Как стать автором
Поиск
Написать публикацию
Обновить

Установка OpenCV + CUDA на Windows

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров39K
C++*GPGPU*Python*Машинное обучение*Обработка изображений*
Из песочницы

Введение


В данной статье речь пойдет о сборке и установке OpenCV 4 для C/C++, Python 2 и Python 3 из исходных файлов с дополнительными модулями CUDA 10 на ОС Windows.

Я постарался включить сюда все тонкости и нюансы, с которыми можно столкнуться в ходе установки, и про которые не написано в официальном мануале.


Сборка тестировалась для:

  • Windows 8.1 + Visual Studio 2017 + Python 2/3 + CUDA 10.0 + GeForce 840m
  • Windows 10 + Visual Studio 2019 + Python 2/3 + CUDA 10.0 + GeForce GTX 1060

Внимание! Сборка не подойдет для версии OpenCV 4.0.1 и/или CUDA ниже 10-й версии. CUDA 9 и ниже поддерживается OpenCV 3.

Что потребуется для установки


В моей сборке использовались следующие инструменты:

  1. CMake 3.15
  2. MS Visual Studio 2019 64-бит + средства CMake С++ для Windows
  3. Python 3.7.3 64-бит + NumPy 64-бит
  4. Python 2.7.16 64-бит + NumPy 64-бит
  5. CUDA 10.0
  6. CuDNN 7.6.2
  7. OpenCV 4.1.1 и OpenCV-contrib-4.1.1

Установка


Так как установка производится через консольные команды, то следует внимательно и аккуратно выполнять все шаги. Также, при необходимости, меняйте установочные пути на свои.
Для начала необходимо установить требуемое ПО, причем Visual Studio должна быть установлена до CUDA:


После установки всех компонент убедитесь, что пути для CMake, Visual Studio, Python, CUDA, CuDNN прописаны в переменных PATH, PYTHONPATH, CUDA_PATH и cudnn соответственно.

Далее загружаем архивы исходников opencv-4.1.1 и opencv-contrib-4.1.1 в желаемое место (в моем случае это C:\OpenCV\).

git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b "4.1.1"
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b "4.1.1"



Создаем папку build/ внутри opencv-4.1.1.



Далее сгенерируем файлы сборки с помощью cmake. Мы будем использовать консольный вариант cmake, так как cmake-gui путает типы некоторых переменных (например, OPENCV_PYTHON3_VERSION) и, как следствие, неправильно генерирует файлы.

Открываем консоль по пути C:\OpenCV\ и прописываем переменные.

set "opencvSource=opencv-4.1.1"
set "opencvExtraModules=opencv_contrib-4.1.1/modules"
set "opencvBuild=%opencvSource%\build"
set "compiler=Visual Studio 16 2019"
set "buildType=Release"

Примечание. Для Visual Studio 2017 генератор пишется как «Visual Studio 15 2017 Win64» и без флага -A.

Также можно явно указать питоновские библиотеки для python 2 и python 3 на случай, если сборщик не сможет найти их автоматически.

set "python2_executable=C:/Python27/python.exe"
set "python2_include_dir=C:/Python27/include"
set "python2_library=C:/Python27/libs/python27.lib"
set "python2_numpy_include_dirs=C:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include"
set "python2_packages_path=C:/Python27/Lib/site-packages"

set "python3_executable=C:/Users/root/Anaconda3/python.exe"
set "python3_include_dir=C:/Users/root/Anaconda3/include"
set "python3_library=C:/Users/root/Anaconda3/libs/python37.lib"
set "python3_numpy_include_dirs=C:/Users/root/Anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include"
set "python3_packages_path=C:/Users/root/Anaconda3/Lib/site-packages"

Примечание. Обратите внимание на то, что библиотека NumPy должна быть той же разрядности, что и OpenCV. Проверить это легко:
import numpy.distutils.system_info as sysinfo
print(sysinfo.platform_bits)

Выполняем генерацию файлов сборки с помощью длинной команды ниже. При неудачной генерации или наличии ошибок после выполнения команды, повторную генерацию следует производить вычистив все файлы в build/ и .cache/.

cmake ^
-B"%opencvBuild%/" ^
-H"%opencvSource%/" ^
-G"%compiler%" ^
-Ax64 ^
-DCMAKE_BUILD_TYPE=%buildType% ^
-DBUILD_opencv_world=ON ^
-DINSTALL_TESTS=OFF ^
-DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF ^
-DBUILD_EXAMPLES=OFF ^
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="%opencvExtraModules%/" ^
-DBUILD_PROTOBUF=ON ^
-DBUILD_opencv_python_bindings_generator=ON ^
-DWITH_CUDA=ON ^
-DCUDA_FAST_MATH=ON ^
-DWITH_CUBLAS=ON ^
-DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^
-DBUILD_opencv_python2=ON ^
-DPYTHON2_EXECUTABLE="%python2_executable%" ^
-DOPENCV_PYTHON2_VERSION=2.7.16 ^
-DPYTHON2_INCLUDE_DIR="%python2_include_dir%" ^
-DPYTHON2_LIBRARY="%python2_library%" ^
-DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python2_numpy_include_dirs%" ^
-DPYTHON2_PACKAGES_PATH="%python2_packages_path%" ^
-DBUILD_opencv_python3=ON ^
-DPYTHON3_EXECUTABLE="%python3_executable%" ^
-DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7.3 ^
-DPYTHON3_INCLUDE_DIR="%python3_include_dir%" ^
-DPYTHON3_LIBRARY="%python3_library%" ^
-DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python3_numpy_include_dirs%" ^
-DPYTHON3_PACKAGES_PATH="%python3_packages_path%"

Значение некоторых флагов
  • BUILD_opencv_world – необязательный модуль, содержащий копии всех выбранных в ходе установки библиотек. Удобен при разработке на C++, так как вместо подключения кучи зависимостей opencv можно подключить одну зависимость opencv_world411.lib в проект
  • INSTALL_EXAMPLES/INSTALL_TESTS – установка примеров/тестов кода opencv
  • CUDA_FAST_MATH, WITH_CUBLAS – дополнительные модули для CUDA, призванные ускорить вычисления
  • CUDA_ARCH_PTX – версия PTX инструкций для улучшения производительности вычислений
  • OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH – путь до дополнительных модулей из opencv-contrib (обязательно для CUDA)
  • BUILD_PROTOBUF – для работы некоторых модулей opencv необходим Protobuf (сборщик opencv в любом случае поставит BUILD_PROTOBUF=ON)


Спустя примерно 10 минут в консоле должна появиться информация о сборке и завершающие строки «Configuring done» и «Generating done». Проверяем всю информацию, особенно разделы NVIDIA CUDA, Python 2, Python 3.



Далее собираем решение. На сборку может уйти несколько часов в зависимости от вашего процессора и версии Visual Studio.

cmake --build %opencvBuild% --target ALL_BUILD --config Release

Устанавливаем решение.

cmake --build %opencvBuild% --target INSTALL --config Release

После успешной установки создаем системную переменную OPENCV_DIR со значением C:\OpenCV\opencv-4.1.1\build\install\x64\vc15\bin и также добавляем ее в PATH.

Тест


Проверим работоспособность OpenCV с модулем CUDA на простом примере умножения матриц.

Подключение OpenCV в проект Visual Studio
  1. Установить тип сборки Release/x64 (для Debug следует собрать OpenCV с флагом Debug)
  2. Project Properties → C/C++ → General → Добавить строку «C:\OpenCV\opencv-4.1.1\build\install\include» в Additional Include Directories
  3. Project Properties → Linker → General → Добавить строку « C:\OpenCV\opencv-4.1.1\build\install\x64\vc16\lib» в Additional Library Directories
  4. Project Properties → Linker → General → Добавить «;opencv_world411.lib» («;opencv_world411d.lib» для Debug) в конец Additional Dependencies


Пример на Python 3

import numpy as np
import cv2 as cv
import time

rand = np.random.random((1024, 1024)).astype(np.float32)
h_array1 = np.stack([rand, rand],axis=2)
h_array2 = h_array1
d_array1 = cv.cuda_GpuMat()
d_array2 = cv.cuda_GpuMat()
d_array1.upload(h_array1)
d_array2.upload(h_array2)

start = time.time()
cv.cuda.gemm(d_array1, d_array2, 1, None, 0, None, 1)
end = time.time()
print("Time elapsed:", end - start, "sec")

Вывод в консоли

Time elapsed: 0.3130002021789551

Пример на C++

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::cuda;

int main() {

	Mat h_array1 = Mat::ones(1024, 1024, CV_32FC2);
	Mat h_array2 = Mat::ones(1024, 1024, CV_32FC2);
	Mat h_array3 = Mat::zeros(1024, 1024, CV_32FC2);
	Mat h_result;
	GpuMat d_array1, d_array2, d_array3, d_result;

	d_array1.upload(h_array1);
	d_array2.upload(h_array2);

	const clock_t begin_time = clock();
	cuda::gemm(d_array1, d_array2, 1.0, d_array3, 0.0, d_result);
	cout << "Time elapsed: " << (float(clock() - begin_time) / CLOCKS_PER_SEC) << " sec" << endl;

	d_result.download(h_result);

	return 0;
}

Вывод в консоли

Time elapsed: 0.354

Удаление


Чтобы удалить OpenCV, нужно выполнить команду.

cmake --build %opencvBuild% --target uninstall --config Release

и удалить системную переменную OPENCV_DIR и убрать путь до OpenCV из PATH.

Заключение


В статье мы рассмотрели установку OpenCV 4 для ОС Windows 10. Данный алгоритм тестировался на Windows 8.1 и Windows 10, но, в теории, может собираться и на Windows 7. За дополнительной информацией можно обратиться к списку источников ниже.

P.S. Напоследок сведем все установочные команды в один .bat файл для тех, кто хочет автоматизировать установку.

install_opencv411.bat
cd C:\OpenCV

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b "4.1.1"
git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b "4.1.1"

ren opencv opencv-4.1.1
ren opencv_contrib-4.1.1

set "opencvSource=opencv-4.1.1"
set "opencvExtraModules=opencv_contrib-4.1.1/modules"
set "opencvBuild=%opencvSource%\build"
set "compiler=Visual Studio 16 2019"
set "buildType=Release"

set "python2_executable=C:/Python27/python.exe"
set "python2_include_dir=C:/Python27/include"
set "python2_library=C:/Python27/libs/python27.lib"
set "python2_numpy_include_dirs=C:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include"
set "python2_packages_path=C:/Python27/Lib/site-packages"

set "python3_executable=C:/Users/root/Anaconda3/python.exe"
set "python3_include_dir=C:/Users/root/Anaconda3/include"
set "python3_library=C:/Users/root/Anaconda3/libs/python37.lib"
set "python3_numpy_include_dirs=C:/Users/root/Anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include"
set "python3_packages_path=C:/Users/root/Anaconda3/Lib/site-packages"

cmake ^
-B"%opencvBuild%/" ^
-H"%opencvSource%/" ^
-G"%compiler%" ^
-Ax64 ^
-DCMAKE_BUILD_TYPE=%buildType% ^
-DBUILD_opencv_world=ON ^
-DINSTALL_TESTS=OFF ^
-DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF ^
-DBUILD_EXAMPLES=OFF ^
-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="%opencvExtraModules%/" ^
-DBUILD_PROTOBUF=ON ^
-DBUILD_opencv_python_bindings_generator=ON ^
-DWITH_CUDA=ON ^
-DCUDA_FAST_MATH=ON ^
-DWITH_CUBLAS=ON ^
-DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^
-DBUILD_opencv_python2=ON ^
-DPYTHON2_EXECUTABLE="%python2_executable%" ^
-DOPENCV_PYTHON2_VERSION=2.7.16 ^
-DPYTHON2_INCLUDE_DIR="%python2_include_dir%" ^
-DPYTHON2_LIBRARY="%python2_library%" ^
-DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python2_numpy_include_dirs%" ^
-DPYTHON2_PACKAGES_PATH="%python2_packages_path%" ^
-DBUILD_opencv_python3=ON ^
-DPYTHON3_EXECUTABLE="%python3_executable%" ^
-DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7.3 ^
-DPYTHON3_INCLUDE_DIR="%python3_include_dir%" ^
-DPYTHON3_LIBRARY="%python3_library%" ^
-DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python3_numpy_include_dirs%" ^
-DPYTHON3_PACKAGES_PATH="%python3_packages_path%"

cmake --build %opencvBuild% --target ALL_BUILD --config Release
cmake --build %opencvBuild% --target INSTALL --config Release


Список источников


  1. docs.opencv.org/4.1.1/d3/d52/tutorial_windows_install.html
  2. www.learnopencv.com/install-opencv-4-on-windows
  3. jamesbowley.co.uk/build-opencv-4-0-0-with-cuda-10-0-and-intel-mkl-tbb-in-windows
  4. lightbuzz.com/opencv-cuda
  5. Глава «Building libraries from Source» книги Hands-on GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA
Теги:
Хабы:
Всего голосов 20: ↑15 и ↓5+10
Комментарии3
16
Карма
0
Рейтинг
Станислав Матьков @matkov

Computer vision engineer

Отправить сообщение

Публикации

Истории

Работа

Программист C++
103 вакансии
Data Scientist
70 вакансий
Django разработчик
28 вакансий
Python разработчик
110 вакансий
QT разработчик
3 вакансии

Ближайшие события

8 октября – 4 декабря
ТурбоХакатон «Решения для электроэнергетики на базе искусственного интеллекта»
Онлайн
Больше событий в календаре
Разработка
Другое
20 ноября
Конференция InterComm «Рождение Титанов»
Москва
Больше событий в календаре
Менеджмент
Другое
22 – 24 ноября
Хакатон «AgroCode Hack Genetics'24»
Онлайн
Больше событий в календаре
Разработка
Другое
23 ноября
Офлайн-конференция «Soft Weekend»
Москва
Больше событий в календаре
Разработка
Менеджмент
Другое
28 ноября
Конференция «TechRec: ITHR CAMPUS»
Москва • Онлайн
Больше событий в календаре
Менеджмент
Другое
25 – 26 апреля
IT-конференция Merge Tatarstan 2025
Казань
Больше событий в календаре
Разработка
Маркетинг
Другое

Ваш аккаунт

Разделы

Информация

Услуги

Техническая поддержка
© 2006–2024, Habr