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2024年4月29日发(作者：免费网店模板)
opencv cuda python编译
在使用OpenCV CUDA加速的情况下，首先需要确保已经安
装并配置了CUDA和OpenCV。
接下来，根据你使用的操作系统进行相应的步骤。
对于Linux系统，可以通过以下步骤编译OpenCV CUDA
Python：
1. 下载OpenCV源码文件并解压。
2. 创建一个build文件夹，并进入该文件夹。
3. 执行以下命令来配置编译选项：
```
cmake -D WITH_CUDA=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -
D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/
modules ..
```
注意将`/path/to/opencv_contrib/modules`替换为你的
opencv_contrib模块路径。
4. 执行以下命令来编译OpenCV：
```
make -j8
```
这里的`-j8`表示使用8个线程进行编译，你可以根据你的系
统配置进行调整。
5. 执行以下命令来安装OpenCV：
```
sudo make install
```
6. 执行以下命令来查找Python3的OpenCV安装路径：
```
python3 -c "import cv2; print(cv2.__file__)"
```
会输出类似`/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/n-
36m-x86_`的结果。
7. 将输出的路径中的`n-36m-x86_`复
制并替换为``。
8. 运行以下命令来复制``到Python的site-packages目录
下：
```
sudo cp /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/
```
注意将`/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/`替换为你的
Python的site-packages路径。
对于Windows系统，可以通过以下步骤编译OpenCV CUDA
Python：
1. 下载OpenCV源码文件并解压。
2. 打开CMake-GUI。
3. 在"Where is the source code"中选择OpenCV源码文件夹。
4. 在"Where to build the binaries"中选择一个用于构建的文件夹。
5. 点击"Configure"按钮。
6. 在生成的列表中找到`WITH_CUDA`选项并将其设置为ON。
7. 在"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"中添加
opencv_contrib模块路径。
8. 点击"Generate"按钮生成Visual Studio解决方案。
9. 打开生成的Visual Studio解决方案。
10. 在解决方案资源管理器中选择`opencv_python`项目。
11. 右键点击该项目，选择"Build"选项进行构建。
12. 构建完成后，从生成的路径中找到`
注意根据你的Python版本和编译器标识进行替换。
13. 复制该文件到Python的site-packages目录下。
完成以上步骤后，就可以在Python中导入使用OpenCV
CUDA加速的模块了。例如：
```python
import cv2
# 使用CUDA加速的相关代码
```
请注意，在编译OpenCV CUDA Python之前，确保正确配置
了CUDA和OpenCV以及相关的开发环境。这些步骤可能会
因操作系统和软件环境而有所不同，请根据实际情况进行调整。
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