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OpenCV4.2 版本 DNN模块使用CUDA加速教程 VS2017 Window10

CUDA安装与配置 根据自己的GPU 选择合适的版本,我的是RTX2080Ti,选择CUDA10.0版本,按照默认地址安装就好,安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。 ? 以及, ? ?...第一次configure完成之后,勾选BUILD_opencv_world. ? 以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 ?...勾选WITH_CUDA。 ?...在测试代码中配置包含目录和库目录,添加附加依赖项,opencv_world420.lib ? ? ? 由于项目的关系,代码就不贴出来了,官方提供了一份代码示例。...总结 opencvopencv_contrib版本要对应 在下载部分第三方库时也要找好对应版本。 勾选WITH_CUDAOPENCV_DNN_CUDA

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如何在OpenCV DNN模块中使用NVIDIA GPU加速--(基于Windows)

来源丨https://learnopencv.com/how-to-use-opencv-dnn-module-with-nvidia-gpu-on-windows 翻译整理丨OpenCV与AI深度学习...导读 这篇文章将介绍如何在 Windows 操作系统上使用带有 Nvidia GPU 的 OpenCV DNN 模块。...WITH_CUDA:使用 CUDA 构建 OpenCV WITH_CUDNN:使用 cuDNN 构建 OpenCV OPENCV_DNN_CUDA:启用此项以构建具有 CUDA 支持的 DNN 模块 WITH_CUBLAS...概括 OpenCV DNN 模块允许使用 Nvidia GPU 来加速推理。在本文中,我们学习了如何在 Windows 操作系统上构建具有 CUDA 支持的 OpenCV DNN 模块。...我们讨论了安装(使用适当的设置)、构建 OpenCV DNN 模块所需的各种包、在安装过程中初始化变量以便于安装、创建和配置 Python 虚拟环境以及使用 CMake 配置 OpenCV 构建。

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OpenCV DNN人脸检测模块使用步骤演示(基于OpenCV4.5.4)

背景介绍 前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中,具体更新介绍如下: OpenCV4.5.4更新了!...代码可以参考:F:\OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\face_detect.cpp 模型下载地址: https://github.com/...ShiqiYu/libfacedetection.train/tree/master/tasks/task1/onnx 编译生成exe, 命令行运行: 图片测试:OpenCV_DNN_FaceDetection.exe...-i=AAA.jpg -m=yunet.onnx 原图: 效果图: 原图: 效果图: 视频测试:OpenCV_DNN_FaceDetection.exe -m=yunet.onnx 注意代码修改部分...---- 本文内容主要就这些,代码较多这里不添加,具体可以参考: F:\OpenCV4.5.4_Release\opencv\sources\samples\dnn\face_detect.cpp 下篇文章将介绍

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OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析

本文转载自OpenCV学堂。 OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分。...这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...(); if (count > 0) { printf("GPU Device Count : %d \n", count); } 设备信息,代码与运行截图如下: DNN人脸检测加速 CPU上运行...OpenCV DNN人脸检测: GPU上运行OpenCV DNN人脸检测: 视频背景分析 可以看出,无论是对传统图像处理的视频背景分析,还是基于深度学习DNN人脸检测,OpenCV CUDA都可以取得很好的加速效果

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最新 | OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译指南

CUDA11.3 OpenCV4.8源码包 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.8.0 OpenCV4.8 扩展模块源码包 https://...github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.8.0 把OpenCV4.8与OpenCV4.8扩展包都解压缩到D盘,目录分别如下: D:\opencv-...然后设置扩展模块路径 设置完成以后,搜索CUDA关键字,全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】,运行完成以后,再次搜索CUDA关键字,选择如下: 点击【Generate】,生成如下: 从newbuild...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块,统统取消勾选(默认是勾选的) 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持,修改包含目录、库目录、链接器,然后设置好新的环境变量路径...(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8

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OpenCV4.X CUDA编译与加速全解析

OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...上运行OpenCV DNN人脸检测: GPU上运行OpenCV DNN人脸检测: 视频背景分析 可以看出,无论是对传统图像处理的视频背景分析,还是基于深度学习DNN人脸检测,OpenCV CUDA...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

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OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析

OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...DNN人脸检测加速 CPU上运行OpenCV DNN人脸检测: ? GPU上运行OpenCV DNN人脸检测: ? 视频背景分析 ?...可以看出,无论是对传统图像处理的视频背景分析,还是基于深度学习DNN人脸检测,OpenCV CUDA都可以取得很好的加速效果。

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OpenCV4.4 CUDA编译与加速全解析

OpenCV4.4 + CUDA概述 OpenCV4.4中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的...这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速,第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译,第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...DNN人脸检测加速 CPU上运行OpenCV DNN人脸检测: ? GPU上运行OpenCV DNN人脸检测: ? 视频背景分析 ?...可以看出,无论是对传统图像处理的视频背景分析,还是基于深度学习DNN人脸检测,OpenCV CUDA都可以取得很好的加速效果。

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干货 | tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用

星标或者置顶【OpenCV学堂】 干货文章与技术教程第一时间送达 OpenCV DNN模块 Deep Neural Network - DNNOpenCV中的深度神经网络模块,支持基于深度学习模块前馈网络运行...然后就可以在OpenCV DNN模块中使用tensorflow相关的模型了。...', frame) cv.waitKey() 运行结果如下(跟tensorflow中的运行结果完全一致,OpenCV DNN果然靠谱): ?...OpenCV DNN 行人检测 本人尝试了基于tensorflow object detection API使用MobileNet-SSD v2迁移学习实现自定义数据集训练,导出预测图之后,使用OpenCV...DNN模块的python脚本生成对象的图配置文件graph.pbtxt,通过OpenCV加载模型使用,实时预测,最后上一张运行结果图: ?

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