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【强力推荐】基于Nvidia-Docker-Linux(Ubuntu18.04)平台:新版OpenCV5.x(C++)联合CUDA11.1(GPU)完美配置视觉算法开发环境

本文主要参考之前配置OpenCV4的方法《AI模型C++部署:【配置OpenCV4++环境】与【三种在 C++ 中部署 TensorFlow 模型的方式】【准备阶段】》,这里只是在OpenCV5的时候增加了CUDA11.1一起联合交叉编译,主要是为了后面使用OpenCV与cuda进行加速推理与性能的分析。

前提条件:

  • 你已经安装了nvidia455以上驱动版本
  • 你已经安装了cuda11.1
  • 系统要求是ubuntu18.04以上
  • python版本要求大于3.6,本文在python3.6上配置成功
  • 你已经成功安装cudnn8以上版本(请注意与cuda的版本进行匹配)
  • 我是在Nvidia-Docker里配置成功的,你的也可以在ubuntu18.04任意具有nvidia-cuda的平台上进行。
    【强力推荐】基于Nvidia-Docker-Linux(Ubuntu18.04)平台:新版OpenCV5.x(C++)联合CUDA11.1(GPU)完美配置视觉算法开发环境

    目录

    • 1、介绍OpenCV5与环境配置
    • 2、OpenCV5.x(C++)官方教程
    • 3、 Linux命令行编译与安装

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