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OpenCV配置CUDA以支持GPU加速

發(fā)布人：計(jì)算機(jī)視覺(jué)工坊 時(shí)間：2023-01-19 來(lái)源：工程師 發(fā)布文章

一、環(huán)境準(zhǔn)備


  1. 查看電腦NVIDIA的CUDA版本號(hào)，下載對(duì)應(yīng)版本CUDA Toolkit（當(dāng)前使用11.1版本）(具體需不需要下載和自己電腦cuda相同版本的還有待查證)
  2. cmake3.17.2（最高只支持到vs2019版）
  3. visual studio 2019
  4. opencv源代碼（當(dāng)前使用opencv 4.6.0版本）
  5. opencv_contrib（當(dāng)前使用4.6.0版本）

以上相應(yīng)下載鏈接及軟件會(huì)放在資料里。CUDA精簡(jiǎn)安裝教程請(qǐng)關(guān)注補(bǔ)充內(nèi)容

二、使用cmake “make”


1、打開(kāi)cmake（cmake-gui），第一個(gè)源代碼路徑選擇剛剛下載的opencv源代碼路徑，路徑需要選擇到sources
第二個(gè)編譯輸出路徑，可在opencv文件夾下創(chuàng)建一個(gè)新的文件夾，用于存放編譯輸出的文件，這里創(chuàng)建為newbuild。圖片之后點(diǎn)configure進(jìn)行第一次配置，彈出窗口第一個(gè)選擇visual studio 16 2019，第二個(gè)選擇x64，其余保持默認(rèn)，點(diǎn)擊finish，等待配置完成后不出意外會(huì)有3個(gè)錯(cuò)誤和警告，需要重點(diǎn)關(guān)注，這些錯(cuò)誤會(huì)影響到后面的編譯。
圖片我的錯(cuò)誤為
（1）跟python2.7相關(guān)的錯(cuò)誤，可忽略圖片（2）FFMPEG的相關(guān)文件下載失敗，這里需要自己從自己選擇的編譯輸出路徑中找到 CMakeDownloadLog.txt 打開(kāi)（我的路徑為H:\opencv_pasks\opencv\newbuild\CMakeDownloadLog.txt），里面提供了FFMPEG相關(guān)文件的鏈接地址，下載即可。最后我們統(tǒng)一放入相關(guān)文件夾內(nèi)（所以這里只需先下載下來(lái)，暫不用放入任何文件夾內(nèi)）
圖片（3）這里只是個(gè) warning 不是 error ，可忽略
圖片（當(dāng)然有的人可能還會(huì)有和 ippicv 相關(guān)的錯(cuò)誤，和 ffmpeg 同理，找到對(duì)應(yīng)的文件鏈接下載即可）
2、勾選相應(yīng)配置
（1）在 search 搜索框里搜索 cuda，勾選 OPENCV_DNN_CUDA 和 WITH_CUDA 兩個(gè)選項(xiàng)
圖片（2）搜索 example，勾選 BUILD_EXAMPLES 和 INSTALL_PYTHON_EXAMPLES（這一步可不用）
圖片（3）搜索 non，勾選OPENCV_ENABLE_NONFREE
圖片（4）搜索 mod，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 選擇剛剛下載的 opencv_contrib 路徑，需要到 modules 文件夾下（我的為H:/opencv_pasks/opencv_contrib-4.6.0/modules, 注意這里是正斜杠而不是反斜杠）
以上完成之后再次點(diǎn)擊 configure 進(jìn)行第二次配置，等待配置完成后可繼續(xù)下一步。
圖片這里不出意外會(huì)多出幾個(gè)紅色的錯(cuò)誤警告
例如：wechat_qrcode、xfeatures2d、face相關(guān)等，基本都是因?yàn)橄螺d不到文件引起，需要自己手動(dòng)下載（5）搜索 cudnn，勾選 WITH_CUDNN（我的默認(rèn)已經(jīng)勾選）
圖片（6）搜索 cubla，勾選WITH_CUBLAS（我的默認(rèn)已經(jīng)勾選）（7）搜索 cuda_ar，在CUDA_ARCH_BIN填入自己的顯卡gpu算力，不知道的可進(jìn)入****查詢，我的為6.1。
（顯卡gpu算力查詢****見(jiàn)資料）（8）搜索 fast，勾選CUDA_FAST_MATH 和 ENABLE_FAST_MAT（9）搜索 type，將CMAKE_CONFIGURATION_TYPES的DEBUG刪除，只保留Release（10）搜索 world，勾選BUILD_opencv_world完成上述后再次點(diǎn)擊 configure 進(jìn)行第三次配置，等待配置完成后，這時(shí)我們需要放入剛剛所說(shuō)的一些下載錯(cuò)誤的缺失文件。    在源碼目錄下的 .cache 文件夾內(nèi)（我的路徑為 H:\opencv_pasks\opencv\sources.cache）放入剛剛下載的相應(yīng)文件，需要放入到對(duì)應(yīng)的文件夾下，并且文件名需要和自己目錄下生成的 0k 文件名相對(duì)應(yīng)，不對(duì)應(yīng)的需要修改成對(duì)應(yīng)的，然后將其替換。（不會(huì)的可以參考我的 .ceche 目錄，同時(shí)如果有文件下載不了的可以使用我文件里的）    替換完剛剛出錯(cuò)的所有文件后，回到 cmake，點(diǎn)擊 Generate 會(huì)生成一個(gè)vs2019的c++工程，之后點(diǎn)擊 open Project 打開(kāi)工程。    在 vs2019 上方選擇 Release，之后點(diǎn)右邊的 CmakeTargets-ALL_BUILD，右鍵生成，等待生成完成，過(guò)程大約一小時(shí)到兩小時(shí)，根據(jù)自己電腦的 cpu 而定。生成完會(huì)出現(xiàn)0錯(cuò)誤、0跳過(guò)，全是成功的，之后還是同樣在 ALL_BUILD 下方的 INSTALL，同樣右鍵生成，過(guò)程大約幾分鐘，等待生成完成即可。

三、配置環(huán)境變量

此電腦右鍵-屬性-高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置-高級(jí)-環(huán)境變量
在上方的用戶變量中新建兩個(gè)變量
圖片在下方的系統(tǒng)變量-Path中新建三個(gè)變量，配置完后確定即可
圖片

四、測(cè)試

在代碼中，需要對(duì)net類進(jìn)行兩處修改
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
之后運(yùn)行即可支持GPU加速。來(lái)源： 小半仙IoT

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