opencv python 编译_win10 vs2019 编译 opencv4.5 + pyhton3 +cuda

2023-11-01 10:30

本文主要是介绍opencv python 编译_win10 vs2019 编译 opencv4.5 + pyhton3 +cuda,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

20201017更新

前置条件

vs2019

也就是所谓的vc16. 要检测是否安装了完整的C++功能和cmake支持,用vs 的installer可以选上。

否则cmake的configure都会报错。

1 下载源码

2 configure

选上

BUILD_opencv_world

NONFREE必须开,否则即使下载的opencv_contrib也不包含sift等等nonfree库了

注意路径中的分割线,必须是linux的

D:/opencv/opencv_contrib-4.5.0/modules

1215987-20181129183541449-615850477.png

cuda:

选上

WITH_CUDA

WITH_CUDNN

修改 CUDA_ARCH_BIN

这个针对不同计算能力的GPU,编译不同版本,但是这部分特别慢,只能单线程编译。

只编译自己用到的,或者可能部署用到的就可以。

我能用到的显卡基本也就是

所以只保留这2个就可以啦。

其他

基本上多点几次Configure,直到不报错就OK。

如果报warning:

CMake Warning at cmake/OpenCVGenSetupVars.cmake:54 (message):

CONFIGURATION IS NOT SUPPORTED: validate setupvars script in install directory Call Stack (most recent call first)

去掉这个编译选项,应该没啥用

1215987-20191231140627153-259296457.png

python3路径现在已经能自动识别

python3的路径一个一个补上:注意library 很迷惑,有python3.lib和 .a的。注意区别

1215987-20181129183300174-417376454.png

其他要注意的也就是这些了,那个OPENCV_PYTHON3_VERSION没啥用,选上好像就编译cv2.pyd不过了。保持空就可以。

1 需要迷信下载的缓存文件1:

打开 D:/opencv/opencv-4.5.0/build/CMakeDownloadLog.txt

如果正常,应该看到:

#use_cache "D:/opencv/opencv-4.5.0/.cache"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_IPPICV_HASH_3rdparty_ippicv_ippicv_2020_win_intel64_20191018_general_zip"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_ADE_HASH_3rdparty_ade_v0_1_1f_zip"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_FFMPEG_HASH_3rdparty_ffmpeg_opencv_videoio_ffmpeg_dll"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_FFMPEG_HASH_3rdparty_ffmpeg_opencv_videoio_ffmpeg_64_dll"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_FFMPEG_HASH_3rdparty_ffmpeg_ffmpeg_version_cmake"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_XFEATURES2D_BOOSTDESC_HASH_downloads_xfeatures2d_boostdesc_bgm_i"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_XFEATURES2D_BOOSTDESC_HASH_downloads_xfeatures2d_boostdesc_bgm_bi_i"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_XFEATURES2D_BOOSTDESC_HASH_downloads_xfeatures2d_boostdesc_bgm_hd_i"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_XFEATURES2D_BOOSTDESC_HASH_downloads_xfeatures2d_boostdesc_binboost_064_i"

#match_hash_in_cmake_cache "OCV_DOWNLOAD_XFEATURES2D_BOOSTDESC_HASH_downloads_xfeatures2d_boostdesc_binboost_128_i"

#match_hash_in_cmake_cache

这篇关于opencv python 编译_win10 vs2019 编译 opencv4.5 + pyhton3 +cuda的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/322312

相关文章

python版本切换工具pyenv的安装及用法

《python版本切换工具pyenv的安装及用法》Pyenv是管理Python版本的最佳工具之一,特别适合开发者和需要切换多个Python版本的用户,:本文主要介绍python版本切换工具pyen... 目录Pyenv 是什么?安装 Pyenv(MACOS)使用 Homebrew:配置 shell(zsh

Python自动化提取多个Word文档的文本

《Python自动化提取多个Word文档的文本》在日常工作和学习中,我们经常需要处理大量的Word文档,本文将深入探讨如何利用Python批量提取Word文档中的文本内容,帮助你解放生产力,感兴趣的小... 目录为什么需要批量提取Word文档文本批量提取Word文本的核心技术与工具安装 Spire.Doc

Python中Request的安装以及简单的使用方法图文教程

《Python中Request的安装以及简单的使用方法图文教程》python里的request库经常被用于进行网络爬虫,想要学习网络爬虫的同学必须得安装request这个第三方库,:本文主要介绍P... 目录1.Requests 安装cmd 窗口安装为pycharm安装在pycharm设置中为项目安装req

Python容器转换与共有函数举例详解

《Python容器转换与共有函数举例详解》Python容器是Python编程语言中非常基础且重要的概念,它们提供了数据的存储和组织方式,下面:本文主要介绍Python容器转换与共有函数的相关资料,... 目录python容器转换与共有函数详解一、容器类型概览二、容器类型转换1. 基本容器转换2. 高级转换示

使用Python将PDF表格自动提取并写入Word文档表格

《使用Python将PDF表格自动提取并写入Word文档表格》在实际办公与数据处理场景中,PDF文件里的表格往往无法直接复制到Word中,本文将介绍如何使用Python从PDF文件中提取表格数据,并将... 目录引言1. 加载 PDF 文件并准备 Word 文档2. 提取 PDF 表格并创建 Word 表格

使用Python实现局域网远程监控电脑屏幕的方法

《使用Python实现局域网远程监控电脑屏幕的方法》文章介绍了两种使用Python在局域网内实现远程监控电脑屏幕的方法,方法一使用mss和socket,方法二使用PyAutoGUI和Flask,每种方... 目录方法一:使用mss和socket实现屏幕共享服务端(被监控端)客户端(监控端)方法二:使用PyA

Python列表的创建与删除的操作指南

《Python列表的创建与删除的操作指南》列表(list)是Python中最常用、最灵活的内置数据结构之一,它支持动态扩容、混合类型、嵌套结构,几乎无处不在,但你真的会创建和删除列表吗,本文给大家介绍... 目录一、前言二、列表的创建方式1. 字面量语法(最常用)2. 使用list()构造器3. 列表推导式

Python使用Matplotlib和Seaborn绘制常用图表的技巧

《Python使用Matplotlib和Seaborn绘制常用图表的技巧》Python作为数据科学领域的明星语言,拥有强大且丰富的可视化库,其中最著名的莫过于Matplotlib和Seaborn,本篇... 目录1. 引言:数据可视化的力量2. 前置知识与环境准备2.1. 必备知识2.2. 安装所需库2.3

Python数据验证神器Pydantic库的使用和实践中的避坑指南

《Python数据验证神器Pydantic库的使用和实践中的避坑指南》Pydantic是一个用于数据验证和设置的库,可以显著简化API接口开发,文章通过一个实际案例,展示了Pydantic如何在生产环... 目录1️⃣ 崩溃时刻:当你的API接口又双叒崩了!2️⃣ 神兵天降:3行代码解决验证难题3️⃣ 深度

Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南

《Python+FFmpeg实现视频自动化处理的完整指南》本文总结了一套在Python中使用subprocess.run调用FFmpeg进行视频自动化处理的解决方案,涵盖了跨平台硬件加速、中间素材处理... 目录一、 跨平台硬件加速:统一接口设计1. 核心映射逻辑2. python 实现代码二、 中间素材处