Opencv-python usa recursos de GPU - instalação de ambiente virtual e compilação de código-fonte opencv

Preparação

Plataforma e Software

• Sistema Windows10
• Visual Studio 2019：Visual Studio Community 2019
• Cmake: cmake-3.20.0-rc3-windows-x86_64.msi
• OpenCV 4.51：opencv-4.5.1.tar.gz
• OpenCV_contrib 4.5.1：opencv_contrib-4.5.1.tar.gz

Driver NVIDIA, CUDA e cuDnn

Selecione o driver apropriado e a versão CUDA e a versão correspondente do cudnn e instale o ambiente win10.

Instale e baixe o VS 2019, cmake, opencv e o código-fonte do módulo de extensão

VS 2019 baixe e instale

Link para Download

cmake baixar e instalar

Link para Download

download opencv e opencv_contrib

link de download opencv
opencv_contrib

Código de extração de download da nuvem Baidu :lujx

Nota: Clique na Tag no canto superior esquerdo, selecione a versão 4.5.4, selecione a mesma versão para opencv e opencv_contrib

Descompacte os arquivos e está pronto

Crie opencv_cudauma pasta, descompacte-a opencve opencv_contribdescompacte-a nesta pasta e crie uma pasta de compilação no mesmo diretório do opencv. Neste ponto, os preparativos estão completos.
A estrutura de diretórios é aproximadamente a seguinte:

|-opencv_cuda
	|--build
	|--opencv_contrib_4.5.4
	|--opencv_4.5.4
		 |---.cache
		 |---其他原有的解压的子文件
	

Para evitar falha de compilação devido a falha de download de arquivo durante o primeiro processo de compilação, você precisa copiar a pasta .cache para a pasta de origem opencv descompactada

Compilar OpenCV

CMake compilar

1. Abra cmake-guio software, respectivamente adicione where is the source codee where to build the binariescomo opencv源码文件夹ebuild文件夹
2. Primeiro clique em configure, selecione vs 2019e x64arquitetura, clique em finish, inicie a primeira compilação
3. O processo de compilação precisa baixar várias dependências. Há uma grande probabilidade de que ele fique travado devido a problemas de rede. Copiar a pasta .cache diretamente pode evitar esse problema
4. (Esta etapa é opcional) Crie um ambiente virtual, é recomendável usar anacondae instalar numpy no ambiente virtual (necessário para compilação), esta etapa é instalar o CUDA版本opencv nele 虚拟环境,只安装到宿主机环境不需要执行此步骤
5. (Esta etapa é opcional, mas o pré-requisito para realizar esta etapa é que a etapa anterior deve ser executada) Altere algumas variáveis ​​e aponte o caminho para o local correspondente do ambiente virtual: PYTHON3_EXECUTABLE, PYTHON3_INCLUDE_DIR, PYTHON3_LIBRARY, PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS,PYTHON3_PACKAGES_PATH
6. Após a conclusão da compilação, digite CUDAe na caixa Pesquisar faste marque três configurações: WITH_CUDA , OPENCV_DNN_CUDA,ENABLE_FAST_MATH
7. A caixa Pesquisar worldserá build_opencv_worldmarcada e todas as bibliotecas opencv serão compiladas juntas sem adicionar cada pequeno módulo um por um.
8. Caixa de pesquisa BUILD, marqueBUILD_opencv_python3
9. Pesquise na caixa de pesquisa MODULES, em OPENCV_EXTRA_MODULES_RATHum item, adicione o opencv_contrib4.5.1diretóriomodules
10. caixa de pesquisa pesquisa NON, OPENCV_ENABLE_NONFREE marque
11. Clique uma segunda vez configuree aguarde a exibição do log abaixoconfigure done
12. Digite na caixa de pesquisa cuda, marque-a CUDA_FAST_MATH e CUDA_ARCH_BINaltere o conteúdo de poder de computação da placa gráfica para o poder de computação de sua própria placa gráfica. O poder de computação correspondente e o modelo da placa gráfica são mostrados na figura no Capítulo 1. Por exemplo, se o modelo da placa gráfica é e o poder de computação correspondente é , GTX 1050exclua- 6.1o Para outras versões de poder de computação, apenas mantenha- 6.1o
13. Clique em configurar novamente, desta vez o Configuring done está finalmente OK, então clique em Generate, espere um momento até que Generating done apareça!
14. Clique em Open Project e ele iniciará seu Visual Studio.

VS compilar

1. Depois que o VS2019 abrir o projeto recém-compilado, ele responderá por um tempo. Você deve esperar que todos os itens exibidos no canto inferior esquerdo sejam carregados antes de prosseguir.

2. Selecione Release ``x64, encontre CmakeTargetso próximo ALL_BUILD, clique com o botão direito do mouse → "Gerar" e inicie uma longa espera ... (O notebook i7-9750H compila por cerca de 65 minutos, apenas para referência)

3. 解决方案资源管理器—> CMakeTargets—> INSTALL—> 生成"Então espere novamente, felizmente este tempo é muito curto. Neste momento, opencv_cuda\build\lib\python3\Releasevocê pode ver os arquivos na pasta cv2.cp36-win_amd64.pyd(diferentes versões do python, os nomes serão ligeiramente diferentes)

4. Ao mesmo tempo, no ambiente virtual ou ambiente de host, você pode Lib\site-packagesver cv2a pasta no caminho

Verifique o ambiente opencv

Use a linha de comando para entrar no ambiente python e execute o código para verificar:

c:\users\administrator> python
>>> import cv2
>>> cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()
1 # 得到GPU设备数量，即表示opencv的GPU版本已经安装成功