opencv——cuda

要在Ubuntu上编译OpenCV CUDA并使用CUDA加速，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了CUDA Toolkit 12。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装它。

2. 接下来，下载OpenCV和OpenCV-contrib的源代码。可以使用以下命令下载最新版本：

   wget https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.2.zip -O opencv.zip
   wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.5.2.zip -O opencv_contrib.zip

这将下载OpenCV和OpenCV-contrib的压缩文件。

3. 解压下载的压缩文件：

   unzip opencv.zip
   unzip opencv_contrib.zip

这将解压缩OpenCV和OpenCV-contrib的源代码。

4. 设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH环境变量指向OpenCV-c

相关问题

安装opencv——contrib不成功

安装opencv-contrib的步骤如下：

1. 确保已经安装好了opencv，可以通过命令"pkg-config --modversion opencv"来检查。

2. 下载opencv-contrib的源码，可以在Github上下载最新的版本。

3. 解压源码并进入目录，执行以下命令：

mkdir build
cd build
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../modules ../
make -j4
sudo make install

其中，-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH指定了opencv-contrib的路径，如果路径不对，会导致编译失败。

4. 编译完成后，需要将opencv-contrib的库路径添加到LD_LIBRARY_PATH中，可以通过以下命令实现：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

5. 最后，可以通过import cv2检查opencv-contrib是否安装成功。

如果还是不成功，可以检查以下几点：

1. 是否安装了依赖库，例如libjpeg、libpng、libtiff、libjasper等。

2. 是否正确设置了环境变量，例如OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH、LD_LIBRARY_PATH等。

3. 是否正确执行了所有步骤，例如是否执行了sudo make install等命令。

cmake opencv contrib cuda

CMake是一个跨平台的自动化建构系统，它能够生成根据平台，编译器和用户设置而自动产生makefile或者project文件，从而达到跨平台的编译目标。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，其包含了很多计算机视觉算法和工具。OpenCV contrib是OpenCV的扩展模块，提供了一些实验性的功能和算法。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算架构，它可以利用GPU的并行计算能力来加速图像处理和计算机视觉任务。

在使用CMake来构建包含OpenCV contrib和CUDA的项目时，需要确保CMake能够正确地找到OpenCV和CUDA的安装路径。首先，在CMake中设置OpenCV和OpenCV contrib的路径，以便在项目中使用OpenCV的功能和算法。然后，需要通过CMake启用CUDA，并指定CUDA的安装路径和库。接着，通过CMake配置项目，生成相应平台的makefile或project文件。最后，使用生成的文件编译项目，即可在项目中使用OpenCV contrib和CUDA来进行图像处理和计算机视觉任务。

总之，通过CMake来构建包含OpenCV contrib和CUDA的项目，需要正确配置OpenCV和CUDA的路径，并在CMake中启用CUDA并为其指定路径和库，最终完成项目的配置和编译。这样就可以在项目中充分利用OpenCV contrib和CUDA的功能和算法，实现更高效的图像处理和计算机视觉任务。