Window编译Opencv CUDA

本文详述如何在Windows上编译OpenCV以支持CUDA进行GPU编程。首先,介绍了CUDA的下载和安装验证过程。接着,下载并使用CMake来编译OpenCV,确保设置好OPENCV_EXTRA_MODULE_PATH指向opencv_contrib的modules目录。经过编译和项目生成,最终成功创建了支持CUDA的OpenCV库,整个过程大约需要4小时。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

### 使用CMake编译OpenCV #### 准备资源 对于在Windows环境下使用CMake编译OpenCV,需要准备好一系列必要的软件包和库。这包括但不限于: - **OpenCV及其贡献模块**:可以从官方网站获取最新版的OpenCV安装程序(.exe),而`opencv_contrib`则应从GitHub上下载源代码压缩包[^2]。 - **构建工具链**:推荐选用Visual Studio作为IDE环境,版本方面建议采用较为稳定的发行版如VS2019[^3]。 - **辅助开发组件(可选)**:如果计划集成GPU加速功能,则还需要额外配置CUDA Toolkit及相关依赖项,例如Video Codec SDK等,并将其相应头文件与静态库正确安置于指定位置以便链接器访问。 #### 设置工作区结构 创建合理的项目目录布局有助于简化后续操作并保持良好的组织性。通常情况下,在已安装好的OpenCV根目录下的`source`子文件夹内部新增名为`install`的空间用于存放最终产物;与此同时,把解压后的`opencv_contrib`置于同一级路径之下以供识别附加特性支持。 #### 初始化CMakeLists.txt配置过程 启动CMake GUI应用程序之后,需依次完成如下设定动作: - 输入源码所在绝对路径至“Where is the source code”,即指向先前提到过的OpenCV顶层目录; - 设定目标输出地点通过填写“Where to build the binaries”字段——可以是指向之前建立用来保存中间结果的工作空间; - 接下来点击`Configure`按钮触发初步解析流程,期间会弹窗询问选择何种生成器类型,这里应当选取对应平台架构(x64)以及默认本地编译器选项; - 待上述步骤完成后,界面右侧会出现众多可供调整的关键字参数列表,其中部分可能涉及第三方插件启用状态或是特定硬件优化开关,请依据个人需求合理勾选或取消标记。 #### 开始编译任务 当所有前期准备工作就绪后,再次按下`Generate`键即可让CMake自动生成适用于选定IDE格式化的解决方案文件(*.sln*)。随后打开该方案文档导入至Visual Studio环境中执行实际编译命令直至整个工程项目成功构建完毕[^4]。 ```cpp // 示例:简单的测试程序验证是否能正常调用OpenCV函数接口 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { std::cout << "OpenCV version : " << CV_VERSION << std::endl; cv::Mat image = cv::imread("example.jpg"); if (image.empty()) { std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl; return -1; } cv::imshow("Display window", image); int k = cv::waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window return 0; } ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序猿的杂货店

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值