我正在使用GPU进行更快的人脸检测。 在这里找到了可接受的教程。 我正在将VC10编译器与CUDA 4.2一起使用。 设备安装正确,devicequery通过了测试。 我还用CUDA编写了程序,这让我别无选择,只能说OpenCV的GPU有问题。 真正的问题是当我尝试获取CascadeClassifier_GPU实例时发生访问冲突。 另外,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出现严重问题,只是python接口失败了,而这与GPU绝对无关。 有没有人真正成功地在带有OpenCV的GPU上运行具有haar功能的面部检测代码? 您能给我一些有关我所缺少的提示吗?

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问题出在OpenCV CMake上。 假定输出目录为/ build目录,但是一旦检查它,就会发现/ 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。 在我看来,这是一个重大缺陷,因为许多人会使用旧文件,并认为编译失败。 另请注意,构建项目后,CUDA版本必须同时为4.2.9 SDK和Toolkit。 现在GPU模块对我来说很好用。

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