-1

我正在使用 GPU 进行更快的人脸检测。我在这里找到了一个可以接受的教程。我正在使用 VC10 编译器和 CUDA 4.2。设备安装良好,并且 devicequery 通过了测试。我还在 CUDA 中编写了程序,这让我别无选择,只能说 OpenCV 的 GPU 存在问题。当我尝试获取 CascadeClassifier_GPU 的实例时,真正的问题是访问冲突。此外,getCudaEnabledDeviceCount 返回零。我已经编译了带有 CUDA 标志的 OpenCV,并且在编译过程中没有严重问题,只有一个 python 接口失败,这与 GPU 完全无关。有没有人真正成功地在带有 OpenCV 的 GPU 上运行具有 haar 特征的人脸检测代码?你能告诉我我错过了什么吗?

4

1 回答 1

2

问题出在 OpenCV CMake 上。假定输出目录是 /build 目录,但是一旦你检查它,你会发现 /build 中的所有文件都是旧的。您应该从 /bin 和 /lib 收集新的 dll 和 lib 文件。我认为这是一个主要缺陷,因为许多人会使用旧文件并认为他们的编译不成功。另请注意,构建项目后,SDK 和 Toolkit 的 CUDA 版本必须为 4.2.9。现在 GPU 模块对我来说工作得很好。

于 2013-04-18T20:25:16.433 回答