cmake opencv contrib cuda
时间: 2023-12-26 18:02:24 浏览: 44
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。
相关问题
tx2安装opencv cuda加速
为了在TX2上安装带有CUDA加速的OpenCV,你需要重新安装OpenCV并编写相应的代码。首先,你可以通过前往OpenCV和opencv_contrib的GitHub仓库下载最新的源码。将opencv-4.1.1.zip和opencv_contrib-4.1.1.zip放在同一个文件夹并解压缩,然后将解压后的opencv_contrib-4.1.1文件夹放在opencv-4.1.1文件夹中。接下来,你可以执行一些命令来编译和安装OpenCV,其中包括使用cmake-gui来配置和生成编译文件。确保在/usr/lib/目录下没有其他版本的OpenCV影响。你可以使用以下命令来检查是否存在其他版本的OpenCV:find / -name "*opencv*" 2>/dev/null。这样就可以在TX2上安装带有CUDA加速的OpenCV了。
安装opencv时支持cuda
要安装支持CUDA的OpenCV,需要先安装CUDA和CUDNN。安装CUDA和CUDNN的过程可以参考官方文档。
安装完CUDA和CUDNN之后,可以按照以下步骤安装支持CUDA的OpenCV:
1. 下载OpenCV的源代码,并解压到一个目录中。
2. 进入OpenCV的源代码目录,在终端中执行以下命令:
```
mkdir build
cd build
```
3. 在终端中执行以下命令,生成Makefile:
```
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_CUDA=ON \
-D CUDA_ARCH_BIN=<Your GPU> \
-D CUDA_ARCH_PTX=<Your GPU> \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<path to opencv_contrib/modules> \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
```
其中,`<Your GPU>`应替换为您的GPU架构,例如`6.1`,可以使用以下命令查看GPU架构:
```
nvcc --list-gpu-architectures
```
`<path to opencv_contrib/modules>`应替换为opencv_contrib模块的路径。
4. 在终端中执行以下命令,编译OpenCV:
```
make -j8
```
其中,`-j8`表示使用8个线程编译,可以根据自己的CPU核心数进行调整。
5. 在终端中执行以下命令,安装OpenCV:
```
sudo make install
```
如果安装成功,应该可以在Python中导入cv2模块,并使用GPU加速的OpenCV函数了。