【opencv】windows10下opencv4.8.0-cuda C++版本源碼編譯教程

提示:博主取舍了很多大佬的博文并親測有效,分享筆記邀大家共同學(xué)習(xí)討論

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前言

OpenCV是一個開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，包含了核心模塊和擴(kuò)展模塊，提供了基礎(chǔ)的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法，以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)工具。而OpenCV Contrib是OpenCV社區(qū)貢獻(xiàn)的一組擴(kuò)展模塊之一，包含了一些較為新穎和實(shí)用的算法和工具函數(shù)，提供了一些高級的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法。這些功能和算法可能不適合所有用戶或者還處于實(shí)驗(yàn)性階段。OpenCV Contrib模塊中的代碼由社區(qū)貢獻(xiàn)者開發(fā)和維護(hù)，它們提供了一些在OpenCV核心庫中尚未包含的新特性和實(shí)驗(yàn)性功能。

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準(zhǔn)備工具

cmake、vs2019、opencv4.8.0、opencv_contrib-4.8.0、cuda、cudnn

cuda/cudnn

安裝cuda、cudnn可以參考此前博主的【深度學(xué)習(xí)windows10環(huán)境配置詳細(xì)教程】，因?yàn)閷τ谛率謥碚f，需要注意的細(xì)節(jié)比較多，這里不浪費(fèi)篇幅重復(fù)講述了。

cmake

CMake官方下載地址，下載cmake-3.27.7-windows-x86_64.msi。

添加到環(huán)境和安裝路徑博主根據(jù)自身情況作出了修改，其他都是默認(rèn)安裝。

出現(xiàn)以下界面安裝成功。

opencv4.8.0

Opencv官方下載地址，下載OpenCV – 4.8.0 Sources，下載解壓opencv-4.8.0.zip。

opencv_contrib

opencv_contrib官方下載地址，選擇opencv對應(yīng)的contrib版本，例如opencv4.8.0對應(yīng)就是opencv_contrib-4.8.0.zip。下載后直接解壓。

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CMake編譯

1. 打開CMake，where is the source code是Opencv sources(博主是opencv-4.8.0)的文件夾位置，where to build the binaries是編譯opencv保存的文件夾位置(自定義)，在左下角第一次點(diǎn)擊Configure。
   
2. 選擇對應(yīng)vs的版本(博主是vs2019)，系統(tǒng)選擇x64，最后點(diǎn)右下角Finish。
3. 顯示Configuring done后，在Search搜索框搜索帶cuda的關(guān)鍵字，全部勾選。
   
4. Search搜索框搜索OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，添加解壓的opencv_contrib中的modules的路徑，再搜索并勾選OPENCV_ENABLE_NONFREE選項(xiàng)。
5. 將build_opencv_world選上，這可以將所有opencv的庫都編譯在一起，不需要自己手動選擇添加每個小模塊，但是具體的工程又不建議這種全家桶。
6. 對于python、java、js、tests相關(guān)選項(xiàng)的選擇，用Search搜索框分別搜索“python”，“java”，“js”，“tests”，根據(jù)需要選中和取消相關(guān)選項(xiàng)，默認(rèn)都是選中，博主按默認(rèn)都選上了，第二次點(diǎn)擊Configure。
7. 顯示Configuring done后，將CUDA_ARCH_BIN顯卡算力內(nèi)容改成自己顯卡的算力。官網(wǎng)查看顯卡算力地址，刪除小于自己顯卡算力的部分，再搜索并勾選ENABLE_FAST_MATH選項(xiàng)，第三次點(diǎn)擊Configure。
   
8. 顯示Configuring done后，點(diǎn)擊generate，顯示generating done，成功完成cmake編譯，在輸出的opencv保存文件夾位置中存在就生成了OpenCV.sln文件。
   

cmake編譯過程是會從githup上下載數(shù)據(jù)，但是一般都會出現(xiàn)下載失敗的情況，這里建議讀者先跳到【可能出現(xiàn)的問題】這一小節(jié)，來確認(rèn)是不是自己也出現(xiàn)了下載失敗的情況。

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VS2019編譯

1. 使用VS2019 (以管理員方式運(yùn)行) 打開剛剛編譯工程OpenCV.sln，在release|x64模式下，在解決方案資源管理器—>CMakeTargets—>右鍵點(diǎn)擊ALL_BUILD–>生成。
2. 同樣在release|x64模式下，在解決方案資源管理器—>CMakeTargets—>右鍵點(diǎn)擊INSTALL–>生成。
   

編譯完成后在where to build the binaries位置的install文件夾內(nèi)生成以下內(nèi)容。

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可能出現(xiàn)的問題

cmake編譯過程中可能出現(xiàn)的問題

cmake編譯出現(xiàn)Download failed的問題。

在where to build the binaries位置里面有個CMakeDownloadLog.txt，將里面下載鏈接復(fù)制到瀏覽器進(jìn)行下載，

將其和where is the source code里面的.cache文件夾里面內(nèi)容相對應(yīng)，下圖是下載失敗時候，文件大小是0KB，手動下載完成后進(jìn)行替換。

注意用來替換的文件的名稱要與對應(yīng)空文件的名稱保持一致。

對于部分文件則需要將網(wǎng)頁以另存為的方式進(jìn)行替換，注意一定不要以復(fù)制網(wǎng)頁內(nèi)容粘貼到空文件的方式進(jìn)行替換，這是無效的的。

將整個.cache都用同樣的方式進(jìn)行處理。

強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，出現(xiàn)這種問題，可以暫時先走完CMake編譯過程，因?yàn)槊恳淮蜟onfiguring都會有新的下載內(nèi)容，然后再一次性將.cache的內(nèi)容進(jìn)行完整的替換，最后進(jìn)行Configuring和Generate。

VS2019編譯過程中可能出現(xiàn)的問題

通常是對于部分資源，vs2019沒有管理員操作權(quán)限，因此只需要用管理員身份重新打開進(jìn)行操作即可。

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測試使用GPU

這里用一段簡單的c++代碼驗(yàn)證安裝完成的opencv是否支持gpu設(shè)備。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
int main() {// 檢查是否支持CUDAif (cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount()) {std::cout << "檢測到支持CUDA的設(shè)備數(shù)量" << cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount() <<std::endl;}else {std::cout << "未檢測到支持CUDA的設(shè)備" << std::endl;}return 0;
}

驗(yàn)證成功，oepncv-cuda版本源碼編譯成功。

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總結(jié)

盡可能簡單、詳細(xì)的介紹windows10下opencv4.8.0-cuda版本用源碼進(jìn)行編譯的詳細(xì)流程。