配置安装OpenCV(4.5.4)+Opencv_contrib(4.5.4)+CUDA(v11.5)

配置安装OpenCV(4.5.4)+Opencv_contrib(4.5.4)+CUDA(v11.5)

结合CUDA，OpenCV的性能可以得到约一个数量级的提升。但据我了解，搭配CUDA的OpenCV需要编译阶段就进行安装，无法在完成OpenCV安装后再补充CUDA功能。在安装过程中，走了很多坑，写这篇博客记录一下，希望大家能少走弯路。

准备

• Windows10

• Visual Studio 2017 or 2019

  ！！！别用VS2022。因为CMake中的Generator没有Visual Studio 2022这个选项.

  直接进入Visual Studio官网，找到的只有2022。从官网下载旧版本的Visual Studio的链接，点击这里

• OpenCV 4.5.4 下载链接

  选择4.5.4下面的zip格式下载即可。

• OpenCV_contrib 4.5.4 下载链接

  选择4.5.4下面的zip格式下载即可。

• CUDA Toolkit 下载链接

• CUDNN

  首先，打开命令行（win+r，输入cmd，回车）。输入命令nvidia-smi。

  观察输出结果，找到CUDA Version。

  进入链接，找到与CUDA版本匹配的CUDNN，下载。注：需注册登录NVIDIA，按照指引注册，重新进入上述链接即可。

提示

• 尽量保存中间文件，包括下载文件至最终完成安装。
• CUDA Toolkit及CUDNN下载时建议挂VPN，若速度慢，换节点试试。

安装

请按顺序安装

安装Visual Studio 2019

• 打开前面下载的Installer；
• 选择“Python 开发”和“使用C++的桌面开发”，点击安装。（安装位置推荐使用默认位置）；
• 等待，完成后按要求重启。

安装CUDA

打开前面下载的安装程序，根据提示安装，在选择添加环境变量时选择为所有用户添加，其他选项默认即可。

安装CUDNN

• 解压下载的CUDNN安装包，打开；
• 把cuda\bin目录下的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin下(vx.x为版本)；
• 把cuda\include目录下的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include下；
• 把cuda\lib\x64目录下的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64下；
• 添加环境变量CUDA_PATH，设置值为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x，若上面安装CUDA时添加了，这里查看确认一下就可以了。

CMake编译OpenCV

关键的一步！

• 打开下载的CMake，进行安装；

• 安装完成后，打开CMake GUI（在安装目录下）；

• 将下载好的OpenCV 4.5.4及OpenCV_contrib 4.5.4解压，放到同一个目录下。并在该目录下，建一个空目录build；

  OpenCV

  build

  opencv_contrib-4.5.4

  opencv-4.5.4

• 在CMake中，Where is the source code添加opencv文件夹，即/Opencv/opencv-4.5.4（注意：如果/Opencv/opencv-4.5.4下还有一层文件夹opencv-4.5.4，请用/Opencv/opencv-4.5.4/opencv-4.5.4）；

• 在CMake中，Where to build the binaries添加build文件夹，即/Opencv/build；

• 点击configure，选择你使用的Visual Studio版本，选择平台（一般是x64）；

  注意：如果这里版本选错，点击File > DeleteCache。再点击Configure重新选择。

• 点击finish；

• 再次点击configure，等待（过程中有文件下载，请先搭好梯子）；

• 完成后，在编译选项中进行勾选。BUILD_CUDA_STUBS、OPENCV_DNN_CUDA、WITH_CUDA、OPENCV_ENABLE_NONFREE、build_opencv_world打勾；

• 找到编译选项OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，将Value设置为/Opencv/opencv_contrib-4.5.4/modules（即/Opencv/opencv_contrib-4.5.4中的modules目录，注意中间有没有多一层文件夹）；

• 点击configure，等待至出现configuring done；

  注：若报错，先查报错并修改后重试；若多次重试，仍报同一个错误，建议新建build1。修改Where to build the binaries为/Opencv/build1；点击File > DeleteCache。再点击Configure重新开始。

• 点击generate，等待至出现generating done；

• 点击open project。

Visual Studio编译

• 等待加载完毕（左下角显示就绪）；
• 解决方案配置选择Release，解决方案平台选择x64（在本地Windows调试器左边）；
• 在解决方案资源管理器中找到ALL BUILD，右键，点击生成；
• 进入漫长的等待，期间尽量不做其他操作；
• 几个小时完成，输出：生成：成功12x个，失败0个，最新0个，跳过0个；
• 在解决方案资源管理器中找到INSTALL，右键，点击生成；
• 等待几十秒，完成。

配置阶段

• 配置环境变量：右键“此电脑” > 属性 > 高级系统变量 > 环境变量 > 系统变量 > Path > 编辑 > 添加

  将\OpenCV\build\install\x64\vc15\bin添加到Path，具体路径根据你的编译情况进行修改；

  重启。

• 属性管理器配置

  打开VS > 新建 > 空项目。把Debug x86改成Release x64；

  点击 视图 > 其他窗口 > 属性管理器；

  点击项目名左侧的 “▶”，找到Release|x64。右键 添加新项目属性表 > 修改名称为opencv454 > 添加；

  双击刚刚添加的opencv454；

  点击VC++目录 > 包含目录 > 右侧下三角 > 编辑；

  点击黄色图标（新行） > 添加\OpenCV\build\install\include和\OpenCV\build\install\include\opencv2（具体根据你的安装路径确定）> 确定；

  库目录 > 右侧下三角 > 编辑；

  点击黄色图标（新行） > 添加\OpenCV\build\install\x64\vc15\lib（具体根据你的安装路径确定）> 确定；

  连接器 > 输入 > 附加依赖项 > 添加opencv_world454.lib；

  确定，完成。

测试

• 视图 > 解决方案资源管理器；

• 源文件 > 右键 添加 > 新建项 > 添加；

• 输入测试代码；

  #include "opencv2/opencv.hpp"
  
  using namespace cv;
  using namespace std;
  
  int main(){
    Mat img = imread("<图片地址>\\example.png", IMREAD_COLOR);
    namedWindow("test", WINDOW_NORMAL);
    imshow("test", img);
    waitKey(0);
    return 0;
  }
  

• 点击本地Windows调试器；

• 显示样例图片；

• 敲击任意键（如回车），结束程序，完成测试。

参考教程

知乎：

• win10编译opencv4.5.1+opencv_contrib+CUDA

CSDN：

• 在微软官网下载旧版本的Visual Studio

• CMake修改Current Generator

• 报错Please resolve dependency or disable OPENCV_DNN_CUDA=OFF

stackoverflow:

• 报错：CUDA backend requires cuDNN

NVIDIA:

• 安装CUDNN

注：当前最新版OpenCV为4.5.4，在github中下载时选择最新版即可。