Cuda加速:setUpNet DNN module was not built with CUDA backend; switching to CPU

本文介绍在Linux下使用CMake编译CUDA加速版本OpenCV的方法。首先要下载opencv 4.4.0及对应版本的opencv_contrib,修改cmakelist文件添加关键宏定义;编译时参考特定教程,注意其中Step #5;还给出了cmake编译选项,使用时需注意格式。

准备工作(第二步最重要)

  1. 下载opencv 4.4.0以及相应版本的opencv_contrib

  2. 修改cmakelist,在opencv\modules\dnn\CMakeLists.txt文件中添加

    add_definitions(-DHAVE_CUDA=1)

    尝试了很多教程,但是他们都漏了这一个关键的点,因为只有定义了HAVE_CUDA这个宏之后,相应的代码才会被编译进去

编译

参考 linux编译cuda加速版本的opencv
链接里的Step #5很重要

cmake编译选项(仅供参考,自行适配)

cmake \
-D WITH_CUDA=ON \
-D WITH_CUDNN=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
-D CUDNN_VERSION=‘8.0’ \
-D CUDNN_INCLUDE_DIR=’/usr/include/’ \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_ARCH_BIN=“5.3” \
-D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=./opencv_con

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