. **编译过程**:

       - 打开CMake-gui,有源码的设计配置CUDA架构(根据显卡型号选择合适的算力)。

       - 生成Visual Studio项目(OpenCV.sln),并选择对应版本的Visual Studio打开。

       - 选择release版本和x平台进行编译,这可能需要几分钟。

       - 完成第一个编译后,进行安装,将OpenCV安装到Anaconda环境中。

       4. **测试与参考**:

       - 编译成功后,可通过打印数值确认。编译教程参考了如下的博客:

       - [opencv-python使用GPU资源](/lujx_/article/details/)

       - [CMake编译OpenCV 4.5.5/4.6.0/4.7.0 GPU版及VS配置](/optimistwenshen/article/details/)

       - [Windows上编译OpenCV使用CUDA加速DNN模型推理](/optimistwenshen/article/details/)

       通过以上步骤,您可以在Windows 上利用CUDA为OpenCV编译加速,提升深度学习和计算机视觉任务的性能。

文章所属分类:百科频道,点击进入>>