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32位Windows 7上OpenCV中配置GPU過程詳解

日期:2017/2/28 13:45:26   编辑:Linux教程

32位Windows 7上OpenCV中配置GPU過程詳解,比較舊的教程,可以參考下。

1、 查看本機配置,查看顯卡類型是否支持NVIDIA GPU,本機顯卡為NVIDIA GeForce 8400 GS;

2、 從http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下載最新驅動並安裝;

3、 從https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根據本機類型下載相應最新版的CUDA Toolkit5.0,安裝,並通過樣本程序驗證其安裝正確;

4、 將C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\bin添加到環境變量中(檢查是否已經默認添加);

5、 從http://threadingbuildingblocks.org/下載最新版的TBB4.1,解壓縮,並將其bin目錄D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\bin\ia32\vc10添加到環境變量中,注銷或重啟;

6、 從http://opencv.org/downloads.html 下載最新版本的OpenCV2.4.6,並解壓縮到D:\soft\OpenCV2.4.6文件夾中;

7、 從http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html下載最新版本的CMake2.8.11.2並安裝;

8、 打開CMake,在Where isthe source code:中選擇D:\soft\OpenCV2.4.6\OpenCV文件夾,在Where to buildthe binaries:中選擇D:/soft/OpenCV2.4.6/vs2010_GPU文件夾,此文件夾為手動創建;

9、 點擊Configure按鈕,在彈出的對話框中選擇VisualStudio 10,然後點擊Finish;

10、 如果有紅色框出現,勾選BUILD_EXAMPLES、WITH_TBB、WITH_CUBLAS、WITH_CUDA、WITH_CUFFT,然後再次點擊Configure按鈕;

11、 如果還有紅色框出現,TBB_INCLUDE_DIRS,將其值改為D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\include為TBB中include所在的目錄,然後再次點擊Configure按鈕;

12、 如何還有紅色框出現,TBB_LIB_DIR、TBB_STDDEF_PATH,再次點擊Configure按鈕;

13、 如果在下方信息框中有:Use TBB: YES(ver 4.1 interface 6105),Use Cuda: YES(ver5.0),證明我們已經將inteltbb和CUDA正確配置;

14、 點擊Generate按鈕,此時會在D:\soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU文件夾下生成OpenCV.sln文件;

15、 以管理員身份,使用vs2010打開OpenCV.sln文件,選擇View--> Properties Manager-->分別選中ALL_BUILD中的Debug和Release上的Microsoft.Cpp.Win32.user,依次添加inteltbb和CUDA 的Executable Directories、Include Directories和Library Directories,點擊右鍵-->Properties:VC++ Directories,Include Directories:D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\include C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\include;Library Directories:D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\lib\ia32\vc10 C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v5.0\lib\Win32;Executable Directories:D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\bin\ia32\vc10 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\bin;

16、 選中modules中的opencv_gpu,點擊右鍵,選擇Properties-->Linker-->Input-->Ignore SpecificDefault Libraries加入libcmtlibcmtd;

17、 分別在Debug和Release下,選擇Solution Explorer裡的Solution OpenCV,點擊右鍵,運行”Rebuild Solution”,點擊CMakeTargets下的INSTALL,build;會在D:\soft\OpenCV2.4.3\vs2010\install文件夾下的bin文件夾中存放相應的動態庫,在lib文件夾下存放相應的靜態庫;

18、 打開vs2010,新建一個控制台應用程序,為vs2010配置OpenCV環境:選擇View--> Properties Manager-->分別選中Debug和Release上的Microsoft.Cpp.Win32.user,點擊右鍵-->Properties:VC++ Directories,Include Directories:D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include;D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include\opencv;D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include\opencv2;Library Directories:D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\lib;

19、 選中工程-->Properties-->Configuration Properties-->Linker-->Input-->AdditionalDependencies:Debug和Release,添加相應的.lib庫;

20、 將D:\soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\bin加入到windows系統環境變量Path中,重啟。

說明:

(1)、安裝CUDA Toolkit時最好不要修改其默認的安裝目錄;

(2)、其中TBB不是必須的,也可不用安裝,即第5、11、12步可省略;

(3)、為了縮短編譯時間,可以通過CMake中改變CUDA_ARCH_BIN、CUDA_ARCH_PTX值進行設置,將BUILD_EXAMPLES和WITH_TBB的勾選去掉;

(4)、在編譯前最好把360安全衛士和殺毒軟件關閉;

(5)、也可不用管理員身份打開OpenCV.sln,第15步的屬性配置也不是必須的;

(6)、也可以不用修改opencv_gpu模塊的屬性配置,默認即可,即第16步也不是必須的;

(7)、編譯過程中會彈出數次對話框,如出現宏對話框則點擊Cancel選項,其它則選擇Yes選項;

(8)、編譯成功後的庫也可以直接應用於OpenCV中的OpenCL模塊。

示例如下,如果iDevicesNum結果非0,說明安裝配置正確。

#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::gpu;

int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int iDevicesNum = getCudaEnabledDeviceCount();

cout<<iDevicesNum<<endl;

return 0;
}

Ubuntu 14.04 安裝配置CUDA http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm

Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5實錄 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107502.htm

Ubuntu安裝Theano+CUDA http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm

關於Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安裝請參看如下鏈接 Ubuntu 12.04 安裝 CUDA-5.5

Caffe配置簡明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 ) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

在Ubuntu 14.04上配置CUDA+Caffe+cuDNN+Anaconda+DIGITS http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136775.htm

64位Windows 7 安裝配置CUDA7.5/8.0+cuDNN5.0圖文詳解 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138862.htm

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