已经编译好的OpenCV4.5.1-cuda10.0-cudnn7.6.5-arch5.0,6.0,6.1,7.0,7.5–win10-x64

大部分小伙伴们在自己编译OpenCV会遇到各种错误，经常让人头疼，这里分享本人已经编译好的OpenCV4.5.1版本，将省去了OpenCV编译耗费的大量时间，供机器视觉的开发者们直接上手开发。

本文编译的opencv包含了cuda10.0以及cudnn7.6.5，可以在GPU中使用深度学习的模型，利用GPU加速进行前向传播。可以利用opencv来调用深度学习的模型进行开发。

本文提供的编译时显卡算力选项为5.0，6.0，6.1 ，7.0，7.5，显卡算力不匹配的基本上会报错，如果算力不属于以上几个就不能使用CUDA加速：

如果你使用的不是cuda10.0或者cudnn7.6.5，也需要自行编译了。。当然也可以多个版本的cuda共存，通过配置也可以使用此文已经编译好的opencv。

Tips：如果配置成功后运行出现一些错误无法解决，例如python，google的protobuf版本问题等，就请读者自行编译吧。。当然基本的功能应该是能够完成的。利用已经编译的opencv来开发治标不治本，没有办法的办法；能自己编译最好自己编译，这样能够兼容自己计算机的环境。

已经编译的opencv4.5.1百度云链接:
(文件名:opencv4.5.1+contribe+cuda10.0+cudnn7.6.5-win10-x64.rar)：
链接：https://pan.baidu.com/s/1oJRbHHFmWEowfQ0conyoFA
提取码：4tbo

OpenCV源码 github官方链接（可更改网址最后的版本号，如4.5.0, 4.5.2）：
opencv_source源码：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.5.1
opencv_contrib源码：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/4.5.1

在配置已经编译好的opencv4.5.1之前，需要在电脑上安装cuda10.0和cudnn7.6.5；

cuda官方链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cudnn官方下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive （需要注册账号）

如果觉得麻烦这里提供百度云链接直接下载cuda10.0和cudnn7.6.5：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Ng5PjGuNHdx6mNkKRA_-tA
提取码：u2xf

1.安装cuda和cudnn

安装cuda比较简单，可以直接装在C盘，网上的教程很多。
安装时选择CUDA组件就行，如果想更新显卡驱动，可以把Driver组件勾选上；

参考：
【NVIDIA】Win10 + CUDA10 + cuDNN 安装教程

安装完CUDA后，需要配置环境，将下面几个环境变量放入PATH中：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\\common\inc

其次，配置cudnn：
将cudnn的文件解压到：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

至此完成了cudnn的配置。

2.配置已经编译的opencv4.5.1

将opencv4.5.1压缩包解压，解压的位置可以自己设定，尽量不要放到系统盘（C盘）。之后再在系统的环境变量中添加:

D:\OpenCV4.5.1\x64\vc15\bin
D:\OpenCV4.5.1\x64\vc15\lib
D:\OpenCV4.5.1\include

win+r打开cmd命令，输入opencv_version -v命令，即可查看opencv的配置情况：
也可以在powershell中查看：

3.最后调用

可以快乐使用OpenCV4.5.1了！
在Qt中调用，pro文件中加入：

INCLUDEPATH +=D:/OpenCV4.5.1/include
LIBS +=D:/OpenCV4.5.1/x64/vc15/lib/opencv_*.lib

或者在CMakeLists.txt文件夹中加入：

find_package(OpenCV REQUIRED)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS}）

已经编译好的OpenCV4.5.1----win10（cuda10.0 cudnn7.6.5）相关推荐

Win10+CUDA10.0.130＋cudnn7.4.1+tensorflow1.13.1+anaconda3 5.2.0+GTX1060
Win10+CUDA10.0.130+cudnn7.4.1+tensorflow1.13.1+anaconda3 5.2.0+GTX1060 安装环境: 系统:win10 1803 显卡:GTX106 ...
AI视频行为分析系统项目复盘——技术篇1：Ubuntu 18.04部署编译OpenCV+contrib、TensorFlow2.1、CUDA10.1+cuDNN7.6.5、tensorRT6.0.1等
0 项目背景接手他人的项目,全过程重头梳理下. 7台服务器,其中6台GPU服务器(GPU:2*2080Ti,CPU:2*Xeon Gold 5118(12核24线程)),一台调度服务器,Ubuntu ...
win10+cuda10.0.130+cudnn7.5.1+tensorflow-gpu 1.13.1+anaconda3+keras+pycharm2018
1.引言之前写的类似的安装博客都是基于win7和ubuntu18.04的,没有关于win10的,并且版本都比较旧,所以这次想革新一下,安装最新的**cuda10, tensorflow-gpu1.1 ...
win10 cuda10.0 cudnn安装卸载cuda9.0
本机配置系统:Win10 64位显卡:GTX 1060 WIN10安装CUDA10 安装cuda前一定要安装VS 我电脑之前就有装VS2013和VS2015,建议装VS2015 CUDA Tool ...
【cuda安装教程】GTX1050Ti+win10+cuda9.0+cudnn7.4.1安装过程记录
GTX1050ti+win10+cuda9.0安装实录其实之前已经安装过很多次cuda了,但是每次需要用其他功能的时候,总是会忘了一些安装过程中的一些参数设置,所以记录下来提醒自己也可以让大家参考一 ...
最新深度学习环境搭建：win10+Anaconda+PyCharm+python3.7+tensorflow-gpu1.15+keras2.3.1+CUDA10.0+CUDNN7.6.5
一.硬软件信息硬件软件 Intel(R) HD Graphics 520,NVIDIA GeForce 920MX win10,PyCharm,Anaconda,Python3.7.1,tenso ...
win10 tensorflowgpu-2.0安装cuda10.0 +cudnn7.4
https://vonsdite.github.io/posts/c6b151e6.html https://blog.csdn.net/KID_yuan/article/details/887752 ...
win10+CUDA10.1+cudnn7.6+MX250安装过程
一.前言: 1. 选择cuda版本打开nvidia控制面板,可以看到显卡版本是441.08,根据驱动版本判断看这里直接看最高支持版本可以这样,打开帮助->系统信息->组件,可以看到最高 ...
win10+cuda10.0+pytorch安装
简介由于PyTorch在中国大陆的安装包下载十分缓慢,导致很多在线安装方法难以实现.故对Pytorch在windows下的安装方法做一个简单说明,希望能够帮助到更多的朋友.有任何问题,可以联系我.解 ...
win10+cuda10.2+cudnn7.6.5+MX350安装tensorflow-gpu及可能遇到的问题
断断续续装了好久,每次遇到问题解决不了就拖一拖,过段时间再下定决心继续装,心里想着等我装成功了一定要写篇文章记录一下回报社会,今天终于装好啦哈哈哈哈哈哈.其实装好再看确实不难,就是装的时候一遇到问题会 ...

已经编译好的OpenCV4.5.1----win10（cuda10.0 cudnn7.6.5）

目录

1.安装cuda和cudnn

2.配置已经编译的opencv4.5.1

3.最后调用

已经编译好的OpenCV4.5.1----win10（cuda10.0 cudnn7.6.5）相关推荐

最新文章

热门文章