opencv cuda11.8 下载

时间: 2025-04-21 11:41:56 浏览: 47
### 下载适用于CUDA 11.8的OpenCV 对于希望在Ubuntu 20.04上配置Anaconda环境下支持CUDA 11.8的OpenCV 4.8.0版本的情况,可以按照如下方法操作[^4]。 #### 准备工作 确保已经安装好所需的CUDA工具包以及cuDNN库。完成之后,需确认环境变量已正确设置以便于后续编译过程中能够识别到这些依赖项。 #### 获取源码 从GitHub仓库获取最新的`opencv`和`opencv_contrib`模块源代码: ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git --branch 4.8.0 git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git --branch 4.8.0 ``` #### 编译构建 进入克隆下来的`opencv`目录并创建一个新的子目录用于存放编译后的文件: ```bash cd opencv mkdir build && cd build ``` 使用CMake来配置项目,在此期间指定必要的参数以启用GPU加速特性,并指向之前下载好的`opencv_contrib`路径: ```cmake cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -DBUILD_opencv_python3=ON \ -DPYTHON3_EXECUTABLE=~/.local/bin/python3 \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \ -DWITH_CUDA=ON \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-11.8 \ .. ``` 上述命令中的选项解释: - `-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`: 设置为发布模式优化性能。 - `-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local`: 安装位置,默认即可。 - `-DBUILD_opencv_python3=ON`: 构建Python接口的支持。 - `-DPYTHON3_EXECUTABLE=~/.local/bin/python3`: Python可执行文件的位置(根据个人情况调整)。 - `-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules`: `opencv_contrib`附加功能所在路径。 - `-DWITH_CUDA=ON`: 启用CUDA支持。 - `-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-11.8`: CUDA安装根目录。 接着就可以开始编译过程了: ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 最后一步是为了加快编译速度而加入了CPU核心数作为并发线程数量;如果遇到权限不足的问题,则可能需要加上`sudo`前缀再次尝试。 通过以上步骤应该就能成功搭建起带有CUDA 11.8支持的OpenCV开发环境了。
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