cuda opencv 安装

时间: 2023-08-28 22:23:01 浏览: 168
安装CUDA和OpenCV需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先安装英伟达驱动并下载CUDA和CUDNN。可以从英伟达官方网站下载最新的驱动程序和CUDA/CUDNN安装包。 2. 下载OpenCV和OpenCV_contrib库。可以从OpenCV官方网站下载最新的稳定版本,并从镜像站点下载以提高下载速度。 3. 将下载好的OpenCV_contrib库放置在OpenCV目录下,并在OpenCV目录下创建一个build文件夹。 4. 在build文件夹下打开终端,并输入以下命令进行配置和编译: ``` cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.4.0/modules -D WITH_CUDA=1 -D WITH_CUDNN=1 -D WITH_V4L=1 -D OPENCV_DNN_CUDA=1 -D CUDNN_VERSION='8.2.0' -D CUDNN_INCLUDE_DIR='/usr/local/cuda/include/' -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D CUDA_nppi_LIBRARY=true -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=1 -D CUDA_GENERATION=Pascal .. ``` 这将配置OpenCV的编译选项,包括使用CUDA和CUDNN加速等。 5. 配置完成后,输入以下命令进行编译和安装: ``` sudo make -j8 sudo make install ``` 这将使用8个线程进行编译,并将OpenCV安装到系统中。 6. 安装完成后,还需要执行以下操作以确保CUDA相关文件正确安装: ``` sudo cp cuda/include/*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 ``` 这将复制CUDA和CUDNN的头文件和库文件到相应的位置。 在安装过程中,可能会遇到一些错误。如果在使用cmake命令时报错,可以尝试解决方法中提到的问题。如果在make过程中出现错误,可以根据错误信息尝试解决方法中提到的问题。最后,确保按照给出的步骤和命令执行安装过程,以确保成功安装CUDA和OpenCV。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [opencv cuda版本安装](https://blog.csdn.net/sinat_41498648/article/details/124410988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Ubuntu18.04+Cuda11.0+Cudnn8.0+Opencv4.7.0 安装](https://blog.csdn.net/qq_41314786/article/details/129115178)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

相关推荐

最新推荐

recommend-type

CUDA与Opencv的结合

【CUDA与OpenCV的结合】 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA公司推出的统一计算设备架构,它使得程序员能够利用GPU(图形处理器)的强大计算能力来进行通用计算任务,而不仅仅局限于图形渲染。...
recommend-type

Caffe+VS2013+CUDA7.5+opencv2.4.10快速配置

这个过程涉及到的主要步骤包括OpenCV的配置、CUDA的安装、第三方库的下载以及Caffe项目在Visual Studio中的设置。 首先,我们需要配置OpenCV。下载OpenCV 2.4.10版本,并将其解压缩。根据你的系统是32位还是64位,...
recommend-type

CUDA和OpenCV图像并行处理方法研究

"CUDA和OpenCV图像并行处理方法研究" 本文提出了一种基于CUDA和OpenCV的图像并行处理方法,实现了图像二值化以及融合,经实验结果表明基于该方法可以提高图像处理效率。 CUDA架构与传统GPU通用计算相比,编程更简单...
recommend-type

AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接

AirKiss原理是一种创新的信息传输技术,主要用于解决智能设备与外界无物理连接时的网络配置问题。传统的设备配置通常涉及有线或无线连接,如通过路由器的Web界面输入WiFi密码。然而,AirKiss技术简化了这一过程,允许用户通过智能手机或其他移动设备,无需任何实际连接,就能将网络信息(如WiFi SSID和密码)“隔空”传递给目标设备。 具体实现步骤如下: 1. **AirKiss工作原理示例**:智能插座作为一个信息孤岛,没有物理连接,通过AirKiss技术,用户的微信客户端可以直接传输SSID和密码给插座,插座收到这些信息后,可以自动接入预先设置好的WiFi网络。 2. **传统配置对比**:以路由器和无线摄像头为例,常规配置需要用户手动设置:首先,通过有线连接电脑到路由器,访问设置界面输入运营商账号和密码;其次,手机扫描并连接到路由器,进行子网配置;最后,摄像头连接家庭路由器后,会自动寻找厂商服务器进行心跳包发送以保持连接。 3. **AirKiss的优势**:AirKiss技术简化了配置流程,减少了硬件交互,特别是对于那些没有显示屏、按键或网络连接功能的设备(如无线摄像头),用户不再需要手动输入复杂的网络设置,只需通过手机轻轻一碰或发送一条消息即可完成设备的联网。这提高了用户体验,降低了操作复杂度,并节省了时间。 4. **应用场景扩展**:AirKiss技术不仅适用于智能家居设备,也适用于物联网(IoT)场景中的各种设备,如智能门锁、智能灯泡等,只要有接收AirKiss信息的能力,它们就能快速接入网络,实现远程控制和数据交互。 AirKiss原理是利用先进的无线通讯技术,结合移动设备的便利性,构建了一种无需物理连接的设备网络配置方式,极大地提升了物联网设备的易用性和智能化水平。这种技术在未来智能家居和物联网设备的普及中,有望发挥重要作用。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

交叉验证全解析:数据挖掘中的黄金标准与优化策略

![交叉验证全解析:数据挖掘中的黄金标准与优化策略](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/eff0a03452b18f6b259f99cebef24bd9.png) # 1. 交叉验证的基本概念和重要性 ## 1.1 交叉验证的定义 交叉验证是一种统计方法,用于评估并改进机器学习模型的泛化能力。它通过将数据集分为几个小的“折”(或称为“子集”),然后迭代使用这些数据子集来训练和测试模型,从而得到模型性能的更准确估计。 ## 1.2 交叉验证的重要性 在机器学习过程中,我们通常面临一个重要的问题:模型可能对训练数据过度拟合,而不能很好地推广到新数据
recommend-type

在交换机上创建 VLAN10、VLAN20和VLAN30,将交换机 B 的 2-5 接口加入到 VLAN 10 中 用ensp写出配置命令

在交换机上配置VLAN并分配接口到特定的VLAN中,通常需要登录到交换机的命令行界面。以下是在华为交换机上使用eNSP(Enterprise Network Simulation Platform,企业网络模拟平台)模拟器进行VLAN配置的基本步骤和命令: 首先,进入系统视图: ``` system-view ``` 然后创建VLAN10、VLAN20和VLAN30: ``` vlan 10 vlan 20 vlan 30 ``` 接下来,将交换机B的2到5端口加入到VLAN10中,假设交换机B的接口编号为GigabitEthernet0/0/2至GigabitEthernet0/0/5
recommend-type

Hibernate主键生成策略详解

"Hibernate各种主键生成策略与配置详解" 在关系型数据库中,主键是表中的一个或一组字段,用于唯一标识一条记录。在使用Hibernate进行持久化操作时,主键的生成策略是一个关键的配置,因为它直接影响到数据的插入和管理。以下是Hibernate支持的各种主键生成策略的详细解释: 1. assigned: 这种策略要求开发者在保存对象之前手动设置主键值。Hibernate不参与主键的生成,因此这种方式可以跨数据库,但并不推荐,因为可能导致数据一致性问题。 2. increment: Hibernate会从数据库中获取当前主键的最大值,并在内存中递增生成新的主键。由于这个过程不依赖于数据库的序列或自增特性,它可以跨数据库使用。然而,当多进程并发访问时,可能会出现主键冲突,导致Duplicate entry错误。 3. hilo: Hi-Lo算法是一种优化的增量策略,它在一个较大的范围内生成主键,减少数据库交互。在每个session中,它会从数据库获取一个较大的范围,然后在内存中分配,降低主键碰撞的风险。 4. seqhilo: 类似于hilo,但它使用数据库的序列来获取范围,适合Oracle等支持序列的数据库。 5. sequence: 这个策略依赖于数据库提供的序列,如Oracle、PostgreSQL等,直接使用数据库序列生成主键,保证全局唯一性。 6. identity: 适用于像MySQL这样的数据库,它们支持自动增长的主键。Hibernate在插入记录时让数据库自动为新行生成主键。 7. native: 根据所连接的数据库类型,自动选择最合适的主键生成策略,如identity、sequence或hilo。 8. uuid: 使用UUID算法生成128位的唯一标识符,适用于分布式环境,无需数据库支持。 9. guid: 类似于uuid,但根据不同的实现可能会有所不同,通常在Windows环境下生成的是GUID字符串。 10. foreign: 通过引用另一个表的主键来生成当前表的主键,适用于关联实体的情况。 11. select: 在插入之前,通过执行SQL查询来获取主键值,这种方式需要开发者提供定制的SQL语句。 12. 注释方式配置: 可以通过在Java实体类的@Id和@GeneratedValue注解中指定generator属性来配置自定义的主键生成策略。 13. 小结: Hibernate的主键生成策略选择应基于数据库特性、性能需求以及是否需要跨数据库兼容等因素。在实际应用中,需要根据项目具体需求选择最适合的策略。 注意,合理选择主键生成策略对于数据库性能和数据一致性至关重要。例如,increment策略在多进程环境下可能会出现问题,而sequence和identity策略则更安全,但可能不适合所有数据库系统。因此,开发者应充分理解每种策略的优缺点,并结合实际情况作出决策。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【数据挖掘模型评估】:AUC-ROC曲线深度剖析及应用

![【数据挖掘模型评估】:AUC-ROC曲线深度剖析及应用](https://us.v-cdn.net/6030995/uploads/lithium_attachments/image/serverpage/image-id/197iD52A116307C7E332/roc.png) # 1. 数据挖掘模型评估基础 在数据挖掘领域,评估一个模型的性能是至关重要的环节。这不仅关系到模型是否能够满足预期任务的需求,而且还涉及到模型泛化能力的判定。传统上,模型的评估指标包括准确度、召回率、精确率等。然而,这些指标在面对不平衡数据集时可能会产生误导。因此,数据挖掘者需要更全面和深入的评估方法,而R