Cuda
Páginas: 3 (679 palabras)
Publicado: 12 de diciembre de 2013
Instalación de CUDA y Open CV en Visual Studio 2012
Instalamos Visual Studio 2012.
Enseguida instalamos NVIDIA GPU Computing SDK, se recomienda que se instale la versión más reciente, en estecaso utilizaremos la versión 5.5 (Buscar la versión acomedida a su PC).
Después Instalamos OpenCV (lo guardamos en cualquier carpeta).
Instalamos Cmake, también buscamos la versión másreciente.
Una vez finalizada la instalación hay que compilar las bibliotecas de OpenCV, para lo cual, primero debe de ejecutarse el compilador Cmake, aparece una ventana como la de la Figura 8.26.Al presionar el botón Browse Source… se debe seleccionar el directorio donde se extrajo el OpenCV (C:\...\opencv), y al presionar el botón Browse Build… debe seleccionarle el directorio build dentrode la carpeta de instalación de OpenCV (C:\...\opencv\build).
Una vez seleccionados los directorios se pulsa el botón Configure, aparecerá una ventana en donde seleccionaremos la opción de visualstudio 11 (es el 2012), y ponemos en usar compiladores nativos por default.
Al terminar el asistente de selección del compilador, la ventana principal se llena de opciones de compilación que aparecenen rojo, es necesario localizar una que dice WITH_CUDA.
En caso de que la opción WITH_CUDA no aparezca marcada, hay que marcarla para que los componentes generados puedan ejecutar código en la GPU.Una vez realizado pulsar el botón Generate ubicado debajo de la lista, para que genere los proyectos para Visual Studio 2012.
Al generar los archivos cerrar el CMake e ir al directorio de extracciónde OpenCV (C:\...\opencv\build), se puede notar que aparecieron una serie de archivos de proyecto para Visual Studio 2012.
Ejecutar el archivo llamado OpenCV.sln (solución de Visual Studio), yesperar a que se ejecute Visual Studio 2012. Es necesario esperar a que se cargue todo el proyecto una vez inicializado Visual Studio 2012 puede llevar algo de tiempo, hasta que la barra de estado...
Instalamos Visual Studio 2012.
Enseguida instalamos NVIDIA GPU Computing SDK, se recomienda que se instale la versión más reciente, en estecaso utilizaremos la versión 5.5 (Buscar la versión acomedida a su PC).
Después Instalamos OpenCV (lo guardamos en cualquier carpeta).
Instalamos Cmake, también buscamos la versión másreciente.
Una vez finalizada la instalación hay que compilar las bibliotecas de OpenCV, para lo cual, primero debe de ejecutarse el compilador Cmake, aparece una ventana como la de la Figura 8.26.Al presionar el botón Browse Source… se debe seleccionar el directorio donde se extrajo el OpenCV (C:\...\opencv), y al presionar el botón Browse Build… debe seleccionarle el directorio build dentrode la carpeta de instalación de OpenCV (C:\...\opencv\build).
Una vez seleccionados los directorios se pulsa el botón Configure, aparecerá una ventana en donde seleccionaremos la opción de visualstudio 11 (es el 2012), y ponemos en usar compiladores nativos por default.
Al terminar el asistente de selección del compilador, la ventana principal se llena de opciones de compilación que aparecenen rojo, es necesario localizar una que dice WITH_CUDA.
En caso de que la opción WITH_CUDA no aparezca marcada, hay que marcarla para que los componentes generados puedan ejecutar código en la GPU.Una vez realizado pulsar el botón Generate ubicado debajo de la lista, para que genere los proyectos para Visual Studio 2012.
Al generar los archivos cerrar el CMake e ir al directorio de extracciónde OpenCV (C:\...\opencv\build), se puede notar que aparecieron una serie de archivos de proyecto para Visual Studio 2012.
Ejecutar el archivo llamado OpenCV.sln (solución de Visual Studio), yesperar a que se ejecute Visual Studio 2012. Es necesario esperar a que se cargue todo el proyecto una vez inicializado Visual Studio 2012 puede llevar algo de tiempo, hasta que la barra de estado...
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