win7 64位下自行编译OpenCV2.4.10+CUDA toolkit 5.5的整个过程以及需要注意的问题(opencv+cuda并行计算元素的使用)

首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。

发现错误可能是由于系统安装了太多版本的opencv,环境变量的设置混乱,造成dll版本加载不对的问题。

 更新:下面这篇文章里面有加速编译的设置办法:但是编译器采用了vs2012,我根据他的所有软件版本换了编译器,以及QT库,需要特别注意的是,这些库的相应操作系统版本32bit 或者64bit版本

QT早期版本下载地址:

下面这个网址能够找到qt的各个版本

http://download.qt-project.org/archive/qt/

下面是教程地址:

http://www.xuebuyuan.com/2108717.html

2014.10.23 

严格根据上文的软件跟库版本是可以编译设置成功的。

Motivation:

之前在西电跟同学听了图像方面的讲座,受益匪浅啊。人家学校的老师大多都是搞sar雷达图像的,动辄20000*30000的高分辨率。算法再怎么优化,一套流程下来至少算十天半个月。这改个参数算算等不起啊,最后发现搞这个不上GPU根本就不行,于是我想啊讲GPU引入我的这个自然图像处理跟,stereo matching,的graph cuts算法中,应该也能够得到性能的大幅度提升。

由于之前一直在看OpenCV这个图像处理库的相关内容,所以先搜了一下看看OpenCV这个库有没有直接对CUDA加速进行支持的,我打开电脑一看OpenCV的dll库后面的后缀带了_gpu就直接贴了代码在那调试呢。结果是,小白了。自己要安装CUDA toolkit并且结合OpenCV编译一遍的。

由于我的笔记本电脑是神舟的,显卡是NVIDIA GTX 765我也没看,直接去官网下了个最新的CUDA TOOLKIT 6.5就开始整了,最后发现,人家有专门针对笔记本的notebook版本的,傻了一天白干了,之后发现这个版本过高,还是下了notebook的5.5版本。

最新的6.5可能是给8系,9系的新卡用的吧,我也不是很清楚,最后搞完这一套配置终于明白为啥,linux之父最讨厌nvidia了,这程序之间也是乱七八糟的关系兼容不兼容的,官网早期版本的sdk都找不到,哎。。。

使用Cmake的时候,有几点要注意的,选择Visual Studio 2010的版本应该为win64这样在win7 64bit版本下面生成的OpenCV才是正确的。

vs2010主要有两种模式,分别是debug 和 release。 模式可以通过如图所示的位置选择。需要注意的是,因为先前我们cmake采用的是64位VS10编译器,在这里需要选择编译器x64, 而不是win32, 否则会出错。

整体的过程参考了下面的链接:

http://www.xuebuyuan.com/722557.html

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837

安装完成后,在系统环境里面会发现新添加了两个环境变量:(环境变量挨个添加吧,不要怕麻烦)

CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\

CUDA_PATH_V5_0 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\

手动配置环境变量。在系统环境变量中新建如下项:

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\X64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

然后在系统环境变量Path 后添加如下内容:

;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

3. 安装TBB

去http://threadingbuildingblocks.org/download 下载tbb41_20130314oss_win.zip解压到某路径

本人D:\tbb41_20130314oss

添加环境变量D:\tbb41_20130314oss\bin\intel64\vc10

编译过程有两点,可能出现:

1.配置的时候别忘了:添加两个路径,尤其是OpenCV的一个lib库不然 编译有的库找不到,编译不成功。

这个库不需要设置!!!(后来发现!!!)

2.整个编译的过程非常的缓慢,并且出现在编译OpenCV_gpu这个模块的时候,出现c4819错误感觉非常影响速度,这个你要回到相应的cuda文件中,另存为unicode格式就好

i7的处理器大概能编译3个小时左右。。。

加速方法,可以缩短到一个小时左右!就是只针对响应的显卡版本进行设置:

由于这样直接生成的解决方案需对不同的GPU架构分别编译,编译时间过长(数小时), 建议针对所用显卡进行配置(据称可达原时间六分之一): 找到如下两项

清空CUDA_ARCH_PTX,将CUDA_ARCH_BIN中仅保留所需GPU架构, 确定所需架构,请查询https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 重新configure。(建议使用以上方法先编译一边,确定没有错误,再为所有架构重新编译,花了四天的时间得到的教训)

以上是转载的内容,这里要说几个需要注意的地方:

1.本文中采用的是Cmake2.8.8版本,我用过2.8.12就会出现过很多本文中未提到的错误;

2.上文中提到的CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD(好像是这些),有些其实在Cmake配置和生成的过程中是找不到的,不过这并不影响结果,可以忽略;

3.关于tbb路径下x86和x64版本lib的选择问题:如果你的vs是32位的就选择x86的库,否则选x64的库;

4.将编译好的头文件、库等加载到程序中时,注意要使用编译的Release版本(形如:"opencv_gpu243.lib",243后没有d的就是Release版本,有的就是Debug版本),否则会产生“应用程序无法正常启动0xc000007b”的错误

测试代码:

<span style="font-size:18px;">// first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

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

#pragma comment(lib,"opencv_gpu2410.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_core2410.lib")

using namespace std; 
using namespace cv; 
using namespace cv::gpu;
int main()
{
	int i;
	try
	{
		cout << getCudaEnabledDeviceCount();
	}
	catch(const cv::Exception& ex)
	{
		cout << "Error:" << ex.what() <<endl;
	}
	system("PAUSE");
	return 0;
}
</span>

实际上,最后配置好了之后,还是各种问题,我觉的直接调用编译好的opencv加上cuda的库编程效率不是很好,通用性也存在问题。后来觉的引起这个问题的原因是自己电脑上安装的东西太多了,opencv就装了3个版本,环境变量设置的太多了,引起很多问题。

参考下面这个文章的第三种办法,后面再试试:

http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3528711.html

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