Opencv编译及调用GPU版本

原创 已于 2022-07-17 16:42:46 修改 · 4.1k 阅读 · 5 ·
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#opencv #计算机视觉 #python

于 2022-07-17 16:41:34 首次发布
本文档详述了如何在Windows环境下搭建CUDA驱动，下载并配置OpenCV3.11及lib，使用cmake进行编译，并解决编译过程中遇到的问题，如CUDA选项选择、文件下载失败等。同时，文中还介绍了编译成功后在MFC工程中引用opencv_world3411d.dll时遇到的错误及其解决方案，包括添加头文件路径和链接库。

1、安装好cuda驱动

       可参考CUDA 环境搭建_ima_zhan的博客-优快云博客_cuda环境搭建

2、下载opencv 3.11 的源代码和lib

        在官网的release页面可以找到各版本的下载

         Releases - OpenCV

3、下载cmake 3.23.2，百度去官网下载即可

4、打开cmake，选择源文件为opencv3.11源代码，编译目录为新建的opencv311_build

      点击Configure，在配置窗口中进行如下配置：

      在WITH中选择WITH_CUDA,WITH_NVCUVID。

      在BUILD中选中BUILD_opencv_world将文件编译为一个dll，确实方便引用了，但是文件有点大，我这个最后有200多兆。

      Configure中遇到错误可以再次点击Configure试一下，其它错误可以参考5中的解决方法。

       完成Configure后点击Generate生成工程，然后点击OpenProject打开工程。

5、编译时遇到的几个问题

      1、先选择cuda，点击Configure按钮运行一遍后才能看到c

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课余项目的时候需要用到OpenCV的GPU版本，但是从3.x版本开始官方就将GPU模块分离出来了！ 网上也不太容易能找到OpenCV的GPU版本，于是个人按照如下这个教程自己重新编译一个版本！ http://www.mamicode.com/info-detail-2127518.html 过程当中也算是踩了很多坑吧，我这里简单吧自己遇到的问题，及找到解决方案的网址放在这里！ 问题1：CUDA 9.0 不支持sm2.0编译 解决方案：https://blog.youkuaiyun.com/u014613745/article/details/78310916 问题2：ffmpeg/ippicv因为网络不好config出现问题等 解决方案：https://blog.youkuaiyun.com/yiyuehuan/article/details/52951574 总之，最后是编译成功了！ 简单说下环境，方便适合的盆友拿去使用： 编译环境：CMake3.14+OpenCV 3.20+opencv_contrib-3.2.0+VS2013 Release+CUDA9.0+Eigen+tbb2017_20161004oss+Win10 x64 编译过程就不说，参考最上面的网址！ 为了方便使用，我把所有的*.lib写了一个txt文件列表，方便咋VS里面配置！
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opencv下存在gpu可以使用的函数接口，一般以cv::cuda:xxxx cv::cudacodec::等开头。cuda是nvidia公司提供的并行计算框架，也就是说opencv提供的cuda接口仅支持nvidia公司的显卡（个人理解）。至于其它gpu如何使用本篇不涉及。那我们有了nivida显卡，安装好了opencv库，是否就可以直接利用opencv提供的gpu函数进行操作了呢？
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OpenCV使用GPU进行操作的方法及demo
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