opencvgpu（opencvgpu版本）

本篇文章给大家谈谈opencvgpu，以及opencvgpu版本对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、opencv怎么开启GPU加速
• 2、opencvcuda。gpu不动
• 3、Windows下opencv调用GPU的问题
• 4、opencvgpu加速效果如何
• 5、opencv(C++)GPU、CPU 模板匹配

opencv怎么开启GPU加速

需要重新编译opencv 的，最后getCudaEnabledDeviceCount();这个弊册函数返回值大于零租吵宏才行

// first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"

#include 碰羡iostream

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include "opencv2/gpu/gpu.hpp"

#pragma comment(lib,"opencv_gpu2410.lib")

#pragma comment(lib,"opencv_core2410.lib")

using namespace std;

using namespace cv;

using namespace cv::gpu;

int main()

{

int i;

try

{

cout getCudaEnabledDeviceCount();

}

catch(const cv::Exception ex)

{

cout "Error:" ex.what() endl;

}

system("PAUSE");

return 0;

}

opencvcuda。gpu不动

1.安装CUDA

1.1 安装的cuda版本与英伟达驱动顷拦穗中的版本必须是一致的

1.2 安装的cuda后必须把cuda的环境配置到系统的环境变量中

1.3 检查cuda安装的雀卜版本与英伟达版本是不是衡圆一致的

[img]

Windows下opencv调用GPU的问题

要用gpu不是非要使用cmake编译，exe安装版本就行。但是opencv只支持NVIDIA的CUDA技术，AMD显卡无解。不仅如此，NVIDIA的显卡也不是全部都支持CUDA的，具体哪些显卡芯片支持，需要到官网查询一燃镇搭旅陪下。在使用opencv的GPU加速之前，应该还需要安装NVIDIA的CUDA运行环境才行。说实话，我之前测试过皮拿gpu，可能是显卡不是很高端，运行效能并不高，因为将数据从内存搬运到显存、运算完后再从显存搬运回内存是非常耗时的。运算过程提高的那点效能基本都被数据搬运消化掉了。

opencvgpu加速效果如何

很好。宏知opencv最近版本对GPU加速提供了很好的支持， 使用起来也非常方便，源尺DNN模块默认使用第蔽裂消一个GPU卡进行加速，当我们建立多个检测任务，并且电脑包含多个GPU的时候，我们更希望把每个模型分配到不同的GPU卡上，发挥多个GPU卡的加速效果。

opencv(C++)GPU、CPU 模板匹配

本文主要关注opencv常规版和cuda版的模板匹配算法，网上cuda版的资料不多，这里做个记录，以后用到也好有个参考。

@[toc]

opencv cuda版需要自己用cmake编译，编译过程并不复杂，cmake编译成vs的项目，然后用vs编译成opencv_worldXXX.dll.编译燃尺租过程可参考 link1 , link2

GPU加速模板匹配看起来效果并不是很好，测试了不同大小的图片有的情况速度会超过CPU，本来觉得应该会有几倍的加速效果，但是其实并没有，大多数情况下反而是变慢了。开始觉得是cpu向gpu传图的过程耗时较多，后面去掉传图的过程只看匹配过程，它的计算就是比cpu的慢，不知道是不是因困历为这块GPU太低端了。皮兆

关于opencvgpu和opencvgpu版本的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。