opencv各个安装包，GPU模块安装

来源：互联网发布：校对软件编辑：程序博客网时间：2024/05/12 20:31

还有一点就是使用GPU模块，需要在用CMake编译OpenCV时使其中的WITH_CUDA和WITH_TBB的宏生效，为ON。

superpack是有各个版本的lib文件，这个要加入vs2010的库目录的

自己编译的库，库目录为：D:\ProgramFiles\OpenCV2.3.1\build\my\install\lib
32位系统 &VC2008，库目录为：D:\ProgramFiles\OpenCV2.3.1\build\x86\vc9\lib
32位系统 &VC2010，库目录为：D:\ProgramFiles\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib

而如果是专门为某个版本vc编译的库，比如OpenCVfor Windows(VC2010专用版)那么就只有vc10的lib

如还不懂可阅读下

http://www.opencv.org.cn/index.php/VC_2008_Express下安装OpenCV2.3.1

使用gpu模块开头必须使用

#include <iostream>#include "opencv2/opencv.hpp"#include "opencv2/gpu/gpu.hpp"

两个使用gpu模块的例子：

http://opencv.org/platforms/cuda.html

http://code.opencv.org/issues/1713

源代码只是少了build文件夹

下图是源代码版本

下图是superpack版本，看出来只是多了build文件夹，该文件夹是opencv.sln解决方案，用vs打开后，点击生成解决方案就会生成bulid文件夹，里面是动态链接库lib文件和dll文件，lib是编写程序后连接需要，dll是运行程序时需要

opencv各个安装包，GPU模块安装

OpenCV2.3在CUDA4.0+VS2008+win7 32bit环境下的配置

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http://code2.us/2012/04/configure-opencv23-in-cuda40-vs2008win7_32bit/

下载相关文件
1. 在sourceforge上下载OpenCV2.3相关文件，其中：
2. - OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe 包含了源码和已编译好的版本，本教程以superpack为例；
  - OpenCV-2.3.0-win-src.zip 只包含源码；
  - OpenCV-2.3.0-gpu-support-win32-vs2008.zip是针对OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe对GPU支持的补充包，如果想直接使用superpack中已编译好的版本且需要CUDA支持，需要下载此包。
3. 运行OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe，得到OpenCV2.3文件夹，其中build问价家为已编译好版本，opencv文件夹为源码；
源码编译（使用superpack中已编译好的版本可跳过此步骤）
1. 下载并安装CMake. http://www.cmake.org/
2. 运行CMake(cmake-gui)（我使用的是CMake2.8.7，各版本界面安排可能稍许不同），填写源码位置，及build输出位置：PIC1
3. 点击下方 configure 按钮，选择编译器：PIC2 点击Finish，等待configure完毕；
4. configure完毕后，配置build选项：PIC3 需要CUDA4.0需要注意勾选WITH_CUDA： PIC4他默认，或根据自己需要配置即可；
5. 配置完毕，点击Generate生成build，在第二步中填入的build输出文件夹下会生成一个OpenCVproject，运行OpenCV.sln，生成debug、release解决方案，等待生成完毕；
6. 生成完毕后，在bin和lib文件夹下会生成debug和release的DLL，EXE，LIB，至此，源码编译步骤完毕。
配置OpenCV2.3
1. 建立OpenCV23文件夹，以D:\OpenCV23 为例，将解压superpack得到的build问价夹拷贝到该目录下；
2. 若是自行编译，将2-6中的debug和release的DLL和EXE覆盖D:\OpenCV23\build\x86\vc9\bin；LIB覆盖D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib；若是使用superpack已编译好版本，将OpenCV-2.3.0-gpu-support-win32-vs2008.zip中的DLL和LIB分别加入上面两个目录替换同名文件；
3. 将 D:\OpenCV23\build\x86\vc9\bin 加入到PATH变量；
4. 在VS中工具->选项->VC++目录中，包含文件添加：D:\OpenCV23\build\include\opencv
  D:\OpenCV23\build\include
  库文件添加：D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib
5. 在建立的项目中，需要附加依赖项：DEBUG:D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_core230d.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_highgui230d.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_video230d.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_ml230d.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_legacy230d.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_imgproc230d.lib
  RELEASE:
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_core230.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_highgui230.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_video230.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_ml230.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_legacy230.lib
  D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_imgproc230.lib
6. 至此，OpenCV2.3在CUDA4.0+VS2008+win7 32bit环境下的配置完毕。
遇到的问题

7rack在编译OpenCV2.3和CUDA4.0中遇到了诸如：

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/core/operations.hpp(1265):error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/index_testing.h(144):warning: variable “p1″ was set but never used

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/index_testing.h(221):warning: variable “p1″ was set but never used

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(359):error: this operator is not allowed in a template argumentexpression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(359):error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(359):error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(394):error: this operator is not allowed in a template argumentexpression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(394):error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(394):error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(432):error: this operator is not allowed in a template argumentexpression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(432):error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(432):error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(464):error: this operator is not allowed in a template argumentexpression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(464):error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(464):error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(519):error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(526):error: expected a “>”

的OpenCV2.3头文件的错误，这nvcc编译器的编译方法引起的错误，解决方法是，给每一个变量加上()括号（以上面这个operations.hpp(1265)为例）：

operations.hpp 第1265行：

CV_DbgAssert( this->idx < cn ); 改成：CV_DbgAssert( (this->idx) < (cn));

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http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/details/7529684

博客地址：http://blog.csdn.net/shuxiao9058

原始作者：季亚

前面，我们讲到了使用OpenCV-2.4.0在VisualStudio 2005/2008/2010常规编译的方法，本文则主要讲述如何使OpenCV支持CUDA高速运算。

我们将要使用的工具除了常规编译方式使用的工具外，还要使用CUDA tookit和GPU ComputingSDK，如本人使用的版本分别为cudatoolkit_4.2.9_win_64.msi和gpucomputingsdk_4.2.9_win_64.exe（我的电脑是64位系统），相关文件可以从官网下载。

下载完成后并安装，确保CUDA SDK的bin目录（“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIAGPU ComputingSDK4.2\C\common\bin”）已经添加到环境变量中后，我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。

本文以VisualStudio 2005 Professional为例，其他编译器总体一样，只不过在inteltbb环境变量配置这一步略微不同，可以参考博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台VisualStudio2005/2008/2010目标文件。

一、生成项目文件

假设我们已经将OpenCV-2.4.0源代码放到“C:\ProgramFiles\OpenCV\src”目录下，安装完成cmake，并将nteltbb可执行目录添加到系统环境变量，并使变量生效，相关部分参考博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台VisualStudio2005/2008/2010目标文件。

运行cmake，如图1所示，然后单击“Where is the source code:”右侧的“BrowseSource”，浏览到“C:/ProgramFiles/OpenCV/src”文件夹，单击“where to build thebinaries:”右侧的“Browse Build”，浏览到“C:/ProgramFiles/OpenCV/vs2005”文件夹（vs2005文件夹是我自己创建的）。

图1 配置源代码和生成目录

然后单击左下方的“Configure”按钮，这时会弹出“cmake-gui”窗口，在“Specify the generatorfor this project”下拉菜单选择“Visual Studio 8 2005”、“Usedefault nativecompilers”后，单击“Finish”按钮，如图2所示。

图2 生成项目类型选择

完成以上操作后勾选“BUILD_EXAMPLES”、“CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD”、“WITH_TBB”和“WITH_CUBLAS”、“WITH_CUDA”，注意这里千万不要勾选“CUDA_BUILD_EMULATION”选项，不然会报错的，如下所示。

[plain]view plaincopy
CMake Error at C:/Program Files (x86)/CMake 2.8/share/cmake-2.8/Modules/FindCUDA.cmake:616 (message):  
  CUDA_BUILD_EMULATION is not supported in version 3.1 and onwards.  You must  
  disable it to proceed.  You have version 4.2.  

这是因为在从CUDA4.0开始NPP（NVIDIA Performance Primitives library，英伟达基本性能库）就是CUDAtookit的一部分面不再单独提供了。

配置tbb相关目录（包含目录、可执行目录和库目录），详情参考本人博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台VisualStudio2005/2008/2010目标文件。这里不再赘述。

单击“Configure”按钮，所有红色行已经变为白色，在下方的信息我们会看到如下信息：

[plain]view plaincopy
Other third-party libraries:  
  Use IPP:                     NO  
  Use TBB:                     YES (ver 4.0 interface 6004)  
  Use Cuda:                    YES (ver 4.2)  
  Use Eigen:                   NO  
  
NVIDIA CUDA:                   (ver 4.2)  
  Use CUFFT:                   YES  
  Use CUBLAS:                  YES  
  NVIDIA GPU arch:             11 12 13 20 21  
  NVIDIA PTX archs:            11 12 13 20 21  
  NVIDIA GPU features:         11 12 13 20 20 20  

特别注意，有两条为“Use TBB: YES (ver 4.0 interface6004)”和“Use Cuda: YES (ver 4.2)”的字样，证明我们已经将inteltbb和CUDA正确配置。

最后点击Generate，下方的信息里面会有一条为“Generatingdone”的字样（如图3所示），而且我们已经成功生成项目文件（如图4所示）。

图3 “Generating done”

图4 成功生成项目文件

二、编译生成目标文件

三、整理目录

四、配置并测试OpenCV-2.4.0函数库

说明：由于第二、第三和第四部分与本人另一篇博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台VisualStudio2005/2008/2010目标文件完全相同，只不过编译时需要相当长的时间，这里不再赘述。

参考链接：http://blog.cuvilib.com/2011/03/22/how-to-build-opencv-2-2-with-gpu-cuda-on-windows-7/