AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.
필요한 종속성 설치 (Emscripten에서 OpenCV를 사용한 적이 있다면 들어있을 것)
컴파일러
$ sudo apt-get install build-essential
필수
$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
옵션
$ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
소스 다운로드 (확장도 취향에 넣는다)
$ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.tar.gz
$ wget -O cont_3.4.1.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.1.tar.gz
해동
$ tar -zxvf 3.4.1.tar.gz
$ tar -zxvf cont_3.4.1.tar.gz
이동
$ cd opencv-3.4.1
빌드용 디렉토리 만들기
$ mkdir build
이동
$ cd build
설치하려는 가상 환경으로 들어가십시오.
source activate 環境
CUDA 연계용 설정 물론 GPU 대응 수학 라이브러리도 ON으로 해
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
가상 환경용의 설정 잊어 빌드 다시 한번 녀석이 있다든가(나입니다)
make
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
htp // dl 레코딩 rd. 하테나 bぉg. 코m/엔트리/2017/12/15/145356
htps //w w. 피마마세아 rch. 코 m / 2016 / 07 / 11 / 코 m ぃん g ぺ ぺん cv ぃ th 쿠다 빠 rt /
htps : //에서 v. 우우데메아도ws. 에 / 2017/08/23 / 부이 l ぢ ん ぺ ぺん cv ふぉ r
Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/shinohe/items/d41f77edac27be9cef57
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
$ sudo apt-get install build-essential
필수
$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
옵션
$ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
소스 다운로드 (확장도 취향에 넣는다)
$ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.tar.gz
$ wget -O cont_3.4.1.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.1.tar.gz
해동
$ tar -zxvf 3.4.1.tar.gz
$ tar -zxvf cont_3.4.1.tar.gz
이동
$ cd opencv-3.4.1
빌드용 디렉토리 만들기
$ mkdir build
이동
$ cd build
설치하려는 가상 환경으로 들어가십시오.
source activate 環境
CUDA 연계용 설정 물론 GPU 대응 수학 라이브러리도 ON으로 해
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
가상 환경용의 설정 잊어 빌드 다시 한번 녀석이 있다든가(나입니다)
make
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
htp // dl 레코딩 rd. 하테나 bぉg. 코m/엔트리/2017/12/15/145356
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htps : //에서 v. 우우데메아도ws. 에 / 2017/08/23 / 부이 l ぢ ん ぺ ぺん cv ふぉ r
Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/shinohe/items/d41f77edac27be9cef57
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$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
$ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
소스 다운로드 (확장도 취향에 넣는다)
$ wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.1.tar.gz
$ wget -O cont_3.4.1.tar.gz https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.1.tar.gz
해동
$ tar -zxvf 3.4.1.tar.gz
$ tar -zxvf cont_3.4.1.tar.gz
이동
$ cd opencv-3.4.1
빌드용 디렉토리 만들기
$ mkdir build
이동
$ cd build
설치하려는 가상 환경으로 들어가십시오.
source activate 環境
CUDA 연계용 설정 물론 GPU 대응 수학 라이브러리도 ON으로 해
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
가상 환경용의 설정 잊어 빌드 다시 한번 녀석이 있다든가(나입니다)
make
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
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Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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$ tar -zxvf 3.4.1.tar.gz
$ tar -zxvf cont_3.4.1.tar.gz
이동
$ cd opencv-3.4.1
빌드용 디렉토리 만들기
$ mkdir build
이동
$ cd build
설치하려는 가상 환경으로 들어가십시오.
source activate 環境
CUDA 연계용 설정 물론 GPU 대응 수학 라이브러리도 ON으로 해
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
가상 환경용의 설정 잊어 빌드 다시 한번 녀석이 있다든가(나입니다)
make
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
htp // dl 레코딩 rd. 하테나 bぉg. 코m/엔트리/2017/12/15/145356
htps //w w. 피마마세아 rch. 코 m / 2016 / 07 / 11 / 코 m ぃん g ぺ ぺん cv ぃ th 쿠다 빠 rt /
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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$ cd opencv-3.4.1
$ mkdir build
이동
$ cd build
설치하려는 가상 환경으로 들어가십시오.
source activate 環境
CUDA 연계용 설정 물론 GPU 대응 수학 라이브러리도 ON으로 해
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
가상 환경용의 설정 잊어 빌드 다시 한번 녀석이 있다든가(나입니다)
make
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
htp // dl 레코딩 rd. 하테나 bぉg. 코m/엔트리/2017/12/15/145356
htps //w w. 피마마세아 rch. 코 m / 2016 / 07 / 11 / 코 m ぃん g ぺ ぺん cv ぃ th 쿠다 빠 rt /
htps : //에서 v. 우우데메아도ws. 에 / 2017/08/23 / 부이 l ぢ ん ぺ ぺん cv ふぉ r
Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/shinohe/items/d41f77edac27be9cef57
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
$ cd build
source activate 環境
CUDA 연계용 설정 물론 GPU 대응 수학 라이브러리도 ON으로 해
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
가상 환경용의 설정 잊어 빌드 다시 한번 녀석이 있다든가(나입니다)
make
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
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htps //w w. 피마마세아 rch. 코 m / 2016 / 07 / 11 / 코 m ぃん g ぺ ぺん cv ぃ th 쿠다 빠 rt /
htps : //에서 v. 우우데메아도ws. 에 / 2017/08/23 / 부이 l ぢ ん ぺ ぺん cv ふぉ r
Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/shinohe/items/d41f77edac27be9cef57
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=$(python -c "import sys; print(sys.prefix)") \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$(which python) \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D WITH_CUDA=ON \
-D ENABLE_FAST_MATH=ON \
-D CUDA_FAST_MATH=ON \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="../../opencv_contrib-3.4.1/modules" \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") ..
$ make -j $(nproc)
설치
$ sudo make install
이제 OK.
일단 확인
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
이런 식으로 나오면 OK
여담
꽤 디스크 먹기 때문에 EBS는 큰 것이 좋습니다.
참고
htp // dl 레코딩 rd. 하테나 bぉg. 코m/엔트리/2017/12/15/145356
htps //w w. 피마마세아 rch. 코 m / 2016 / 07 / 11 / 코 m ぃん g ぺ ぺん cv ぃ th 쿠다 빠 rt /
htps : //에서 v. 우우데메아도ws. 에 / 2017/08/23 / 부이 l ぢ ん ぺ ぺん cv ふぉ r
Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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$ sudo make install
$ python
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())
Reference
이 문제에 관하여(AWS에서 OpenCV에서 CUDA를 사용할 수있게했습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/shinohe/items/d41f77edac27be9cef57텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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