cmake编译opencv： Win10+cmake3.14.4+cuda10.0+cudnn7.6+opencv-4.0.0+contrib+vs2015

Myth丶恋晨 2022-11-02 13:26 31阅读 0赞

### **cmake编译opencv： Win10+cmake3.14.4+cuda10.0+cudnn7.6+opencv-4.0.0+contrib+vs2015** ###

*  [安装所需软件/库][Link 1]
 *  [Step1. 下载安装Anaconda3][Step1. _Anaconda3]
 *  [Step2. 下载安装cmake 3.14][Step2. _cmake 3.14]
 *  [Step3. 下载安装CUDA 10.0][Step3. _CUDA 10.0]
 *  [Step4. 下载安装cuDNN 7.6][Step4. _cuDNN 7.6]
 *  [Step5. 使用VS和CUDA编译测试文件][Step5. _VS_CUDA]
 *  [Step6. 下载安装TBB][Step6. _TBB]
 *  [Step7. 下载编译opencv-4.0.0和contrib][Step7. _opencv-4.0.0_contrib]
 *  [支线任务][Link 2]

Win10+cmake3.14.4+cuda10.0+cudnn7.6+opencv-4.0.0+contrib+vs2015)

参考资料：

*  [windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速][windows 10 64bit_Tensorflow_Keras_VS2015_CUDA8.0 GPU];
 *  [Win10 下Cmake编译配置 Opencv3.1 + Cuda7.5 + VS2013][Win10 _Cmake_ Opencv3.1 _ Cuda7.5 _ VS2013];
 *  [WIN10 + OpenCV3.4 + CUDA8.0 + Cmake3.9.0 + TBB + VS2015配置/重编译][WIN10 _ OpenCV3.4 _ CUDA8.0 _ Cmake3.9.0 _ TBB _ VS2015];
 *  [Win10安装CUDA10和cuDNN][Win10_CUDA10_cuDNN];
 *  [OpenCV 3.1.0 重编译——支持CUDA8.0][OpenCV 3.1.0 _CUDA8.0];
 *  [opencv+cuda编译出现LNK2019 cv::\_\_termination错误][opencv_cuda_LNK2019 cv_termination];
 *  [图像质量评价方法PSNR+SSIM&&评估指标SROCC,PLCC][PSNR_SSIM_SROCC_PLCC].

**---------------------- 超长文多图预警!!! ----------------------**

# **安装所需软件/库** #

*  [Anaconda3][];
 *  [cmake 3.14][];
 *  [CUDA 10.0][];
 *  [cuDNN 7.6][];
 *  [opencv-4.0.0][];
 *  [opencv\_contrib-4.0.0][opencv_contrib-4.0.0];
 *  [TBB 2019][].

我下载的软件和库如下图所示：

![所需软件/库][20190709180148295.png_pic_center]

# **Step1. 下载安装Anaconda3** #

点击链接：[Anaconda3][]，进入下载页面，注意先选择Windows系统，再点击Download进行下载，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
下载完成开始安装软件。其他步骤可以选择默认，直接点击Next>。安装路径也可以使用默认的安装位置（C盘），这里我改在了D盘， 可根据个人喜好选择。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
路径选好后，下面这一步，记得把红框部分都勾选上，然后点击Install，等待安装：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
安装完成之后，打开cmd命令窗口，输入

<span style="color:#000000"><code>python -V
    </code></span>

*  1

出现

> Python 3.7.3 :: Anaconda, Inc.

证明安装成功。  
下图我自己安装了3.7.2的版本，所以显示结果稍有差别。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
Anaconda3下载安装完毕！

# **Step2. 下载安装cmake 3.14** #

进入[cmake 3.14][]下载页。选择适合个人操作系统的 **.msi** 文件进行下载，比如我个人的电脑是64位操作系统，选择 **cmake-3.14.5-win64-x64.msi** ，如下图所示；如果是32位，则选择 **cmake-3.14.5-win32-x86.msi** 。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
下载完成，先把之前安装的旧版本cmake卸载掉，才可安装新版本cmake。（如果电脑已安装cmake，也可尝试不安装新版本，使用旧版本cmake进行编译，也许同样能编译成功）

安装进入下图界面注意选择第三项，添加cmake到系统路径，下面是否创建桌面图标根据个人喜好勾选，选好后点击Next进入下一步。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]  
安装路径根据个人喜好修改，这里我把C盘改成了D盘。如不愿意修改，也可以安装到默认路径C:\\Program Files\\CMake\\。路径修改好后，直接点击Next进入下一步，开始软件安装。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
安装完成后出现以下画面，点击Finish，结束安装。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
cmake安装完毕！

# **Step3. 下载安装CUDA 10.0** #

进入[CUDA 10.0][]下载页。Win10操作系统，可按照下图深绿色部分进行选择；如果非Win10，则根据个人操作系统选择合适的选项。选好后点击下图红色框内的Download进行下载。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
下载完成后，打开安装程序。提示将CUDA的安装文件提取到临时文件夹中，提取路径可选择默认（提取到C盘）或自定义，然后点击OK。

![在这里插入图片描述][20190709181329344.png_pic_center]  
等待文件提取：

![在这里插入图片描述][20190709181644485.png_pic_center]  
提取结束，出现NVIDIA程序安装界面：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]  
出现以下画面，AGREE AND CONTINUE点起来。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
选择**Custom(Advanced)**，然后NEXT。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]  
这里，全都要，然后NEXT。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]  
这里进入关键一步，选择安装位置，可选择默认或自定义。这些路径在后面配置环境变量的时候需要用到，一定要注意保持一致。比如在这里我都安装在了D盘，之后环境变量也要写D盘的路径。都选好后点击NEXT，开始安装。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]  
等待安装：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
安装完成后，NEXT。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]  
然后CLOSE，结束安装。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 16]  
安装完成，配置系统环境变量。首先确认是否下图的两项环境变量：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 17]

将刚才CUDA安装路径添下的相应文件夹添加到**Path**中，如下图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 18]  
验证CUDA是否安装成功。cmd或是PowerShell中输入：

> nvcc -V

如正确安装，则会出现以下输出结果：

![在这里插入图片描述][20190710090351843.png_pic_center]  
CUDA安装、配置完成！

# Step4. 下载安装cuDNN 7.6 #

点击此链接：[cuDNN 7.6][]，进入下载页。下载前必须登陆NVIDIA账号，如果已有NVIDIA账号，点击Login，进入登陆界面；如果没有账号，则需要注册以后登陆。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 19]  
登陆界面如下，输入注册好的账号和密码，点击Login进入下载页。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 20]  
进入下载页面后先勾选同意条款 **I Agree To…** ，然后选择与cuda版本对应的cuDNN库，我们这里选择第一个 **… for CUDA 10.0** ，然后Win10系统选择 **cuDNN Library for Windows 10** ，开始下载cuDNN库。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 21]  
下载完成后解压文件，解压出来的cuda目录下包含如下内容：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 22]  
接着，我们将以上文件夹中的文件，复制到已安装的cuda文件夹的相应位置下：

*  将bin中的 **cudnn64\_7.dll** ，复制到**D:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\bin**；
 *  将include中的 **cudnn.h** ，复制到**D:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\include**；
 *  将lib\\x64中的 **cudnn.lib** ，复制到**D:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\lib\\x64**.

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 23]  
请根据个人安装cuda的路径，找到文件复制的位置。如果之前cuda的安装路径为默认路径，则把上面的路径的盘符D:都改为C:即可找到相应路径。

以上文件都复制完以后，将库路径**D:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v10.0\\lib\\x64**，添加到环境变量中。（同样地，路径需要根据个人情况做相应修改）

点击右下角的Environment Variables环境变量按钮：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 24]  
双击**Path**行进入编辑环境变量界面：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 25]  
右边点击New新建按钮，添加红色方框内的路径：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 26]

cuDNN安装、配置完毕！

# Step5. 使用VS和CUDA编译测试文件 #

进入**D:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\CUDA Samples\\v10.0**文件夹，打开**Samples\_vs2015.sln**这个工程：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 27]  
编译生成**1\_Utilities**中所有的文件。注意红框部分选择**Release**和**x64**。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 28]  
如果编译成功，则可以看到下图提示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 29]  
在**D:\\Program Files\\NVIDIA Corporation\\CUDA Samples\\v10.0\\bin\\win64\\Release**中会生成一些应用程序和库文件，我们只需要**deviceQuery.exe**和**bandwidthTest.exe**进行验证。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 30]  
在文件夹空白处Shift+鼠标右键，选择**Open PowerShell window here**，打开PowerShell  
窗口，运行**deviceQuery.exe**。窗口输入：

> .\\deviceQuery.exe

显示**Result = Pass**，表示安装测试成功。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 31]  
接下来运行**bandwidthTest.exe**，窗口输入：

> .\\bandwidthTest.exe

同样的，显示**Result = Pass**，表示安装测试成功。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 32]  
VS和CUDA编译测试完毕！

# Step6. 下载安装TBB #

点此链接下载[TBB 2019][], 下载页面如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 33]  
下载后，根据个人喜好，可将文件解压到任意路径，这里解压到了**D:\\Program Files**目录下，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 34]  
然后设置环境变量，将**D:\\Program Files\\tbb2019\_20190410oss\_win\\tbb2019\_20190410oss\\bin\\intel64\\vc14**添加到**Path**中：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 35]  
TBB安装、配置完成！

# Step7. 下载编译opencv-4.0.0和contrib #

点击以下链接进行下载：

*  [opencv-4.0.0][];
 *  [opencv\_contrib-4.0.0][opencv_contrib-4.0.0].

新建一个文件夹，用来存放提取出来的opencv和contrib源码文件，方便后续编译查找和添加路径，这里我们命名为**opencv400\_source**（可根据个人喜好命名）：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 36]  
再新建一个文件夹，作为目标文件夹，编译后的opencv文件将会生成到该目录下，命名为**opencv400\_CUDA**：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 37]  
打开**D:\\opencv400\_source\\opencv\_contrib-4.0.0\\modules\\cudev**路径下的**CMakeLists.txt**文件：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 38]  
在

> set(the\_description “CUDA device layer”)

下一行增加

> set(OPENCV\_SKIP\_DLLMAIN\_GENERATION ON)

这么做是为了避免后续使用VS2015生成opencv库文件时，出现**LNK2019 cv::\_\_termination**错误。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 39]  
打开cmake，设置源码路径**D:\\opencv400\_source\\opencv-4.0.0\\sources**和目标路径**D:\\opencv400\_CUDA**，然后点击Configure：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 40]  
弹出编译环境选择界面，选择**Visual Studio 14 2015**和**x64**，然后点击Finish：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 41]  
接下来进行编译配置：

*  添加contrib路径：**D:\\opencv400\_source\\opencv\_contrib-4.0.0\\modules**；
 *  勾选**OPENCV\_ENABLE\_NONFREE**；
 *  勾选**WITH\_CUDA**；
 *  勾选**WITH\_TBB**。

然后点击Configure。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 42]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 43]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 44]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 45]  
这时还会出现红色部分，继续进行相应配置：

*  添加TBB相关路径；
 *  去掉勾选**WITH\_MATLAB**。

TBB路径可对照下图进行相应添加。去掉勾选**WITH\_MATLAB**，是为了在之后VS2015编译过程中，避免出现 **Error: MEXEXT: Unsupported platform** 形式的错误。配置完成点击Configure。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 46]  
之后出现**TBB\_VER\_FILE**的路径配置，已自动填写，检查确认无误，直接点击Configure。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 47]  
表单全白，说明配置没有问题，点击Generate。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 48]  
显示**Generating done**，说明cmake编译opencv顺利完成！  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 49]

编译生成的文件在目标文件夹**D:\\opencv400\_CUDA**下，用VS2015打开**OpenCV.sln**工程：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 50]  
先不要急着**ALL\_BUILD**，先生成**opencv\_core**和**opencv\_cudacodec**。如果这两个项目能够通过，我们再全部生成；如果报错，说明之前的cmake编译有问题，根据错误提示进行相应的查找和分析，这样可以节省大量的时间。  
生成顺序如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 51]  
**opencv\_core**生成成功：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 52]  
**opencv\_cudacodec**生成成功：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 53]  
接下来开始**ALL\_BUILD**，生成过程相当漫长，可以该干嘛干嘛去。完事回来，蹦出以下错误：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 54]  
该错误提示链接失败，无法打开**opencv\_cudabgsegm**和**opencv\_cudaobjdetect**的库文件。接下来我们单独对这两个项目重新生成：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 55]  
喜闻乐见，**opencv\_cudabgsegm**生成成功：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 56]  
**opencv\_cudaobjdetect**也同样生成成功：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 57]  
这时，我们可以在**D:\\opencv400\_CUDA\\lib\\Debug**目录下，确认生成相应的.lib文件：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 58]  
重新**ALL\_BUILD**，坐等结果。。。

编译的过程中可能出现一下三个问题：

1.  如果遇到**boostdesc**和**vgg**的问题，可参考  
    [fatal error: boostdesc\_bgm.i: vgg\_generated\_80. vgg\_generated\_120.i没有那个文件或目录][fatal error_ boostdesc_bgm.i_ vgg_generated_80. vgg_generated_120.i]文章中提到的办法解决。所需文件下载地址：[boostdesc][]，[vgg][]。  
    将解压缩后的文件放到**opencv\_contrib/modules/xfeatures2d/src**目录下，用**Cmake**重新配置一遍，然后重复以上操作即可。
2.  如果遇到 **“features2d/test/test\_detectors\_regression.impl.hpp”: No such file or directory**的问题，可参考[VS2015+OpenCV4.1.1拓展模块配置主要错误解决方案][VS2015_OpenCV4.1.1]中提到的方法解决。
3.  如果遇到 **error LNK1104: 无法打开文件“python37\_d.lib”** 的问题，可参考[编译OpenCV缺少python27\_d.lib的解决方法][OpenCV_python27_d.lib]的方法来解决。

生成成功！没有报错！  
这就预示着之后生成**INSTALL**项目一路坦途一马平川，该填的坑都填平了，可以哼着小曲小嗨一会儿。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 59]  
鼠标轻轻一抖，**INSTALL**生成起来。果不其然，生成得舒心又顺畅：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 60]  
**install**文件夹下，出现了相当亲切的文件目录：**bin**、**include**和**x64\\vc14\\lib**，接下来大家知道该怎么做了。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 61]  
配置编译好的opencv。  
首先配置环境变量，在**Path**中添加**D:\\opencv400\_CUDA\\install\\x64\\vc14\\bin**，注销或重启电脑使其生效：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 62]  
接下来配置VS项目属性。  
新建一个控制台应用程序，在项目名称上右键，然后点击 **Properties**（属性）：  
在 **VC++ Directories** 中添加 **Include Directories** 和 **Library Directories**：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**Include Directories** 中添加以下两个路径：

> D:\\opencv400\_CUDA\\install\\include\\opencv2  
> D:\\opencv400\_CUDA\\install\\include

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 63]  
**Library Directories**中添加以下路径：

> D:\\opencv400\_CUDA\\install\\x64\\vc14\\lib

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 64]  
接下来要输入附加依赖项，就是在 **Linker** – **Input** – **Additional Dependencies** 里面，把生成的所有 **.lib**的文件名都写上。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

下面是一个比较便捷的操作，以生成debug的库名称为例。在 **D:\\opencv400\_CUDA\\install\\x64\\vc14\\lib** 文件夹空白处Shift+鼠标右键，点击 **Open PowerShell window here**，打开PowerShell命令窗口。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 65]  
输入以下命令行：

> dir \*d.lib -Name >debug\_lib.txt

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 66]

在文件夹中会生成一个名为 **debug\_lib.txt** 的文本文件，里面包含了所有debug版本的库文件名，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 67]

Ctrl+A选中全部文本，将所有文件名复制粘贴到 **Additional Dependencies** 的文本框中，点击OK：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 68]

到这里，opencv配置完成！

接下来要做的就是测试刚才编译生成的opencv库，看看是否可以正常使用GPU加速。  
找到 **D:\\opencv400\_source\\opencv-4.0.0\\sources\\samples\\cpp\\tutorial\_code\\gpu\\gpu-basics-similarity** 文件夹下的 **gpu-basics-similarity.cpp** 文件：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 69]

把该文件中的内容复制到刚才配置好opencv的测试工程中，注意选择**x64**的**Debug**版本，然后在项目名称上右键，点击**Build**（生成）：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 70]  
项目顺利生成：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 71]  
到此，opencv编译和测试全部完成！！！  
用GPU尽情加速吧，少年！！！

# 支线任务 #

如果你想把这个例程跑起来，就需要对上面的代码做一定的修改。不难，有兴趣的朋友可以自己尝试。  
将下图作为输入图像：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 72]  
将原图缩小5分之一再放大回原尺寸的图像，作为待测图像，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 73]  
运行结束，将会得到CPU和GPU运算时间对比，以及图像质量评价结果，如下图所示：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 74]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#_13
[Step1. _Anaconda3]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step1_Anaconda3_26
[Step2. _cmake 3.14]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step2_cmake_314_50
[Step3. _CUDA 10.0]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step3_CUDA_100_68
[Step4. _cuDNN 7.6]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step4_cuDNN_76_116
[Step5. _VS_CUDA]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step5_VSCUDA_150
[Step6. _TBB]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step6_TBB_178
[Step7. _opencv-4.0.0_contrib]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#Step7_opencv400contrib_190
[Link 2]: https://blog.csdn.net/atpalain_csdn/article/details/90755764#_352
[windows 10 64bit_Tensorflow_Keras_VS2015_CUDA8.0 GPU]: https://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0
[Win10 _Cmake_ Opencv3.1 _ Cuda7.5 _ VS2013]: https://www.cnblogs.com/asmer-stone/p/5530868.html
[WIN10 _ OpenCV3.4 _ CUDA8.0 _ Cmake3.9.0 _ TBB _ VS2015]: https://blog.csdn.net/gggttt222/article/details/79482033
[Win10_CUDA10_cuDNN]: https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394
[OpenCV 3.1.0 _CUDA8.0]: https://blog.csdn.net/liujiabin076/article/details/68926699
[opencv_cuda_LNK2019 cv_termination]: https://blog.csdn.net/ak47000gb/article/details/83999152
[PSNR_SSIM_SROCC_PLCC]: https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/6390846.html
[Anaconda3]: https://www.anaconda.com/distribution/
[cmake 3.14]: https://cmake.org/download/
[CUDA 10.0]: https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
[cuDNN 7.6]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
[opencv-4.0.0]: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/4.0.0/opencv-4.0.0-vc14_vc15.exe/download
[opencv_contrib-4.0.0]: https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.0.0.zip
[TBB 2019]: https://github.com/intel/tbb/releases
[20190709180148295.png_pic_center]: /images/20221024/ee7a701bb969423795fc73e8d7f8194c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221024/ab1521fd68be47669c4973ee0ec6970f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221024/afc4276f38ac4780bc5e8fb22aea0ffd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221024/652c93b1725344a1943e05eed2fb60da.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221024/7274c474be954e3e964240d7187b03bd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221024/dbd026e3b612490388066624addc2204.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: /images/20221024/0cc3a6abda0e47b5aa692a80d81ca98e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: /images/20221024/279f414cc77c482797fe96d2106da499.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]: /images/20221024/d973d081b88f4dcab8caec57d17d13f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]: /images/20221024/cfcd3a5886b34a83acad60c4dee042bd.png
[20190709181329344.png_pic_center]: /images/20221024/10637b670e5d404d8af8dc2b124ce4dd.png
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[20190710090351843.png_pic_center]: /images/20221024/bef5d26d97a044b69164234162fef286.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 23]: /images/20221024/c905ba5cc52c4dee893848b6155c8f56.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 25]: /images/20221024/60b46177e2324596ae0e8d809aff433f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2F0cGFsYWluX2NzZG4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 26]: /images/20221024/7469d02acace4bf6b0719cec61e02aef.png
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