Установка OpenCV + CUDA на Windows

Введение

В данной статье речь пойдет о сборке и установке OpenCV 4 из исходных файлов с дополнительными модулями CUDA 10 на ОС Windows.

Я постарался включить сюда все тонкости и нюансы, с которыми можно столкнуться в ходе установки, и про которые не написано в официальном мануале.


Сборка тестировалась для:

• Windows 8.1 + Visual Studio 2017 + Python 2/3 + CUDA 10.0 + GeForce 840m
• Windows 10 + Visual Studio 2019 + Python 2/3 + CUDA 10.0 + GeForce GTX 1060

Внимание! Сборка не подойдет для версии OpenCV 4.0.1 и/или CUDA ниже 10-й версии. CUDA 9 и ниже поддерживается OpenCV 3.

Что потребуется для установки

В моей сборке использовались следующие инструменты:

1. CMake 3.15
2. MS Visual Studio 2019 64-бит + средства CMake С++ для Windows
3. Python 3.7.3 64-бит + NumPy 64-бит
4. Python 2.7.16 64-бит + NumPy 64-бит
5. CUDA 10.0
6. CuDNN 7.6.2
7. OpenCV 4.1.1 и OpenCV-contrib-4.1.1

Установка

Так как установка производится через консольные команды, то следует внимательно и аккуратно выполнять все шаги. Также, при необходимости, меняйте установочные пути на свои.
Для начала необходимо установить требуемое ПО, причем Visual Studio должна быть установлена до CUDA:

• CMake 3.15
• MS Visual Studio
• Python 3.7 (дистрибутив Anaconda3)
• CUDA 10.0
• CuDNN 7.6.2

После установки всех компонент убедитесь, что пути для CMake, Visual Studio, Python, CUDA, CuDNN прописаны в переменных PATH, PYTHONPATH, CUDA_PATH и cudnn соответственно.

Далее загружаем архивы исходников opencv-4.1.1 и opencv-contrib-4.1.1 в желаемое место (в моем случае это C:\OpenCV\).

git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b "4.1.1" git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b "4.1.1"

Создаем папку build/ внутри opencv-4.1.1.

Далее сгенерируем файлы сборки с помощью cmake. Мы будем использовать консольный вариант cmake, так как cmake-gui путает типы некоторых переменных (например, OPENCV_PYTHON3_VERSION) и, как следствие, неправильно генерирует файлы.

Открываем консоль по пути C:\OpenCV\ и прописываем переменные.

set "opencvSource=opencv-4.1.1" set "opencvExtraModules=opencv_contrib-4.1.1/modules" set "opencvBuild=%opencvSource%\build" set "compiler=Visual Studio 16 2019" set "buildType=Release"

Примечание. Для Visual Studio 2017 генератор пишется как «Visual Studio 15 2017 Win64» и без флага -A.

Также можно явно указать питоновские библиотеки для python 2 и python 3 на случай, если сборщик не сможет найти их автоматически.

set "python2_executable=C:/Python27/python.exe" set "python2_include_dir=C:/Python27/include" set "python2_library=C:/Python27/libs/python27.lib" set "python2_numpy_include_dirs=C:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include" set "python2_packages_path=C:/Python27/Lib/site-packages"  set "python3_executable=C:/Users/root/Anaconda3/python.exe" set "python3_include_dir=C:/Users/root/Anaconda3/include" set "python3_library=C:/Users/root/Anaconda3/libs/python37.lib" set "python3_numpy_include_dirs=C:/Users/root/Anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include" set "python3_packages_path=C:/Users/root/Anaconda3/Lib/site-packages"

Примечание. Обратите внимание на то, что библиотека NumPy должна быть той же разрядности, что и OpenCV. Проверить это легко:

import numpy.distutils.system_info as sysinfo print(sysinfo.platform_bits)

Выполняем генерацию файлов сборки с помощью длинной команды ниже. При неудачной генерации или наличии ошибок после выполнения команды, повторную генерацию следует производить вычистив все файлы в build/ и .cache/.

cmake ^ -B"%opencvBuild%/" ^ -H"%opencvSource%/" ^ -G"%compiler%" ^ -Ax64 ^ -DCMAKE_BUILD_TYPE=%buildType% ^ -DBUILD_opencv_world=ON ^ -DINSTALL_TESTS=OFF ^ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF ^ -DBUILD_EXAMPLES=OFF ^ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="%opencvExtraModules%/" ^ -DBUILD_PROTOBUF=ON ^ -DBUILD_opencv_python_bindings_generator=ON ^ -DWITH_CUDA=ON ^ -DCUDA_FAST_MATH=ON ^ -DWITH_CUBLAS=ON ^ -DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^ -DBUILD_opencv_python2=ON ^ -DPYTHON2_EXECUTABLE="%python2_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON2_VERSION=2.7.16 ^ -DPYTHON2_INCLUDE_DIR="%python2_include_dir%" ^ -DPYTHON2_LIBRARY="%python2_library%" ^ -DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python2_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON2_PACKAGES_PATH="%python2_packages_path%" ^ -DBUILD_opencv_python3=ON ^ -DPYTHON3_EXECUTABLE="%python3_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7.3 ^ -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="%python3_include_dir%" ^ -DPYTHON3_LIBRARY="%python3_library%" ^ -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python3_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON3_PACKAGES_PATH="%python3_packages_path%"

Спустя примерно 10 минут в консоле должна появиться информация о сборке и завершающие строки «Configuring done» и «Generating done». Проверяем всю информацию, особенно разделы NVIDIA CUDA, Python 2, Python 3.

Далее собираем решение. На сборку может уйти несколько часов в зависимости от вашего процессора и версии Visual Studio.

cmake --build %opencvBuild% --target ALL_BUILD --config Release

Устанавливаем решение.

cmake --build %opencvBuild% --target INSTALL --config Release

После успешной установки создаем системную переменную OPENCV_DIR со значением C:\OpenCV\opencv-4.1.1\build\install\x64\vc15\bin и также добавляем ее в PATH.

Тест

Проверим работоспособность OpenCV с модулем CUDA на простом примере умножения матриц.

Пример на Python 3

import numpy as np import cv2 as cv import time  rand = np.random.random((1024, 1024)).astype(np.float32) h_array1 = np.stack([rand, rand],axis=2) h_array2 = h_array1 d_array1 = cv.cuda_GpuMat() d_array2 = cv.cuda_GpuMat() d_array1.upload(h_array1) d_array2.upload(h_array2)  start = time.time() cv.cuda.gemm(d_array1, d_array2, 1, None, 0, None, 1) end = time.time() print("Time elapsed:", end - start, "sec")

Вывод в консоли

Time elapsed: 0.3130002021789551

Пример на C++

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/cudaarithm.hpp>  using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::cuda;  int main() {  	Mat h_array1 = Mat::ones(1024, 1024, CV_32FC2); 	Mat h_array2 = Mat::ones(1024, 1024, CV_32FC2); 	Mat h_array3 = Mat::zeros(1024, 1024, CV_32FC2); 	Mat h_result; 	GpuMat d_array1, d_array2, d_array3, d_result;  	d_array1.upload(h_array1); 	d_array2.upload(h_array2);  	const clock_t begin_time = clock(); 	cuda::gemm(d_array1, d_array2, 1.0, d_array3, 0.0, d_result); 	cout << "Time elapsed: " << (float(clock() - begin_time) / CLOCKS_PER_SEC) << " sec" << endl;  	d_result.download(h_result);  	return 0;

Вывод в консоли

Time elapsed: 0.354

Удаление

Чтобы удалить OpenCV, нужно выполнить команду.

cmake --build %opencvBuild% --target uninstall --config Release

и удалить системную переменную OPENCV_DIR и убрать путь до OpenCV из PATH.

Заключение

В статье мы рассмотрели установку OpenCV 4 для ОС Windows 10. Данный алгоритм тестировался на Windows 8.1 и Windows 10, но, в теории, может собираться и на Windows 7. За дополнительной информацией можно обратиться к списку источников ниже.

P.S. Напоследок сведем все установочные команды в один .bat файл для тех, кто хочет автоматизировать установку.

cd C:\OpenCV  git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b "4.1.1" git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b "4.1.1"  ren opencv opencv-4.1.1 ren opencv_contrib-4.1.1  set "opencvSource=opencv-4.1.1" set "opencvExtraModules=opencv_contrib-4.1.1/modules" set "opencvBuild=%opencvSource%\build" set "compiler=Visual Studio 16 2019" set "buildType=Release"  set "python2_executable=C:/Python27/python.exe" set "python2_include_dir=C:/Python27/include" set "python2_library=C:/Python27/libs/python27.lib" set "python2_numpy_include_dirs=C:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include" set "python2_packages_path=C:/Python27/Lib/site-packages"  set "python3_executable=C:/Users/root/Anaconda3/python.exe" set "python3_include_dir=C:/Users/root/Anaconda3/include" set "python3_library=C:/Users/root/Anaconda3/libs/python37.lib" set "python3_numpy_include_dirs=C:/Users/root/Anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include" set "python3_packages_path=C:/Users/root/Anaconda3/Lib/site-packages"  cmake ^ -B"%opencvBuild%/" ^ -H"%opencvSource%/" ^ -G"%compiler%" ^ -Ax64 ^ -DCMAKE_BUILD_TYPE=%buildType% ^ -DBUILD_opencv_world=ON ^ -DINSTALL_TESTS=OFF ^ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF ^ -DBUILD_EXAMPLES=OFF ^ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="%opencvExtraModules%/" ^ -DBUILD_PROTOBUF=ON ^ -DBUILD_opencv_python_bindings_generator=ON ^ -DWITH_CUDA=ON ^ -DCUDA_FAST_MATH=ON ^ -DWITH_CUBLAS=ON ^ -DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^ -DBUILD_opencv_python2=ON ^ -DPYTHON2_EXECUTABLE="%python2_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON2_VERSION=2.7.16 ^ -DPYTHON2_INCLUDE_DIR="%python2_include_dir%" ^ -DPYTHON2_LIBRARY="%python2_library%" ^ -DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python2_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON2_PACKAGES_PATH="%python2_packages_path%" ^ -DBUILD_opencv_python3=ON ^ -DPYTHON3_EXECUTABLE="%python3_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7.3 ^ -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="%python3_include_dir%" ^ -DPYTHON3_LIBRARY="%python3_library%" ^ -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python3_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON3_PACKAGES_PATH="%python3_packages_path%"  cmake --build %opencvBuild% --target ALL_BUILD --config Release cmake --build %opencvBuild% --target INSTALL --config Release

Список источников

1. docs.opencv.org/4.1.1/d3/d52/tutorial_windows_install.html
2. www.learnopencv.com/install-opencv-4-on-windows
3. jamesbowley.co.uk/build-opencv-4-0-0-with-cuda-10-0-and-intel-mkl-tbb-in-windows
4. lightbuzz.com/opencv-cuda
5. Глава «Building libraries from Source» книги Hands-on GPU-Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA