it做私活的网站,网站建设一条龙服务,搜狗网址大全,html5网页设计实训总结一、OpenCV
我这里是下载的OpenCV4.5.4#xff0c;但是不知道到在vs里面build时一直报错#xff0c;后面换了4.7.0的版本测试#xff0c;安装成功。
Release OpenCV 4.5.4 opencv/opencv GitHub 这个里面有官方预编译好的OpenCV库#xff0c;可以直接食用。
扩展包但是不知道到在vs里面build时一直报错后面换了4.7.0的版本测试安装成功。
Release OpenCV 4.5.4 · opencv/opencv · GitHub 这个里面有官方预编译好的OpenCV库可以直接食用。
扩展包
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/4.5.4 二、cmake
这里cmake版本要求应该不是很高20以上的版本的都行。
Index of /files/v3.22 三、Cuda cuda版本比这里的版本低应该就行了。具体的的操作可以参考下面的一篇博文。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 四、cudnn
cudann的版本一定要与cuda的版本相对于我这里就是应该这个原因导致cmake生产的时候的要报错他这里写的CUDA 12x貌似不是对于12的任意版本。一定要明确和自己的版本对上。 CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer 这里才是下的正确的版本的8.8.0. 默认安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0。这个后面要用。 英伟达驱动教程windows10nvidia驱动cuda10.1cudnn安装教程_Bubble_water的博客-CSDN博客
五、cmake编译
建议如果可以的话记得把梯子打开不然很多东西下载不了需要自己去下载。 然后点击configure。
添加扩展包的路径。 cuda的全部选上。 这里的test我们不需要。 然后再次点击configure。
勾选上CUDA_FAST_MATH通过CUDA_ARCH_BIN设置我们显卡的最高算力可以在官网查看。 nonfree也要勾选上。 然后Generate
六、VS编译
然后用vs打开下面的工程 点击ALL_BUILD进行编译第一次可能需要一两个小时的时间。 编译成功后就可以点的install进行安装了几分钟的时间就解决了。 安装成功后是在cmake刚刚配置的路径下的install目录下的。 然后需要将bin目录加到系统的环境变量PATH里方便程序在运行时能够找到对应的动态库。 七、VS配置OpenCV
这里需要添加项目属性表记得它的位置下次直接添加就行了不然每次都要配置opencv的路径和库文件。 包含目录里面配置opencv的头文件路径。 库目录这里配置opencv的库文件路径。 然后还要添加依赖项也就是每个库的名称这里用python写了一个脚本用来读取文件名。 生产目录下文件名的脚步
import os
# readInfo函数根据文件夹路径读取文件夹下所有文件名
def readInfo():filePath rF:\cv\opencv-4.7.0\cuda\install\x64\vc17\libname os.listdir(filePath) # os.listdir方法返回一个列表对象return name# 程序入口
if __name__ __main__:fileList readInfo() # 读取文件夹下所有的文件名返回一个列表print(fileList)file open(train.txt, w) # 创建文件权限为写入for i in fileList:rowInfo i \nprint(rowInfo)file.write(rowInfo)八、运行测试 yolov5_dnn_cuda 这里是运行cuda 的yolov5保的错误。
报错Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path
解决办法深度学习-解决Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path_Elan韩的博客-CSDN博客 资源下载Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path_一休哥※的博客-CSDN博客
OpenCV4_CUDA资源下载OpenCV4-CUDA资源-CSDN文库
