openCV的CUDA GPU 版本安装 (Ubuntu windows 通用)_opencv_gpu版本安装

最后的话

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Oh YEAH, case sealed

文章目录

最全的Linux教程,Linux从入门到精通

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  1. linux从入门到精通(第2版)

  2. Linux系统移植

  3. Linux驱动开发入门与实战

  4. LINUX 系统移植 第2版

  5. Linux开源网络全栈详解 从DPDK到OpenFlow

华为18级工程师呕心沥血撰写3000页Linux学习笔记教程

第一份《Linux从入门到精通》466页

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内容简介

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本书是获得了很多读者好评的Linux经典畅销书**《Linux从入门到精通》的第2版**。本书第1版出版后曾经多次印刷,并被51CTO读书频道评为“最受读者喜爱的原创IT技术图书奖”。本书第﹖版以最新的Ubuntu 12.04为版本,循序渐进地向读者介绍了Linux 的基础应用、系统管理、网络应用、娱乐和办公、程序开发、服务器配置、系统安全等。本书附带1张光盘,内容为本书配套多媒体教学视频。另外,本书还为读者提供了大量的Linux学习资料和Ubuntu安装镜像文件,供读者免费下载。

华为18级工程师呕心沥血撰写3000页Linux学习笔记教程

本书适合广大Linux初中级用户、开源软件爱好者和大专院校的学生阅读,同时也非常适合准备从事Linux平台开发的各类人员。

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### 安装 OpenCV GPU 版本Ubuntu #### 准备工作 为了确保顺利安装 OpenCV GPU 版本,在开始之前需确认操作系统满足最低需求。建议使用 Ubuntu 18.04 或更高版本,因为这些发行版通常配备 GCC 和 G++ 编译器的适当版本 (至少为7),以及预装 Python 3.x 系列[^2]。 #### 安装依赖项 在编译前,需要更新包列表并安装必要的构建工具和其他依赖库: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev \ libtiff-dev libdc1394-22-dev ``` #### 下载 OpenCV 源码及其贡献模块 获取官方发布的最新稳定版 OpenCV 及其额外功能集 opencv_contrib: ```bash cd ~ git clone https://github.com/opencv/opencv.git cd ~/opencv git checkout <desired_version> cd .. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git cd ~/opencv_contrib git checkout <matching_opencv_version> ``` 注意替换 `<desired_version>` 和 `<matching_opencv_version>` 为你想要的具体标签号或分支名。 #### 设置 CUDA 支持 对于希望启用 GPU 加速特性的用户来说,还需要准备 NVIDIA 显卡驱动、CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK 的安装。这部分操作假设已经在 Docker 中运行带有 CUDA 支持的 Ubuntu 20.04 环境中完成设置[^3]。 #### CMake 构建配置 创建一个新的目录用于存放编译产物,并执行如下命令来指定所需的选项: ```bash mkdir -p ~/opencv/build && cd ~/opencv/build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -DBUILD_TIFF=ON \ -DBUILD_opencv_java=OFF \ -DWITH_CUDA=ON \ -DENABLE_FAST_MATH=ON \ -DCUDA_FAST_MATH=ON \ -DWITH_CUBLAS=ON \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \ -DPYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/cv/bin/python3 \ -BUILD_EXAMPLES=ON .. ``` 这里特别强调 `-DWITH_CUDA` 参数设为 `ON` 来激活对 CUDA 设备的支持;同时指定了其他一些优化参数以充分利用硬件性能[^1]。 #### 执行编译过程 一旦上述准备工作就绪,则可以通过下面这条指令启动实际的编译流程: ```bash make -j$(nproc) ``` 此步可能耗时较长取决于机器性能状况,请耐心等待直至结束。 #### 完成安装 最后一步就是把生成的目标文件复制到系统的标准路径下: ```bash sudo make install ``` 至此整个安装过程宣告完毕!
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