Win10 vs2017配置Libtorch和opencv

1 下载Libtorch和OpenCV

1.1 下载Libtorch

这里pytorch版本需要和yolov5训练模型的pytorch版本一致，我用的是cuda10.2,下载地址如下：
Libtorch下载地址
下载完成后，得到的是一个压缩包：
在这里插入图片描述

解压就得到一个libtorch文件夹：
在这里插入图片描述

1.2 下载opencv

opencv下载地址
下载完得到一个exe文件：
在这里插入图片描述

解压exe，得到一个opencv文件夹：
在这里插入图片描述

2 配置环境变量

2.1 配置Libtorch环境变量

配置到lib文件

2.2 配置OpenCV环境变量

在这里插入图片描述

3 用vs2017新建一个空项目

3.1 新建项目

在这里插入图片描述

3.2 配置VS的OpenCV环境及测试

1、配置包含目录
项目——>属性——>VC++目录——>包含目录：C:\Program Files (x86)\opencv\build\include
在这里插入图片描述
2、配置库目录
VC++目录——>库目录：C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\vc15\lib
注意：vs2015选vc14;vs2017和vs2019选vc15

3、添加OpenCV库文件名字
链接器——>输入——>附加依赖项：opencv_world455d.lib

至此，VS配置OpenCV已经完毕。

4、创建一个源文件：test_opencv.cpp,添加如下代码，更改运行环境为x64,点击运行。

#include<opencv2\opencv.hpp>


int main(int argc, char**argv)
{
    
    
	cv::Mat image = cv::imread("E:\\zhouyi\\practice code\\opencv\\OpenCV_Libtorch_Test\\images\\bus.jpg",1);
	cv::namedWindow("output");
	cv::imshow("output", image);
	cv::waitKey(0);

	system("pause");
	return 0;

}

5、运行效果
在这里插入图片描述
至此，VS配置OpenCV和测试已经完毕。

3.3 配置VS的Libtorch环境及测试

1、配置包含目录
项目——>属性——>VC++目录——>包含目录：C:\Program Files\libtorch\include和C:\Program Files\libtorch\include\torch\csrc\api\include
在这里插入图片描述
2、配置库目录
VC++目录——>库目录：C:\Program Files\libtorch\lib

3、添加Libtorch的依赖库
链接器——>输入：c10.lib、torch.lib、torch_cpu.lib和torch_cuda.lib

至此，VS配置Libtorch环境已经完毕。

4、新建一个源文件：test_libtorch.cpp,添加如下代码并运行：

#include<torch/torch.h>
#include<iostream>

int main(int argc, char**argv)
{
    
    
	torch::Tensor data = torch::rand({
    
     3,3 });
	std::cout << data << std::endl;
	std::cout << torch::cuda::is_available() << std::endl;

	system("pause");
	return 0;
}

如果提示"std"不明确符号的报错，项目——>属性——>C/C++——>语言——>符合模式：把“是”改为“否”。
在这里插入图片描述
5、运行效果

其中0表示没有使用到cuda。
如何配置支持cuda？
属性——>链接器——>命令行：/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ
注意：cuda10添加：/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ
cuda11添加：/INCLUDE:?searchsorted_cuda@native@at@@YA?AVTensor@2@AEBV32@0_N1@Z
在这里插入图片描述
再运行程序，效果如下：

“1”表明可以支持cuda。
至此，VS配置Libtorch和OpenCV以及测试已经完毕。