cuda版本的opencv指令
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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opencv410 GPU版本
重新编译的opencv GPU版本库,使用cuda10 支持xfeatures2d
源码编译OpenCV启用CUDA加速[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上,使用NVIDIA 4070 Ti Super显卡和CUDA 12.4环境,从源码编译OpenCV 4.10.0版本并启用CUDA加速的完整过程。内容包括克隆OpenCV和opencv_contrib源码库、检出特定版本、配置CMake参数(如安装路径、CUDA支持、opencv_contrib模块路径等)、生成Makefile、编译安装以及配置环境变量(PATH、LD_LIBRARY_PATH、PKG_CONFIG_PATH)的具体步骤。适用于需要在Linux环境下利用GPU加速OpenCV性能的开发人员参考。
opencv 4.6.0 32/64 位 lib 、dll、include 集合了feature、ipp、cuda
opencv 4.6.0 32/64 位 lib 、dll、include 集合了feature、ipp、cuda
OpenCV4.4+vs2017+已编译dll和lib(含cuda和contrib)
opencv_aruco440.lib opencv_bgsegm440.lib opencv_bioinspired440.lib opencv_calib3d440.lib opencv_ccalib440.lib opencv_core440.lib opencv_datasets440.lib opencv_dnn_objdetect440.lib opencv_dnn_superres440.lib opencv_dnn440.lib opencv_dpm440.lib opencv_face440.lib opencv_features2d440.lib opencv_flann4
opencv3.4.6cuda_install.zip
需要cuda支持的加速应用,主要是计算机视觉图像处理,速度上不来的,带不起来的,可以使用这版opencv。
opencv4.5.1+contrib在cuda10.0+cudnn7.6.4环境下编译的链接库
编译好的链接库,包含release和debug版本,支持gpu,可直接加载使用,算力大于等于7.5
OPENCV3.3&CUDA9;.0
OPENCV3.3和CUDA9.0联合编译结果,可以直接使用OPENCV中的GPU函数,文件中包含头文件和库。
build opencv
opencv的安装指令,cuda和非cuda版本,contrib的联合编译,QT的使用,安装路径的指定,以及所需的库文件列表
opencv4.5.5编译好的目录
使用环境:windows,qt5.14.2,opencv4.5.5 已经编译好了,在qt工程中配置就可使用,编译器得是msvc才行,MinGW不管用
opencv 4.7.0版本Windows操作系统32位dll
opencv 4.7.0版本有dnn模块,可用于onnx等模型的推理部署,官方给的是X64的dll,需要自己编译32位的动态链接库。 版本:opencv 4.7.0 操作系统:win7、win8、win10及以上 编译器:VS2019 动态链接库为32位,release版本,已经win7、win10 64位操作系统下VS2019 C++调用dll联调测试通过,现在共享出来给有需要的小伙伴。
opencv 4.6.0 x86 x64库
包含官方opencv 4.6.0 64位版本的lib/dll 及自己编译的vs2017(vc15)版本的x86库lib/dll.经自己测试,能正常用于vc++(mfc)下tensorflow 2.0 生成的pb文件调用并预测。主要包含include头文件及\opencv2,x64\vc15\lib\opencv_world460.lib opencv_world460d.lib,x64\vc15\bin\opencv_world460.dll opencv_world460d.dll,x86\vc15\lib\opencv_world460.lib opencv_world460d.lib,x86\vc15\bin\opencv_world460.dll opencv_world460d.dll.
并行计算程序设计案例(CUDA12.2+VS2022+opencv4.8)图像处理
灰度图像处理14张图片
opencv-3.4.8-build.rar
有opencv_world348.dll opencv_world348d.dll,has xfeature, 可以直接使用,NO_CUDA
Ubuntu16.04安装Cuda8.0、Cudnn5.1、Opencv3.1.0、Caffe
本人自己跳过无数的坑后安装成功的总结,对于单双显卡都可以使用的教程。
opencv410_64_win.rar
opencv编译有太多的坑了,这个包是OPENCV4.1.0+Contrib4.1.0的64位编译结果,包括64位的DLL、lib、include,分别在三个文件夹中保存,编译采用的是QT,因为CMAKE编译过程中也有太多的坑了,有需要的拿走
Win10 OpenCV GPU编译教程[源码]
本文详细介绍了在Windows 10环境下编译支持GPU的OpenCV C++版本的完整流程。首先,需要准备CUDA、cuDNN、CMake以及OpenCV源码和opencv_contrib模块。编译过程中需注意网络问题,建议使用完整的cache文件加速。通过CMake配置时,需勾选相关CUDA选项,并指定opencv_contrib模块路径。编译完成后,使用Visual Studio进行Release模式下的生成和安装。最后,文章提供了一个简单的C++代码示例,用于测试GPU功能是否正常工作。整个过程涵盖了环境准备、CMake配置、VS编译及功能测试,适合需要利用GPU加速OpenCV功能的开发者参考。
PC 版OpenCV4.4移植好的库
适用于Ubuntu16及以上,RedHat..等PC Linux操作系统,Arm的版在我的博客另外一个链接
Learning OpenCV: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library
Learning OpenCV: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library(第二版 C++版)
Learning OpenCV 2nd Early Release
Learning OpenCV 2nd Early Release.pdf
OpenCV编译选项指南[源码]
本文详细介绍了OpenCV的常用编译选项,包括构建Debug或Release版本、关闭测试和示例构建、构建有限模块集、配置代理、CPU优化级别、CUDA和OpenCL支持、图片和视频读写模块配置、并行处理选项、OpenGL支持以及深度学习神经网络推理后端和选项。此外,还提供了具体的配置示例,帮助开发者根据需求定制OpenCV的编译选项,以优化性能和功能。
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