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OpenCV4.5.5-CUDA11.1-VisualStudio2017-x64

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简介：
本软件包提供针对Windows环境（Visual Studio 2017）优化的OpenCV 4.5.5库，支持CUDA 11.1，适用于需要高性能计算机视觉和图形处理的应用。 OpenCV4.5.5 GPU版在Windows VS2017 x64位环境下运行需要下载对应的TBB库，包含opencv_contrib TBB 2021.7.0、CUDA11.1.0及cudnn11.2。此版本仅支持计算能力为6.1以上的显卡，即GTX10系列及以上。

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  • OpenCV4.5.5-CUDA11.1-VisualStudio2017-x64
    优质
    本软件包提供针对Windows环境（Visual Studio 2017）优化的OpenCV 4.5.5库，支持CUDA 11.1，适用于需要高性能计算机视觉和图形处理的应用。 OpenCV4.5.5 GPU版在Windows VS2017 x64位环境下运行需要下载对应的TBB库，包含opencv_contrib TBB 2021.7.0、CUDA11.1.0及cudnn11.2。此版本仅支持计算能力为6.1以上的显卡，即GTX10系列及以上。
     
  • VS2019 CUDA11.1下Release x64编译的OpenCV4.5.5（含CUDA及contrib模块）
    优质
    本项目提供了在Visual Studio 2019环境下使用CUDA 11.1进行Release模式x64编译的OpenCV 4.5.5库，包含CUDA支持与额外贡献模块。 使用VS2019和CUDA11.1编译的OpenCV4.5.5版本（包含CUDA和contrib模块）。
     
  • Open3D-v0.17.0-for-cuda11.1-msvc2019-win64.zip
    优质
    这是一个针对Windows 64位系统的Open3D库v0.17.0版本压缩包，适用于CUDA 11.1和MSVC 2019编译环境。 Open3D-v0.17.0-cuda11.1-msvc2019-win64.zip编译包包含以下文件： - Open3D.lib - Open3D_3rdparty_assimp.lib - Open3D_3rdparty_blas_mkl_core.lib - Open3D_3rdparty_blas_mkl_intel_ilp64.lib - Open3D_3rdparty_blas_mkl_sequential.lib - Open3D_3rdparty_blas_mkl_tbb_thread.lib - Open3D_3rdparty_blas_tbb_static.lib - Open3D_3rdparty_civetweb_civetweb-cpp.lib - Open3D_3rdparty_civetweb_civetweb.lib - Open3D_3rdparty_curl.lib - Open3D_3rdparty_embree_embree3.lib - Open3D_3rdparty_embree_embree_avx.lib - Open3D_3rdparty_embree_embree_avx2.lib
     
  • 在Ubuntu20环境下安装Cuda11.1和Cudnn
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu 20系统中安装CUDA 11.1及cuDNN，适用于需要配置深度学习环境的开发者。 2020年11月22日更新了用于在Ubuntu/Linux环境下安装Cuda环境以进行网络训练的资源，并上传至百度网盘。 以下是安装步骤： 1. 使用系统自带资源来安装NVIDIA驱动。 2. 通过命令行安装Cuda 安装包，设置path并重启系统。 3. 通过命令行安装Cudnn安装包，同样需要设置path并在完成后重启系统。
     
  • OpenCV4.5.5编译完成的目录
    优质
    简介：本文介绍了如何成功编译并完成OpenCV4.5.5版本的过程及最终生成的文件和库所在的目录结构。 在Windows环境下使用Qt5.14.2和已编译好的OpenCV4.5.5，在Qt工程中进行配置即可使用该库。需要注意的是，必须使用Microsoft Visual C++编译器（msvc），MinGW不适用。
     
  • OpenCV4.5.5编译完成的目录
    优质
    简介：本页面提供了OpenCV 4.5.5版本编译完成后各个文件和目录结构的详细介绍，帮助开发者了解编译结果及其存放位置。 使用环境为Windows系统，Qt版本为5.14.2，OpenCV版本为4.5.5已编译完成，在Qt工程中配置即可使用。需要注意的是，必须使用Microsoft Visual C++ 编译器（msvc），MinGW不适用。
     
  • CUDA11.1与CUDNN11.1的百度网盘链接.txt
    优质
    本文件提供CUDA 11.1及CUDNN 11.1的百度网盘下载链接，适用于需要安装这两款NVIDIA开发工具包进行深度学习框架搭建的技术人员和研究者。 CUDA11.1版本及其对应的CUDNN可以在百度网盘上找到。
     
  • 已编译版本：opencv4.6.0、opencv-contrib4.6.0、cuda11.1和cudnn8.1.0
    优质
    本项目提供OpenCV 4.6.0及其扩展库OpenCV Contrib 4.6.0的编译版本，同时兼容CUDA 11.1及cuDNN 8.1.0，适用于深度学习与计算机视觉应用开发。 直接使用编译好的OpenCV库。
     
  • Win10下VS2019与OpenCV4.5.5及Opencv_Contrib配置
    优质
    本教程详细介绍在Windows 10环境下，安装和配置Visual Studio 2019、OpenCV 4.5.5及其扩展模块opencv_contrib的步骤，适用于计算机视觉项目开发。 以前编译的OpenCV4和opencv_contrib库都是用VS2017进行的。
     
  • 已下载的OpenCV4.5.5 CMake .cache文件夹
    优质
    这段简介可以描述为：“已下载的OpenCV4.5.5 CMake .cache文件夹”包含了使用CMake构建和配置OpenCV 4.5.5版本过程中的缓存数据，便于开发者快速编译项目。 解决OpenCV4.5.5编译过程中CMake下载报错的问题需要将文件解压到{你的源码目录}\.cache（例如：E:\OpenCV-source\opencv-4.5.5\.cache）。解压后的文件夹中应包含ade、data、ffmpeg、ippicv、nvidia_optical_flow和wechat_qrcode等子文件夹。