win10下对编译完成后opencv_cuda进行移植

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#cuda #opencv #gpu #深度学习

本教程详细介绍了如何在Windows 10环境下，使用Visual Studio 2015 x64编译OpenCV 4.5.0源码以支持CUDA 10.0，并将编译后的opencv_cuda移植到Python 3.7.4环境中。配置过程包括复制安装文件，将cv2模块放入conda虚拟环境，以及修改配置文件。最后，通过测试代码验证了CUDA加速功能在opencv-python中的成功应用。
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win10下Opencv源码编译支持CUDA加速的Python环境，超级详细教程！
win10下对编译完成后opencv_cuda进行移植

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接着上一章win10下Opencv源码编译支持CUDA加速的Python环境，超级详细教程！，本章对编译完成后opencv_cuda进行移植
设置适配环境为：
Win10
Visual Studio 2015 x64
Opencv 4.5.0
Cuda10.0
Cudnn7.6.5
Python3.7.4
Numpy1.16.5

一、opencv-python环境配置

1.将前文生成的install 复制粘贴到本地；
2.将前文生成的cv2文件夹复制到所需的conda虚拟环境中；
在这里插入图片描述

3.更改cv2下的配置文件
config.py
在这里插入图片描述
config-3.7.py
在这里插入图片描述

二、 opencv-python cuda加速测试

在所对应的环境下测试CV2是否能够成导入；
在这里插入图片描述
在原来的推理代码中加入使用GPU加速代码；

net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

在这里插入图片描述
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2021年3月6日10:59:25

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