欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
需要重新编译opencv 的,最后getCudaEnabledDeviceCount()这个函数返回值大于零才行 // first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp" #pragma co..下载完成后并安装,确保CUDA SDK的bin目录(“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK4.2\C\common\bin”)已经添加到环境变量中后,我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。
赞
(0)
打赏
微信扫一扫
支付宝扫一扫
新手刚刚学习android,推荐android开发的入门教程
上一篇
2023-05-20
matlab 中,用循环控制命令编写程序
下一篇
2023-05-20
评论列表(0条)