opencv cuda编译
时间: 2023-05-21 09:06:59 浏览: 310
对于opencv cuda编译的问题,需要先判断您使用的操作系统和CUDA的版本,然后按照对应的指南进行编译。一般来说,可以通过cmake来生成makefile文件,然后使用make进行编译。更具体的步骤可以参考官方文档,或者在网上找到相关经验分享。
相关问题
ubuntu opencv cuda编译
### Ubuntu 上使用 CUDA 编译 OpenCV 的教程
在 Ubuntu 系统中,通过 CUDA 加速 OpenCV 是一种常见的需求。以下是详细的说明和操作指南。
#### 准备工作
确保系统已安装 NVIDIA 驱动程序以及支持的 CUDA 工具包版本。可以通过以下命令验证驱动状态:
```bash
nvidia-smi
```
如果未安装驱动或工具包,则需先完成这些基础设置[^1]。
#### 下载源码
从官方仓库获取最新版 OpenCV 和 `opencv-contrib` 扩展模块。例如,对于特定版本 4.2.0 或其他版本,可以执行如下命令下载并解压:
```bash
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.2.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.5.2.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
```
将扩展模块路径指向对应的文件夹位置以便后续配置时引用[^3]。
#### 创建构建目录
进入 OpenCV 解压后的根目录创建一个新的子目录用于存储编译过程中产生的中间产物,并切换到该新建立好的地方继续下一步骤。
```bash
cd opencv-4.5.2
mkdir build && cd build
```
#### 配置选项
利用 CMake 来定义各种参数来适应个人硬件条件与功能偏好。这里给出一个典型的例子适用于具有 RTX 2080 Ti 显卡架构编号为 7.5 的情况下的基本指令集:
```bash
cmake \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-4.5.2/modules \
-D WITH_CUDA=ON \
-D CUDA_ARCH_BIN=7.5 \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
```
上述命令中的 `-D WITH_CUDA=ON` 启用了 GPU 支持;而 `-D CUDA_ARCH_BIN=7.5` 则指定了目标设备计算能力等级匹配当前使用的显卡型号特性[^2]。
#### 开始编译过程
一旦所有必要的变量都已经被正确设定好了之后就可以运行实际制造流程了,在多核处理器环境下推荐加上线程数标志加快速度比如下面这样指定八个并发作业单元来进行处理:
```bash
make -j8
```
最后一步就是把生成出来的二进制文件复制到标准库路径下使得整个操作系统能够识别它们成为可用资源的一部分:
```bash
sudo make install
```
至此完成了基于 CUDA 技术增强性能表现形式下的自定义化 OpenCV 库部署全过程描述完毕。
---
### 注意事项
为了保证最佳兼容性和稳定性,请始终确认所选组件之间的相互依赖关系保持一致,尤其是不同发行版之间可能存在细微差异需要注意调整相应部分以适配具体场景需求变化。
opencv contrib cuda编译
### 如何使用 CUDA 编译 OpenCV 和 contrib 模块
为了实现带有 CUDA 加速功能的 OpenCV 及其 contrib 模块的编译,以下是详细的指导:
#### 准备工作
在开始编译前,需准备好以下资源并完成安装:
- **OpenCV**:可以从官方网站下载最新版本的 `.exe` 文件[^3]。
- **OpenCV Contrib**:从 GitHub 上获取对应版本的源码文件[^5]。
- **CUDA Toolkit**:推荐使用稳定版本(如 CUDA 12.1),以及配套的 cuDNN 库。
- **Video Codec SDK**:将其 `lib`、`include` 和 `bin` 放置到 CUDA 的安装目录下。
- **CMake**:用于配置和生成构建脚本。
#### 配置 CMake 参数
按照以下步骤设置 CMake 参数以支持 CUDA 功能:
1. 创建一个新的安装路径,在 OpenCV 源代码根目录下建立名为 `install` 的文件夹。
2. 解压 OpenCV Contrib 并将其放置于 OpenCV 源代码目录下的子文件夹中,通常命名为 `source`。
3. 启动 CMake GUI 工具,并指定以下参数:
- 设置 OpenCV 源代码路径和目标二进制路径。
- 在搜索框中输入 `extra_modules_path`,指向 OpenCV Contrib 的模块位置。
- 输入 `WITH_CUDA` 并勾选该选项以启用 CUDA 支持。
- 如果需要使用非自由算法(如 SURF、SIFT),则查找 `OPENCV_ENABLE_NONFREE` 并勾选此项[^4]。
- (可选)输入 `BUILD_opencv_world` 来决定是否生成单个综合库文件 `opencv_world.lib`。
#### 处理常见问题
在配置过程中可能会遇到一些错误提示或警告消息。例如,某些依赖项可能无法自动下载。此时可以通过手动访问日志中的链接地址来补全缺失文件。对于网络较慢的情况,还可以参考预缓存的镜像站点提供所需材料。
#### 构建与验证
当所有必要选项都已正确设定后执行以下操作:
- 单击 “Configure” 进行初步检测;
- 若无误,则点击 “Generate” 生产相应的 Makefile 或 Visual Studio Solution 文件[^2];
- 使用命令行工具或者 IDE 开始实际编译流程,等待完成后即可获得带 GPU 加速特性的动态链接库 (DLLs) 和静态库 (.libs)[^3]。
```bash
# 示例 Linux 环境下的终端指令序列
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-D WITH_CUDA=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/modules \
..
make -j$(nproc)
sudo make install
```
---
阅读全文
相关推荐














