技术标签: 软件安装
为了使用opencv3中的 stitching_detailed.cpp 的 try_cuda 功能,需要将OpenCV带cuda重新编译。
最新整理:https://blog.csdn.net/chentianting/article/details/86610601
参考博客列表:
https://www.cnblogs.com/beihaidao/p/6773595.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
主要讲了如何得到 CUDA_ARCH_BIN,通过命令nvidia-smi
,确定我的gpu是GeForce RTX 2080,对应的 CUDA_ARCH_BIN=7.5
CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)
https://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916
https://github.com/Alro10/buildOpenCVUbuntu/blob/master/buildOpenCV.sh
在这个脚本文件中主要将一些依赖项安装好,具体的cmake在本文末。
Ubuntu18.04下安装OpenCv依赖包libjasper-dev无法安装的问题
https://blog.csdn.net/weixin_41053564/article/details/81254410
以下两个办法都试了:
ubuntu opencv带CUDA安装
http://www.cnblogs.com/imagezy/p/7156704.html
没有nvcuvid.h 文件Cuda 10.0 fatal error: dynlink_nvcuvid.h: No such file or directory
https://github.com/opencv/opencv_contrib/issues/1786
即改为:cmake -DWITH_NVCUVID=ON -DBUILD_opencv_cudacodec=ON ..
下载好的对应版本的opencv_contrib-3.3.0 置于 opencv-3.3.0文件夹下
cmake 最终版:
cmake \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib-3.3.0/modules/ \
-D CUDA_CUDA_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/stubs/libcuda.so \
-D CUDA_ARCH_BIN=7.5 \
-D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D WITH_CUDA=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=ON \
-D WITH_QT=ON \
-D WITH_OPENGL=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D WITH_NVCUVID=ON \
-D BUILD_opencv_cudacodec=OFF ..
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=…/opencv_contrib-3.3.0/modules/ -D CUDA_CUDA_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/stubs/libcuda.so -D CUDA_ARCH_BIN=7.5 -D CUDA_ARCH_PTX="" -D WITH_CUDA=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D WITH_NVCUVID=ON -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF …
element ui 用table表格示例不用添加任何语法,配上我下方的方法就没可以轻松实现表格轮播效果:这个方法放在methods()方法里然后在mounted()中调用就可以了,注意我方法里rightData数据和绑表格的数据是一致的!getright_table(){varthis_=thisthis.$nextTick(()=>{letdiv=document.getElementsByClassName(..._element ui 实现el-table轮播
*生成0到255的灰度图像*原型如下:gen_image_surface_first_order( : ImageSurface : Type, Alpha, Beta, Gamma, Row, Column, Width, Height : )gen_image_surface_first_order(ImageSurface,'byte',0,1,1,0,0,512,512)*灰度值在0到128的生成区域Region3threshold(ImageSurface,Region3,0,128)dev_c# halcon设定区域threshold
django-crontab 部署需求:再指定的时间内输入django的自定义指令,来进行一些需求的操作。使用流程:1.安装:pip install django-crontab2.配置 settings.py文件:再settings.py 文件中添加 django-crontab:INSTALLED_APPS = ( ... 'django_crontab',)3.配置django-crontab:再settings.py中添加一下命令:CRONJOBS = [ _django crontab 调用command
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前言: 之前实现的UCB算法只不过是一个最初的算法模型,现在我需要把该算法应用在商品推荐之上,因此,需要根据业务需求来修改次算法。修改过程中,有改动UCB算法的部分实现,因此,做了额外的测试来判断新的算法是否满足现在业务需求。我的github:我实现的代码全部贴在我的github中,欢迎大家去参观。https://github.com/YinWenAtBI_ucb更新参数时机
代码如下://在springmvc中非controller类中调用service接口,以获取springmvc容器方法实现 ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("spring-mybatis.xml"); AnalyzeXdrService analyzeXdrService = (AnalyzeXdrSer
在python中定义二维数组 发表于 http://liamchzh.0fees.net/?p=234&i=1一次偶然的机会,发现python中list非常有意思。先看一段代码[py]array = [0, 0, 0]matrix = [array*3]print matrix## [[0,0,0,0,0,0,0,0,0]][/py]这段代码其实没有新建一个_py创建二维数组
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