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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,需要到官网查询一下。在使用opencv的GPU加速之前,应该还需要安装NVID...

未知的函数中有GPU的应用程序接口调用。 是不是函数没声明。。

OpenCV的一些函数,如SURF,OpticalFlow,houghlines,提供了GPU加速版本,但是使用起来挺麻烦的,而且貌似效果没有宣传的那么好,你的这个程序应该是无GPU的。

需要重新编译opencv 的,最后getCudaEnabledDeviceCount();这个函数返回值大于零才行 // first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp" #pragma co...

因为gpu在计算上虽然比cpu快,但实际上在使用gpu的时候有一步非常耗时,那就是将内存与显存中的数据进行互相拷贝,同时这也是使用gpu运算时逃不掉的一步。所以使用gpu能够对算法提速多少,还要看你的应用具体情况。如果只是将数据放到gpu里面去...

:在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行;2.传输数据到GPU;3.确定grid,block大小; 4.调用内核函数,GPU运行程序;5.传输结果到CPU;6.继续主机代码执行。

因为它用的是c语言 一般来说gpu用来计算简单的大量的计算 而cpu用来计算繁琐复杂的计算 打个比方 gpu是1000个小学生 能熟练使用20以内加减法 cpu是四个教授 那你让他们做1000道20以内加减法 肯定是gpu快 不过如果计算步骤一复杂 比如说算微积分 ...

OpenCV的一些函数,如SURF,OpticalFlow,houghlines,提供了GPU加速版本,但是使用起来挺麻烦的,而且貌似效果没有宣传的那么好。

模块: ①core. 该模块定义了OpenCV的基本数据结构,包括多维数组

下载完成后并安装,确保CUDA SDK的bin目录(“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK4.2\C\common\bin”)已经添加到环境变量中后,我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。

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