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ubuntu 16.04 + N驱动安装 +CUDA+Qt5 + opencv

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Ubuntu 16.04+NVIDIA驱动安装+CUDA+Qt5+OpenCV的完整攻略

本文将为您提供Ubuntu 16.04+NVIDIA驱动安装+CUDA+Qt5+OpenCV的完整攻略，包括环境搭建、软件安装和两个示例。

环境搭建

在开始安装之前，您需要确保您的计算机满足以下要求：

  • NVIDIA显卡
  • Ubuntu 16.04操作系统

以下是环境搭建的步骤：

  1. 安装NVIDIA驱动

在Ubuntu 16.04中安装NVIDIA驱动的方法有很多种，这里我们介绍一种比较简单的方法：

  • 打开终端，输入以下命令：

bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-<version>

其中<version>是您要安装的NVIDIA驱动版本号。

  • 安装完成后，重启计算机。

  • 安装CUDA

  • 下载CUDA安装包，地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

  • 打开终端，进入下载目录，输入以下命令：

bash
sudo sh cuda_<version>_linux.run

其中<version>是您下载的CUDA版本号。

  • 安装过程中，按照提示进行操作。

  • 安装Qt5

  • 打开终端，输入以下命令：

bash
sudo apt-get install qt5-default

  1. 安装OpenCV

  2. 打开终端，输入以下命令：

bash
sudo apt-get install libopencv-dev

示例1：使用CUDA加速矩阵乘法

以下是使用CUDA加速矩阵乘法的示例：

  1. 创建一个CUDA项目。
  2. 编写CUDA代码：
global__ void matrixMul(float *A, float *B, float *C, int N)
{
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (i < N && j < N)
    {
        float sum = 0.0f;
        for (int k = 0; k < N; k++)
        {
            sum += A[i * N + k] * B[k * N + j];
        }
        C[i * N + j] = sum;
    }
}

在上面的示例中，我们使用CUDA并行计算矩阵乘法。

  1. 在主函数中调用CUDA代码：
int main()
{
    int N = 1024;
    int size = N * N * sizeof(float);
    float *h_A = (float *)malloc(size);
    float *h_B = (float *)malloc(size);
    float *h_C = (float *)malloc(size);

    float *d_A, *d_B, *d_C;
    cudaMalloc(&d_A, size);
    cudaMalloc(&d_B, size);
    cudaMalloc(&d_C, size);

    cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3 threadsPerBlock(16, 16);
    dim3 numBlocks(N / threadsPerBlock.x, N / threadsPerBlock.y);

    matrixMul<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);

    cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_A);
    cudaFree(d_B);
    cudaFree(d_C);

    free(h_A);
    free(h_B);
    free(h_C);

    return 0;
}

在上面的示例中，我们在主函数中分配内存、将数据从主机内存复制到设备内存、调用CUDA代码、将数据从设备内存复制到主机内存、释放内存。

  1. 编译并运行程序。

示例2：使用OpenCV实现图像处理

以下是使用OpenCV实现图像处理的示例：

  1. 创建一个OpenCV项目。
  2. 编写OpenCV代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (image.empty())
    {
        return -1;
    }

    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    Mat blur;
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0);

    Mat edges;
    Canny(blur, edges, 50, 150);

    imshow("Original Image", image);
    imshow("Edges", edges);

    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的示例中，我们使用OpenCV读取图像、将图像转换为灰度图、对图像进行高斯模糊、使用Canny算法检测图像边缘。

  1. 编译并运行程序。

总结

本文为您提供了Ubuntu 16.04+NVIDIA驱动安装+CUDA+Qt5+OpenCV的完整攻略，包括环境搭建、软件安装和两个示例。希望本文能够帮助您顺利完成相关开发工作。

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