OpenCV开发者基本技能之一就是要从源码编译OpenCV生成各种裁剪版本的OpenCV库,同时根据需要编译源码生产支持CUDA加速版本的OpenCV库。 但是,很多开发者还是编译中会遇到各种问题,被迫放弃!可以说还没用CUDA加速就已经自我放弃啦! 所以周末我又重新编译了一遍,针对各种问题,帮大家理清了对策,帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译,实现性能加速! 软件版本信息:
OpenCV+CUDA编译
整个编译过程主要分为三步:
下载源码,一定是Tag对应的版本跟扩展模块CMake阶段,解决无法下载的坑!去掉不必要的模块VS工程编译,生成lib与dll
下载源码:
选择tag-4.5.4,
CMake:
打开CMake,设置源码路径跟目标路径:
上述选择表示编译为64位的库!
点击【Configure】,
然后再点击【generate】
完成之后,搜索cuda关键字,如上图,三个选项勾上,
然后再搜索opencv_ex, 设置扩展模块的代码路径,如上图!设置好之后再次点击【Configure】,完成之后:
搜索cuda,如上图勾选! 最后搜索:
默认是勾选的,全部不要选择!(去掉勾选!)
无法下载ffmpeg, ippicv问题解决:
从上述两个文件拿到下载地址,直接下载完成之后,分别放到对应目录:
就一切OK了。
生成好VS工程文件之后,打开工程文件:
谢天谢地,终于编译好啦!
OpenCV+CUDA配置与加速
基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下:
添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下:
显卡是3050ti!
对比一下,加速效果真得是杠杠滴!所以值得编译OpenCV+CUDA支持,因为它不光加速深度学习模型推理,对传统图像处理均有加速!
审核编辑:刘清
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