win10 编译cuda版OpenCV

超、凢脫俗 2022-09-11 07:22 136阅读 0赞

# 一、环境 #

win10系统 + vs2017 + opencv3.4.15 + cuda11.1 + cmake

**注**：我本来用的是 opencv3.4.7，然后查了很多教程尝试都未成功，一直报错：

> CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.  
> Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:  
> CUDA\_nppi\_LIBRARY (ADVANCED)

后来查到原因 可能是新版cuda11.1 对旧版本的 opencv 支持不友好，需要修改一些编译的配置，比如这两个博文中的解决方法：[链接1][1] [链接2][2]

但是最终还是没能解决。所以果断放弃了使用 opencv3.4.7 ，更换成 opencv3.4.15，新版本的 opencv 对 cuda11.1 的支持会更好。

# 二、编译cuda版OpenCV #

1、下载好 opencv-3.4.15 源码、opencv\_contrib-3.4.15 源码，并解压；

2、在解压后的 opencv-3.4.15目录中创建目录 build，用于存放编译后的文件；创建 install 目录用于存放最终编译生成的头文件、dll、lib文件；

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

3、打开cmake，源码目录选择解压后的 opencv-3.4.15 目录，编译目录选择刚刚创建的build目录。点击“Configure”按钮，选择vs2017 、x64，配置成功；

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

4、编译选项：

（1）WITH\_CUDA 勾选上；

（2）OPENCV\_EXTRA\_MODULES\_PATH 选中解压后的 opencv\_contrib-3.4.15目录中的 modules 路径；

（3）ENABLE\_FAST\_MATH 勾选上；

（4）CMAKE\_INSTALL\_PREFIX 修改为刚刚创建的 install 目录，用于存放生成的头文件、库文件等；

（5）BUILD\_opencv\_world 勾选上，可将所有的库文件汇总到 opencv\_world 这1个库文件中。

5、再次点击“Configure”按钮，成功后再点击“Generate”按钮。

6、在 build 目录中找到 OpenCV.sln，用 vs2017 打开；

7、在生成库文件之前，需要做一件事，修改“python37\_d.lib” 为 “python37.lib”； 是因为我生成库文件时（大概过了5个小时），最终报错 “无法打开文件“python37\_d.lib””，导致生成失败，很扎心，又要重新生成；具体操作方法：

（1）在 bindings 项目中的外部依赖项中，找到 pyconfig.h 头文件，并打开；

![20210914161139829.png][]

（2）找到如下代码，把 \# define Py\_DEBUG屏蔽 ：

#ifdef _DEBUG
    #       define Py_DEBUG
    #endif

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

（3）将 pragma comment(lib,"python37\_d.lib") 修改为 pragma comment(lib,"python37.lib")

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1][]

8、在 vs 中的 “生成” -> “批生成” 中 选择 项目All\_BUILD 的 Debug|x64 和 Release|x64，点击生成。【漫长的等待，至少5个小时以上】

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2][]

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3][]

9、生成成功后，再在“生成” -> “批生成” 中 选择 项目 INSTALL 的 Debug|x64 和 Release|x64，点击生成 。【这次不需要等待很长时间】

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4][].

10、然后再 install 目录中，就可以看到生成的 头文件、库文件等；

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1][]

11、我们只需要 install 目录中生成的即可，其他的文件都可以删除了。把 install 目录名称修改为 opencv3.4.15， 在windows中配置系统环境变量。

# 三、测试 #

新建项目，并配置好刚刚生成的 opencv3.4.15 环境（包含目录、库目录、依赖项），这里就不介绍了，网上很多，而且很简单。

直接上测试程序代码：

#include <iostream>
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //#define CUDA_OPENCV
    
    int main()
    {
    	Mat img1 = imread("1.jpg");
    	Mat img2 = imread("2.jpg");
    
    	if (img1.empty() | img2.empty()) {
    		cout << "Could not open an image!" << endl;
    		return -1;
    	}
    
    	int len = 10000;
    	auto start = std::chrono::system_clock::now();
    
    #ifdef CUDA_OPENCV
    
    	//Create memory for resorting images on device
    	cuda::GpuMat d_result, d_img1, d_img2;
    	//Upload images to device
    	d_img1.upload(img1);
    	d_img2.upload(img2);
    	Mat h_result;
    
    	for (size_t i = 0; i < len; i++)
    	{		
    		cuda::add(d_img1, d_img2, d_result);
    
    	}
    
    	//Download result back to host
    	d_result.download(h_result);
    
    #else
    
    	Mat h_result;
    	for (size_t i = 0; i < len; i++)
    	{		
    		cv::add(img1, img2, h_result);
    	}
    
    #endif // CUDA_OPENCV
    
    
    	auto end = std::chrono::system_clock::now();
    	cout << "Times：" << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count() * 1.0f / len << "ms";
    
    	imshow("Image1", img1);
    	imshow("Image2", img2);
    	imshow("Result", h_result);
    	waitKey();
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }

程序中包含了 cpu 运行和 gpu 运行，直接看下运行耗时：

1、cpu 运行每次耗时：

![2021091416273235.png][]

2、 gpu 运行每次耗时：

![20210914162806747.png][]

结论：从上面测试中可以看到，cuda opencv 运行有着明显的效率优势。

[1]: https://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916
[2]: https://stackoverflow.com/questions/46584000/cmake-error-variables-are-set-to-notfound
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/1aa2948a69ea41a68d004e931da77b82.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/c06e0c133f334b269199913d97e721be.png
[20210914161139829.png]: /images/20220828/deba6f9222f14443a9796e7837564882.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220828/0d70ba6c1d7c45ab920fbe76d0282610.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220828/78d9eb3821d547b7aae049a019649137.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: /images/20220828/68048af405e04ce891faf7bbe48cd09b.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]: /images/20220828/d6dfdcb7c5524ef882054e0528145073.png
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[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6auY56WleGlhbmc_size_9_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220828/347ae06029714b718e2781a0cdec9cd0.png
[2021091416273235.png]: /images/20220828/9a249afbea694e87be8f34a25822dff6.png
[20210914162806747.png]: /images/20220828/1d079c9f8a10461b895a0c87d95fd543.png