OpenCV modules:
To be built: aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core cvv datasets dnn dnn_objdetect dnn_superres dpm face features2d flann fuzzy gapi hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc intensity_transform line_descriptor mcc ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python3 quality rapid reg rgbd saliency shape signal stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking video videoio videostab wechat_qrcode xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto
Disabled: world
Disabled by dependency: -
Unavailable: alphamat cannops cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev freetype hdf java julia matlab ovis python2 sfm ts viz
根据提供的OpenCV构建信息,OpenCV版本为4.10.0,它被配置为包含了一些高级特性,例如Intel IPP和IPP IW支持,以及OpenCL支持。然而,你提到的错误提示是关于CUDA支持的缺失,而这在构建信息中并未直接提及。在构建信息中,我们通常会在"Disabled"或"Unavailable"部分看到关于CUDA模块的信息,如果它们被禁用的话。
从你给出的构建信息来看,CUDA相关的模块如cudaarithm
, cudabgsegm
, cudacodec
, cudafeatures2d
, cudafilters
, cudaimgproc
, cudalegacy
, cudaobjdetect
, cudaoptflow
, cudastereo
, cudawarping
, cudev
等均未被构建,这表明OpenCV在构建时确实没有启用CUDA支持。
要使OpenCV支持CUDA,你需要确保在构建OpenCV时WITH_CUDA
选项被设置为ON
。如果你从源代码构建OpenCV,这通常在CMake配置阶段完成。以下是一个示例命令,展示了如何使用CMake来配置OpenCV以启用CUDA支持:
cmake .. -DWITH_CUDA=ON
如果你使用的是预编译的OpenCV包,并且希望它具有CUDA支持,你可能需要寻找一个明确声明包含CUDA支持的预编译包,或者考虑自己从源代码构建。
此外,确保你的系统上已经正确安装了CUDA Toolkit,且其版本与你打算构建的OpenCV版本兼容。你可以通过运行nvcc --version
来检查CUDA编译器的版本。
如果你的CUDA环境已经设置好,但在构建OpenCV时仍然遇到问题,可能需要检查CMake缓存中的CUDA相关设置是否正确,例如CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR
是否指向正确的CUDA安装目录。
总之,要解决你的问题,你可能需要重新构建OpenCV并确保在构建配置阶段启用了CUDA支持,或者寻找一个包含CUDA支持的预编译OpenCV包。