Instalación de CUDNN y NVCUVID para OpenCV en Ubuntu 18.04

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Instalación de mvquit
3. Cambios en la API de CUDA
4. Decodificación y codificación
5. No hay soporte para actualizaciones
6. Verificación en el sitio web de NVIDIA
7. Uso de la API de decodificación y codificación
8. Descargar e instalar FFMPEG
9. Descargar el SDK de códecs de video de NVIDIA
10. Uso de librerías en la categoría de video
11. Instalación de Kudann

Instalación de mvquit y la API de CUDA para la decodificación y codificación de video

En este artículo, aprenderás cómo instalar mvquit, también conocido como el codename para OpenCV, y cómo trabajar con la API de CUDA para el procesamiento de video. Estos pasos serán especialmente útiles si estás experimentando problemas con la decodificación y codificación de video en OpenCV.

1. Introducción

Alexander Alaiken Presentó algunos problemas relacionados con el cambio en la API de CUDA. Según él, OpenCV ya no es compatible con la API de CUDA para la decodificación y codificación de video. A pesar de esto, existen soluciones alternativas para seguir utilizando estas funcionalidades.

2. Instalación de mvquit

Para comenzar, debes instalar mvquit en tu sistema. Para Ello, sigue los siguientes pasos:

1. Regístrate en el sitio web de NVIDIA.
2. Descarga la herramienta FFMPEG, la cual es fundamental para la decodificación y codificación de video en OpenCV.
3. Instala FFMPEG en tu sistema.
4. Descarga el SDK de códecs de video de NVIDIA.
5. Descomprime los archivos descargados y copia las librerías en el directorio correspondiente.
6. Copia las librerías y archivos de interfaz de video en la ubicación adecuada.
7. Realiza la instalación de video codec sdk como se indica en la documentación.

3. Cambios en la API de CUDA

Es importante destacar que OpenCV ya no es compatible con la API de CUDA para la decodificación y codificación de video. Sin embargo, aún es posible utilizar ciertos trucos y soluciones alternativas para seguir utilizando estas funcionalidades.

4. Decodificación y codificación

La API de decodificación y codificación de video proporciona las herramientas necesarias para trabajar con archivos de video en OpenCV. Asegúrate de instalar FFMPEG correctamente, ya que esta herramienta es crucial para estas funciones.

5. No hay soporte para actualizaciones

Es importante tener en cuenta que OpenCV ya no brinda soporte para las actualizaciones de la API de CUDA. Esto significa que las versiones más recientes de CUDA, como la 10.2, no son compatibles con OpenCV.

6. Verificación en el sitio web de NVIDIA

Si tienes dudas sobre la compatibilidad de los diferentes componentes necesarios para el procesamiento de video en OpenCV, te recomendamos visitar el sitio web de NVIDIA. Allí encontrarás información detallada y actualizada sobre los requisitos y la compatibilidad.

7. Uso de la API de decodificación y codificación

A pesar de los cambios en la API de CUDA, todavía es posible utilizar la API de decodificación y codificación de video en OpenCV. Asegúrate de seguir los pasos de instalación mencionados anteriormente para garantizar el Correcto funcionamiento.

8. Descargar e instalar FFMPEG

FFMPEG es una herramienta fundamental para la decodificación y codificación de video en OpenCV. Asegúrate de descargar e instalar esta herramienta de acuerdo a las instrucciones proporcionadas en el sitio web oficial.

9. Descargar el SDK de códecs de video de NVIDIA

El SDK de códecs de video de NVIDIA es necesario para trabajar con archivos de video en OpenCV. Descarga los archivos correspondientes desde el sitio web de NVIDIA y sigue los pasos de instalación detallados en la documentación.

10. Uso de librerías en la categoría de video

Una vez que hayas instalado todas las herramientas y librerías necesarias, asegúrate de utilizar las librerías adecuadas para trabajar con la categoría de video en OpenCV. Esto te permitirá aprovechar al máximo las funciones disponibles.

11. Instalación de Kudann

Kudann es una potente herramienta para el procesamiento de redes neuronales. Si tienes planes de utilizar esta funcionalidad en el futuro, te recomendamos seguir las instrucciones de instalación proporcionadas en la documentación oficial.

En conclusión, la instalación de mvquit y la API de CUDA para la decodificación y codificación de video en OpenCV puede ser un proceso complejo, pero siguiendo los pasos adecuados podrás disfrutar de todas las funcionalidades ofrecidas por estas herramientas. Asegúrate de instalar las librerías y herramientas necesarias correctamente y estar atento a las posibles actualizaciones en el futuro.

Highlights:

• Aprende a instalar mvquit y la API de CUDA en OpenCV.
• Descarga e instala FFMPEG para la decodificación y codificación de video.
• Utiliza las librerías adecuadas para trabajar con la categoría de video en OpenCV.
• Descarga el SDK de códecs de video de NVIDIA para un mejor rendimiento.
• Explora las funciones de la API de decodificación y codificación en OpenCV.
• Instala Kudann para aprovechar las funcionalidades de redes neuronales.

FAQ: Q: ¿OpenCV es compatible con la API de CUDA para la decodificación y codificación de video? A: No, OpenCV ya no es compatible con la API de CUDA para estas funciones. Sin embargo, existen soluciones alternativas.

Q: ¿Es necesario instalar FFMPEG para trabajar con video en OpenCV? A: Sí, FFMPEG es una herramienta fundamental para la decodificación y codificación de video en OpenCV.

Recursos:

• Sitio web de NVIDIA: enlace
• Documentación oficial de OpenCV: enlace
• Descarga de FFMPEG: enlace
• Descarga del SDK de códecs de video de NVIDIA: enlace