本文转载自OpenCV学堂。 OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。...第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速； 第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1a7cm/ 02 CUDA加速演示 OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的...CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的CUDA加速。
OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...CUDA加速。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1a7cm/ 02 CUDA加速演示 OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的...CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的CUDA加速。
OpenCV4.2.0发布，终于支持CUDA加速，还有其他更新，赶紧来试试吧！ ? ? ? ? ?...CUDA加速时间对比： https://github.com/opencv/opencv/pull/14827 ? ?...人脸美化实例: https://docs.opencv.org/4.2.0/d4/d48/tutorial_gapi_face_beautification.html ?...图像修复重建实例: https://docs.opencv.org/4.2.0/dc/d2f/tutorial_xphoto_inpainting.html ?
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...CUDA加速。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1a7cm/ 02 CUDA加速演示 OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的...CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的CUDA加速。
OpenCV:这个做图像的都知道，我就不多说了。 Python:现在流行的脚本编程语言，Caffee支持使用。...CUDA6.5安装 从官网上下载对应的安装包，我这里下载的是cuda_6.5.14_linux_64.run。这个安装包里其实有三个部分，包括一个显卡驱动、CUDA安装包还有一个CUDA例子。...310 Result = PASS OpenCV安装 关于OpenCV在ubuntu下的安装方法，有人写了完整的脚本，直接用就行了。...下载地址：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV 下载适合自己的版本脚本，执行即可 sudo ..../opencv2_4_9.sh atlas安装 这个直接安装即可 sudo apt-get install libatlas-base-dev 安装后，把相应的库添加到系统的链接库路径中。
1 卸载默认安装的 opencv 默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能； 通过 jetson_release -v...和 opencv_contrib (目前 opencv 最新版本为 4.10.0 版本，可以根据需要安装最新版本) opencv 版本和 opencv_contrib 版本需要对应； 1）下载源码：...opencv 源码地址：https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.9.0.tar.gz opencv_contrib 源码地址：https...4） 执行 cmake： 需要进行适配的地方： - 修改 CUDA_ARCH_BIN 和 CUDA_ARCH_PTX 的版本，这个在第一步中 通过 jetson_release -v 命令可以查看；...=1 \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \ -DCUDA_ARCH_BIN=7.2 \ -DCUDA_ARCH_PTX=7.2 \ -DWITH_CUDA
clSetKernelArg 将内核发送给命令队列，执行内核–>clEnqueueNDRangeKernel 获取计算结果–>clEnqueueReadBuffer 释放资源–>clReleaseXX** cuda
CUDA加速版本的OpenCV库。 ...可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！...软件版本信息： -Win10-VS2017-CMake 3.13.x-OpenCV 4.5.4-CUDA 11.0.x-cuDNN 8.2.0 OpenCV+CUDA编译 整个编译过程主要分为三步...OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库，重新配置OpenCV开发环境，对比YOLOv5部署，CPU运行推理测试结果如下： 添加两行代码，启用GPU运行推理测试结果如下...对比一下，加速效果真得是杠杠滴！所以值得编译OpenCV+CUDA支持，因为它不光加速深度学习模型推理，对传统图像处理均有加速！
编译示例代码 我们使用 OpenCV 2.0 和 Visual studio 2008 来开发此代码。要编译示例代码，我们需要安装 OpenCV。 OpenCV可以从这里免费下载。...OpenCV（开源Computer Vision）是一个用于实时计算机视觉的编程函数库。下载 OpenCV 并将其安装到您的系统中。安装信息可从这里读取。 我们需要配置我们的可视化工作室环境。...我们使用 OpenCV 函数来查找这些值。
CUDA安装与配置 根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。 ? 以及， ? ?...第一次configure完成之后，勾选BUILD_opencv_world. ? 以及，勾选OPENCV_DNN_CUDA，选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 ?...勾选WITH_CUDA。 ?...在测试代码中配置包含目录和库目录，添加附加依赖项，opencv_world420.lib ? ? ? 由于项目的关系，代码就不贴出来了，官方提供了一份代码示例。...总结 opencv和opencv_contrib版本要对应 在下载部分第三方库时也要找好对应版本。 勾选WITH_CUDA 、OPENCV_DNN_CUDA。
opencv中虽然也有形状匹配算法，但是，是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度，具有旋转缩放不变性。因此，无法求出目标形状的旋转和缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开，比如圆形和正方形。...其中金字塔用来对算法进行加速。先在顶层金字塔进行快速搜索匹配得到一个匹配位置，然后在下一层金字塔进行匹配的时候就能在该区域的roi内进行搜索，以此类推，直到最底层。通过金字塔可以大大加快匹配速度。
看来以后视频处理必须CUDA版本才过瘾。来自官方的更多加速比较图示如下： ? 测试1920x1080大小的视频文件，处理帧率如下： ? 可以说完全实时无压力！...04 模块支持与应用场景 既然CUDA加速这么厉害，为什么OpenCV在正式的release中却没有包含呢？本人觉得OpenCV正式的官方Release版本主要是考虑普适性的问题。...此外OpenCV中DNN模块已经支持OpenVINO加速执行与NCS2加速、所以OpenCV DNN模块不支持英伟达显卡加速支持，支持的模块大部分是以前的传统图像处理、对象检测、特征匹配、双目、图像拼接部分...，其实这些对我们已经十分有用，大大扩展了OpenCV的应用场景、另外千万不要随便使用CUDA加速，有些简单的算法，OpenCV已经做的很好了，加速的效果并不明显，不信可以看下面的这个例子： ?...这个是因为OpenCV中使用CUDA需要把Mat对象数据上传到CUDA支持单元，完成处理以后再下载到Mat对象上，对一些简单的图像处理，这个操作很容易成为性能瓶颈，从而降低了加速效应。
CUDA支持模块 01 OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行，实现对OpenCV图像处理程序的加速运行，当前支持加速的模块包括如下： 图像背景分割 视频编解码 特征2D 卷积滤波 图像处理...要想利用GPU实现CUDA OpenCV加速，第一步当然是重新编译OpenCV源码实现对CUDA的支持，这个可以参考我之前发的文章 OpenCV4 | 如何让传统图像处理实现三十倍加速的顶级技能 收到大家的反馈...，觉得视频比较好，所以又录制了一个OpenCV4 + CUDA加速编译与配置的视频教程，B站可以免费看： https://www.bilibili.com/video/av71643385 代码演示教程...CUDA支持各种光流算法，这里需要注意的时候，最新的OpenCV4中出现的DIS光流还不支持CUDA加速调用。CUDA光流算法支持调用基本上都可以达到10帧左右。...调用CUDA加速的稠密光流法， CPU版本运行在1～2帧左右，CUDA加速效果很明显。
using namespace cv; using namespace cv::gpu; //自定义内核函数 __global__ void.../gpu/gpu.hpp> #include using namespace cv; using namespace cv::gpu.../opencv.hpp> #include #pragma comment(lib,"opencv_gpu2410d.lib") #pragma comment...(lib,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") using namespace cv; using...右键单击.cu文件，单击属性，修改编译规则，选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDA SDK的目录。
为了解决这个问题，OpenCV在2010年增加了一个新模块，该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试： ?...让我们看一下CUDA加速的OpenCV的官方文档。...让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中，实现一个简单的演示，演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。 我们首先来看一下如何使用CPU来完成此操作。...总结 本文我们概述了GPU OpenCV模块并编写了一个简单的演示，以了解如何加速Farneback的Optical Flow算法。...我们研究了OpenCV为该模块提供的API，您也可以重用该API来尝试使用CUDA加速OpenCV算法。
查看cuda11支持的vs版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html tmp.png...1，安装 visual studio 2019 community 免费版 2，下载安装CUDA Toolkit，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...，如下： tmp.png 9，再configure 10，在搜索框中 WITH_CUDA，BUILD_CUDA_STUBS，都打勾，点击【configure】按钮。...换成了opencv4.4版本 2.配置了 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，WITH_CUDA，CUDA_FAST_MATH，ENABLE_FAST_MATCH，BUILD_opencv_world...compilingopencv4-4-0withcudaandopencv-python/ 参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1523416 OPENCV_DNN_CUDA
CUDA11.3 OpenCV4.8源码包 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.8.0 OpenCV4.8 扩展模块源码包 https://...github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.8.0 把OpenCV4.8与OpenCV4.8扩展包都解压缩到D盘，目录分别如下： D:\opencv-...然后设置扩展模块路径 设置完成以后，搜索CUDA关键字，全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】，运行完成以后，再次搜索CUDA关键字，选择如下： 点击【Generate】，生成如下： 从newbuild...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块，统统取消勾选（默认是勾选的） 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持，修改包含目录、库目录、链接器，然后设置好新的环境变量路径...(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8
OpenCV4.3正式发布 opencv4.3包括集成ARM上tengine推理加速引擎框架支持，OpenVINO加速引擎默认使用 nGraph API等重大改动。 DNN模块改进 1....发布地址 https://github.com/opencv/opencv/releases
不过反正我并不需要cuda版本的OpenCV，我只要能装上OpenCV就行，所以我修改了前面的build_opencv.sh脚本，把make时cuda相关的配置都OFF了。更改后的：#!...CUDA). echo "Installing build dependencies."...=${PREFIX} -D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.2,7.2,8.7 -D CUDA_ARCH_PTX= -D CUDA_FAST_MATH=...CUDNN_VERSION='10.2' -D EIGEN_INCLUDE_PATH=/usr/include/eigen3 -D ENABLE_NEON=ON -D OPENCV_DNN_CUDA.../modules -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D WITH_CUBLAS=OFF -D WITH_CUDA=OFF
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