0、引言最近工作中需要用到使用CUDA加速后的opencv进行传统算法的开发，在编程之前，需要先解决环境编译和lib库问题，本文就是记录自己编译opencv-4.7.0的全过程。1、CUDA下载和安装可参考我之前的博客WIN10安装配置TensorRT详解中的前几节，可以清楚的知道如何在Windows10系统上安装适合自己的CUDA以及验证CUDA是否可用2、opencv-4.7.0+opencv-contrib-4.7.0下载opencv的官方网站release了很多版本的opencv，如下图所示：博主选择opencv-4.7.0的sources进行下载。opencv-contrib-4.7
查看nvidia的版本516.94可安装11.4最新（实验室电脑）笔记本上安装cuda10.0第一次会让设置临时解压目录，笔记本c盘内存不足，于是在D盘新建了一个temp的文件（应该安装完成后会自动删除）。选择自定义此处没有选择默认路径，而是在D盘新建了一个cuda的文件夹。查看环境变量点击设置–>搜索高级系统设置–>查看环境变量【如果没有需要自己添加】此处我都有，啊哈哈哈NVCUDASAMPLES_ROOTNVCUDASAMPLES11_0_ROOT验证是否安装成功：运行cmd，输入nvcc--version即可查看版本号；setcuda，可以查看CUDA设置的环境变量。
查看nvidia的版本516.94可安装11.4最新（实验室电脑）笔记本上安装cuda10.0第一次会让设置临时解压目录，笔记本c盘内存不足，于是在D盘新建了一个temp的文件（应该安装完成后会自动删除）。选择自定义此处没有选择默认路径，而是在D盘新建了一个cuda的文件夹。查看环境变量点击设置–>搜索高级系统设置–>查看环境变量【如果没有需要自己添加】此处我都有，啊哈哈哈NVCUDASAMPLES_ROOTNVCUDASAMPLES11_0_ROOT验证是否安装成功：运行cmd，输入nvcc--version即可查看版本号；setcuda，可以查看CUDA设置的环境变量。
1、GDAL的安装与配置1.1GDAL的下载安装直接到下列链接下载即可，按照说明，将bin目录添加的系统环境变量中即可windows下GDAL322的库-深度学习文档类资源-CSDN下载1.2vs中GDAL的配置包含目录中设置include目录 库目录中设置lib的路径 附加依赖项中设置gdal_i.lib 2、GDAL读取数据GDAL读取数钱需要注册一下驱动（用于编码解码图像的驱动），同时可以设置一下支持中文路径。加载数据时需要注意，GA_Update和GA_ReadOnly两种模式。 GDALAllRegister();//注册所有的驱动 CPLSetConfigOption("GDAL_
我正在对实时视频源进行一些边缘检测:-(void)processImage:(Mat&)image;{cv::resize(image,smallImage,cv::Size(288,352),0,0,CV_INTER_CUBIC);edgeDetection(smallImage);cv::resize(smallImage,image,image.size(),0,0,CV_INTER_LINEAR);}edgeDetection做了一些相当繁重的工作，并且以相当低的帧速率运行，视频帧大小为1280x720。添加resize调用显着降低了帧率，这与我的预期完全相反。这仅仅是因为调整
我正在对实时视频源进行一些边缘检测:-(void)processImage:(Mat&)image;{cv::resize(image,smallImage,cv::Size(288,352),0,0,CV_INTER_CUBIC);edgeDetection(smallImage);cv::resize(smallImage,image,image.size(),0,0,CV_INTER_LINEAR);}edgeDetection做了一些相当繁重的工作，并且以相当低的帧速率运行，视频帧大小为1280x720。添加resize调用显着降低了帧率，这与我的预期完全相反。这仅仅是因为调整
CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，能够帮助开发人员快捷地创建、测试和部署基于深度学习应用程序。而运行CUDA应用程序需要系统至少具有一个支持CUDA的显卡和CUDA工具包兼容的驱动程序，这些工具包括CUDASDK、CUDAStudio、CUDATestingKit、CUDASoftwareDevelopmentKit、CUDADeveloperKit、CUDAPackageKit和CUDAEnterpriseToolkit等，每一种都具备了强大的功能。显卡驱动和cuda版本信息查看方法：1、在命令行中输入【nvidia-smi】可以当前显卡驱动版本和cuda版本。2、如果提示
前言：我想要安装TorchV1.7.1，根据版本信息只有cuda10.2和11.0。但是，本地安装的CUDA版本为11.6和11.2，都不能满足需求。因此需要降低CUDA版本为10.2本机系统信息CUDA版本和显卡驱动nvidia-smi目前CUDA版本为11.6，如下图所示，显卡驱动为510.47.03（根据下面的对照表，降级成CUDA10.2没问题）ubuntu系统版本和架构unamelsb_release-aCUDA版本和驱动版本的对照表参照官网：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html如上图所示
项目创建建议是虚拟环境，这样不会因为之前下载的某些包模块版本不同导致运行出现问题,很多人下载不了或者报错都是因为环境问题所以直接虚拟环境。 成本cv2报错 pipinstallopencv-python 完成查看更新pip（下载不成功更新一下 pip） 完成下一个代码展示一下怎么使用opencv
文章目录问题描述问题原因解决方案参考问题描述在coding的时候我们经常在指定device的时候用这么一句代码：device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'但是有时候我们会发现device确实是放在了cpu上面，所以为了明确出错的原因，我们在shell里先import了torch，再执行torch.cuda.is_available()，发现在返回False结果之前给出了错误原因，其中部分内容就是我们在标题中写的。问题原因这种情况一般来说有两种原因gpu的计算能力过差pytorch慢慢已经不支持cc(computecapability)小于
