opencv-python-cuda

### 关于 OpenCV with Python and CUDA Support OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库，支持多种编程语言和硬件加速技术。为了利用 NVIDIA 的 CUDA 技术来提升性能，可以按照以下方法安装带有 CUDA 支持的 OpenCV。 #### 安装指南 要安装具有 CUDA 加速功能的 OpenCV 库，通常需要手动编译源代码并启用相应的选项。以下是具体说明： 1. **下载 OpenCV 和 opencv_contrib**: 需要在本地目录中获取 `opencv` 和 `opencv_contrib` 源码文件[^2]。这一步可以通过 Git 命令完成： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **配置环境变量**: 确保已正确设置 CUDA 路径以及相关依赖项。如果是在 Windows 上操作，则可参考社区贡献者提供的指导文档[@masoudr’s Windows 10 installation guide][^4]。 3. **CMake 参数调整**: 使用 CMake 工具生成 Makefile 或 Visual Studio 解决方案时，请记得开启如下标志位以便激活 GPU 功能： - WITH_CUDA=ON - OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<path_to_opencv_contrib>/modules 4. **构建过程执行**: 根据操作系统差异采取不同的命令序列来进行实际编译工作。Linux 用户可能只需运行简单的 make；而针对 MSVC 平台则需打开对应项目解决方案再点击“Build All”。 5. **验证安装成功与否**: 成功完成后应该能够通过 python 测试脚本来确认是否加载了 cuda.core 模块。 ```python import cv2 as cv print(cv.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()) ``` 上述代码片段会打印出当前系统可用的 CUDA 设备数量[^1]。 #### 示例程序展示如何运用 OpenCV-Python 实现边缘检测算法(Canny) 下面给出一段简单例子演示怎样调用内置函数 edgeDetector 来识别图像中的边界线条特征: ```python import numpy as np import cv2 as cv def detect_edges(image_path): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_GRAYSCALE) if img is None: raise ValueError('Image not found') # Apply Gaussian blur before canny operation. blurred_img = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0) low_threshold = 50 high_threshold = 150 edges = cv.Canny(blurred_img,low_threshold ,high_threshold ) return edges if __name__ == '__main__': result = detect_edges('./test.jpg') cv.imshow('Edges',result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() ``` 此段落未涉及任何引用材料[].