GPU版本光流算法
代码链接:gpu_flow
之前一直使用MATLAB 工具箱(Piotr’s Image & Video Matlab Toolbox)来提取光流,速度奇快,但是效果不是很好。后来用了opencv自带的TVL1算法,速度奇慢,速度几秒一帧(i7-7700k)。
在双流论文里看到了这个GPU版本的方法,同时大佬也推荐这个。于是就来试试。谁知道坑如此之深(主要还是自己太菜)不小心把系统玩坏了,走了个大弯路。
好了,正式介绍一下。把踩得坑都说一下。
一. 克隆到本地
git clone https://github.com/feichtenhofer/gpu_flow.git
二. 安装各种依赖项
依赖项:
- Opencv 2.4 [本人使用opencv2.4.13, 2.4.9编译过程老失败]
- Qt 5.4
- cmake [这里啰嗦一下,强烈推荐使用cmake-gui]
三. 参数调整
将compute_flow.cpp文件中 vid_path
out_path
out_path_jpeg
按照个人需求修改,分别对应与要处理视频所在地址,输出光流保存地址,输出图片保存地址。
四. 安装
mkdir -p build
cd build
cmake ..
这里强烈建议用cmake-gui
make
五. 各种问题以及解决
- make时 /usr/bin/ld: cannot find -lopencv_dep_cudart
- make时 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsoxr.so.0: undefined reference to `GOMP_parallel@GOMP_4.0’
网上解决方案:
在cmake时加上-D CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME=OFF
即:
cmake -D CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME=OFF ..
但是第二个问题很难解决。。。
我的解决方案:
使用cmake-gui
在configure之后报错 去掉勾选的 CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME
再configure一次。然后generate。
期间可能有这个错误:
CMake Error at CMakeLists.txt:20 (find_package):
By not providing "FindQt5Core.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has
asked CMake to find a package configuration file provided by "Qt5Core", but
CMake did not find one.
Could not find a package configuration file provided by "Qt5Core" with any
of the following names:
Qt5CoreConfig.cmake
qt5core-config.cmake
一行命令解决:
sudo apt install qtbase5-dev
最后进入build文件夹中make一下。这样就搞定了。
在执行中可能遇到
./compute_flow: /home/xxx/anaconda3/lib/libgomp.so.1: version `GOMP_4.0' not found (required by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsoxr.so.0)
升级一下anaconda就好了。(比较慢,耐心等待)
conda update conda
conda update anaconda
六. 执行
按照作者github上的介绍
./compute_flow [option]
速度确实快!!平均每帧~15ms的样子(320*240的视频, 1080ti单卡)