- 自己编译的库,库目录为:
D:Program FilesOpenCV2.3.1buildmyinstalllib
- 32位系统 & VC2008,库目录为:
D:Program FilesOpenCV2.3.1buildx86vc9lib
- 32位系统 & VC2010,库目录为:
D:Program FilesOpenCV2.3.1buildx86vc10lib
#include <iostream> #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp"
OpenCV2.3在CUDA4.0+VS2008+win7 32bit环境下的配置
- 下载相关文件
- 在sourceforge上下载OpenCV2.3相关文件,其中:
-
- OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe 包含了源码和已编译好的版本,本教程以superpack为例;
- OpenCV-2.3.0-win-src.zip 只包含源码;
- OpenCV-2.3.0-gpu-support-win32-vs2008.zip 是针对OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe 对GPU支持的补充包,如果想直接使用superpack中已编译好的版本且需要CUDA支持,需要下载此包。
- 运行OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe,得到OpenCV2.3文件夹,其中build问价家为已编译好版本,opencv文件夹为源码;
- 源码编译(使用superpack中已编译好的版本可跳过此步骤)
- 下载并安装CMake. http://www.cmake.org/
- 运行CMake (cmake-gui)(我使用的是CMake2.8.7,各版本界面安排可能稍许不同),填写源码位置,及build输出位置:PIC1
- 点击下方 configure 按钮,选择编译器:PIC2 点击Finish,等待configure完毕;
- configure完毕后,配置build选项:PIC3 需要CUDA4.0需要注意 勾选WITH_CUDA: PIC4 他默认,或根据自己需要配置即可;
- 配置完毕,点击Generate生成build,在第二步中填入的build输出文件夹下会生成一个OpenCV project,运行OpenCV.sln,生成debug、release解决方案,等待生成完毕;
- 生成完毕后,在bin和lib文件夹下会生成debug和release的DLL,EXE,LIB,至此,源码编译步骤完毕。
- 配置OpenCV2.3
- 建立OpenCV23文件夹,以D:OpenCV23 为例,将解压superpack得到的build问价夹拷贝到该目录下;
- 若是自行编译,将2-6中的debug和release 的DLL和EXE覆盖D:OpenCV23buildx86vc9bin;LIB覆盖D:OpenCV23buildx86vc9lib;若是使用superpack已编译好版本,将OpenCV-2.3.0-gpu-support-win32-vs2008.zip中的DLL和LIB分别加入上面两个目录替换同名文件;
- 将 D:OpenCV23buildx86vc9bin 加入到PATH变量;
- 在VS中 工具->选项->VC++目录中,包含文件添加:D:OpenCV23buildincludeopencv
D:OpenCV23buildinclude
库文件添加:D:OpenCV23buildx86vc9lib
- 在建立的项目中,需要附加依赖项:DEBUG:D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_core230d.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_highgui230d.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_video230d.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_ml230d.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_legacy230d.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_imgproc230d.lib
RELEASE:
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_core230.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_highgui230.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_video230.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_ml230.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_legacy230.lib
D:OpenCV23buildx86vc9libopencv_imgproc230.lib
- 至此,OpenCV2.3在CUDA4.0+VS2008+win7 32bit环境下的配置完毕。
- 遇到的问题
7rack在编译OpenCV2.3和CUDA4.0中遇到了诸如:
1> D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/core/operations.hpp(1265): error: expected a “>”
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/index_testing.h(144): warning: variable “p1″ was set but never used
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/index_testing.h(221): warning: variable “p1″ was set but never used
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(359): error: this operator is not allowed in a template argument expression
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(359): error: expression must have a constant value
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(359): error: expected a “>”
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(394): error: this operator is not allowed in a template argument expression
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(394): error: expression must have a constant value
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(394): error: expected a “>”
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(432): error: this operator is not allowed in a template argument expression
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(432): error: expression must have a constant value
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(432): error: expected a “>”
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(464): error: this operator is not allowed in a template argument expression
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(464): error: expression must have a constant value
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(464): error: expected a “>”
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(519): error: expected a “>”
1>D:OpenCV2.3buildincludeopencv2/flann/autotuned_index.h(526): error: expected a “>”
的OpenCV2.3头文件的错误,这nvcc编译器的编译方法引起的错误,解决方法是,给每一个变量加上()括号(以上面这个operations.hpp(1265)为例):
operations.hpp 第1265行:
CV_DbgAssert( this->idx < cn ); 改成: CV_DbgAssert( (this->idx) < (cn) );
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原始作者:季亚
前面,我们讲到了使用OpenCV-2.4.0在Visual Studio 2005/2008/2010常规编译的方法,本文则主要讲述如何使OpenCV支持CUDA高速运算。
我们将要使用的工具除了常规编译方式使用的工具外,还要使用CUDA tookit和GPU Computing SDK,如本人使用的版本分别为cudatoolkit_4.2.9_win_64.msi和gpucomputingsdk_4.2.9_win_64.exe(我的电脑是64位系统),相关文件可以从官网下载。
下载完成后并安装,确保CUDA SDK的bin目录(“C:ProgramDataNVIDIA CorporationNVIDIA GPU Computing SDK4.2Ccommonbin”)已经添加到环境变量中后,我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。
本文以Visual Studio 2005 Professional为例,其他编译器总体一样,只不过在intel tbb环境变量配置这一步略微不同,可以参考博文:使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件。
一、生成项目文件
假设我们已经将OpenCV-2.4.0源代码放到“C:Program FilesOpenCVsrc”目录下,安装完成cmake,并将ntel tbb可执行目录添加到系统环境变量,并使变量生效,相关部分参考博文:使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件。
运行cmake,如图1所示,然后单击“Where is the source code:”右侧的“Browse Source”,浏览到“C:/ProgramFiles/OpenCV/src”文件夹,单击“where to build the binaries:”右侧的“Browse Build”,浏览到“C:/Program Files/OpenCV/vs2005”文件夹(vs2005文件夹是我自己创建的)。
图1 配置源代码和生成目录
然后单击左下方的“Configure”按钮,这时会弹出“cmake-gui”窗口,在“Specify the generator for this project”下拉菜单选择“Visual Studio 8 2005”、“Usedefault native compilers”后,单击“Finish”按钮,如图2所示。
图2 生成项目类型选择
完成以上操作后勾选“BUILD_EXAMPLES”、“CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD”、“WITH_TBB”和“WITH_CUBLAS” 、“WITH_CUDA”,注意这里千万不要勾选“CUDA_BUILD_EMULATION”选项,不然会报错的,如下所示。
- CMake Error at C:/Program Files (x86)/CMake 2.8/share/cmake-2.8/Modules/FindCUDA.cmake:616 (message):
- CUDA_BUILD_EMULATION is not supported in version 3.1 and onwards. You must
- disable it to proceed. You have version 4.2.
这是因为在从CUDA 4.0开始NPP(NVIDIA Performance Primitives library,英伟达基本性能库)就是CUDA tookit的一部分面不再单独提供了。
配置tbb相关目录(包含目录、可执行目录和库目录),详情参考本人博文:使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件。这里不再赘述。
单击“Configure”按钮,所有红色行已经变为白色,在下方的信息我们会看到如下信息:
- Other third-party libraries:
- Use IPP: NO
- Use TBB: YES (ver 4.0 interface 6004)
- Use Cuda: YES (ver 4.2)
- Use Eigen: NO
- NVIDIA CUDA: (ver 4.2)
- Use CUFFT: YES
- Use CUBLAS: YES
- NVIDIA GPU arch: 11 12 13 20 21
- NVIDIA PTX archs: 11 12 13 20 21
- NVIDIA GPU features: 11 12 13 20 20 20
特别注意,有两条为“Use TBB: YES (ver 4.0 interface 6004)”和“Use Cuda: YES (ver 4.2)”的字样,证明我们已经将intel tbb和CUDA正确配置。
最后点击Generate,下方的信息里面会有一条为“Generating done”的字样(如图3所示),而且我们已经成功生成项目文件(如图4所示)。
图3 “Generating done”
图4 成功生成项目文件
二、编译生成目标文件
三、整理目录
四、配置并测试OpenCV-2.4.0函数库
说明:由于第二、第三和第四部分与本人另一篇博文:使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件完全相同,只不过编译时需要相当长的时间,这里不再赘述。
参考链接:http://blog.cuvilib.com/2011/03/22/how-to-build-opencv-2-2-with-gpu-cuda-on-windows-7/
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