Win10使用VS2019从源码编译OpenCV 4.4 + C
本文主要介绍Win10使用VS2019从源码编译OpenCV 4.4,并使用opencv_contrib支持CUDA 11.0 + Cudnn 8.0,以及对python3的支持。
1 首先准备安装环境
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Microsoft Visual Studio 2019
可以用社区版,免费的。
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CUDA 11.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
安装顺序建议先安装VS2019再安装CUDA。
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CUDNN 8.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn
下载解压后,分别将
配置cudnn 8.0cuda/include
,cuda/lib
,cuda/bin
三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
对应的include
,lib
,bin
目录下。 -
CMake
下载地址:https://github.com/Kitware/CMake/releases
选择最新版windows版,如
cmake-3.18.1-win64-x64.msi
,下载完成后直接安装。 -
(可选) Anaconda3
如果需要把opencv配置到虚拟环境的python3的话,可以使用Anaconda/Miniconda来解决。
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(可选) ffmpeg
Windows下直接使用发行版:https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/
选择Shared,下载后将
bin
文件夹所在的路径添加到环境变量Path
。
2 下载源代码并修改
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opencv源码
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opencv_contrib源码
下载地址:https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
这两个源码如果下载速度在国内太慢的话,可以在码云上用相关的镜像。
下载完之后解压到硬盘。
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修改源代码
打开opencv
的源代码目录,找到./opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake
这个文件,将第47行
"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"
中的raw.githubusercontent.com
改成raw.staticdn.net
。
同样的,./opencv/3rdparty/ffmpeg/ffmpeg.cmake
的第25行的网址改为:
"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${FFMPEG_BINARIES_COMMIT}/ffmpeg/"
对于opencv_contrib
,同样的操作,修改以下配置代码:
./opencv_contrib/modules/xfeatures2d/camke/download_boostdesc.cmake
# 第27行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/"
./opencv_contrib/modules/xfeatures2d/camke/download_vgg.cmake
# 第21行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/"
./opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt
# 第19行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"
3 运行cmake
打开cmake,设置源代码路径(刚刚下载的opencv代码所在文件夹)和build路径(需要自己新建build的文件夹),然后点击Configure,会弹窗让选择VS版本,这里选择vs2019,其他选项默认,点击Finish完成,然后等待即可。
cmake的设置之后需要配置一些选项。这几个需要打勾:
BUILD_opencv_world
WITH_CUDA
WITH_CUDNN
如果没有的话,使用Add Entry手动添加。
Add Entry在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH
这个选项中,需要添加刚刚下载的opencv_contrib
的源码路径下的modules
目录,注意这里必须把所有的"\"改成"/"才能正确配置。例如:
D:/ProgramData/opencv/opencv_contrib/modules
如果需要配置python3的话,需要注意,BUILD_opencv_python2
设置成False,BUILD_opencv_python3
设置成True,如果这两项没有的话,直接使用Add Entry添加。
然后配置路径,根据自己的Anaconda以及使用的虚拟环境来设置,例如:
PYTHON3_EXECUTABLE=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/python.exe
PYTHON3_INCLUDE_DIR=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/include
PYTHON3_LIBRARY=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/libs/python38.lib
PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/Lib/site-packages/numpy/core/include
PYTHON3_PACKAGES_PATH=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/lib/python3.8/Lib/site-packages
如果电脑上有ffmpeg的话,还需要给WITH_FFMPEG打勾,如果没有的话,直接使用Add Entry添加。
接下来再次Configure,等待大约2-3分钟,直到下方出现Configuring done。
然后点击Generate,生成项目文件,大约需要30秒,直到下方出现Generating done。
检查输出信息中和配置相关的内容,如python的路径设置,CUDA和Cudnn相关信息,ffmpeg设置等。
4 使用VS2019编译源码
点击CMake中的Open Project或者打开build文件夹中的OpenCV.sln,然后根据需要把配置选成Debug x64
和Release x64
,点击Build --> Rebuild Project,接下来根据电脑配置的不同需要等待大约3-4个小时来编译。
编译好后,找到解决方案目录里的CMakeTargets
项展开的INSTALL
项,右键 --> Project Only --> Build Only INSTALL。
之后会在./opencv/build/install/x64/vc16
生成编译好的库。
到此编译完成。
最后把bin路径添加到环境变量Path
,如:
D:\ProgramData\opencv\build\install\x64\vc16\bin
(取决于你配置的地址)
5 验证opencv是否可用,并运用vs2019在C/C++项目中使用
打开vs2019,新建项目,添加一个调用opencv的源代码,如果没有的话,可以用自带sample中的cpp文件,如:
D:\ProgramData\opencv\samples\cpp\example_cmake\example.cpp
在VS2019中的项目属性设置,选择Release x64
,在VC++目录中添加Include Directories
(根据自己的编译路径改一下):
vs2019项目设置D:\ProgramData\opencv\build\install\include
然后在Linker --> Input --> Additional Dependencies 中,添加
Additional Dependenciesopencv_world440.lib
接下来就可以编译运行在vs2019中的项目了。如果是自带的sample,会显示摄像头实时画面,并出现"Hello OpenCV"的文字。
6 验证opencv的python接口是否已经配置好
打开python (如果用anaconda,进入相应的虚拟环境,然后输入python),在命令行运行:
import cv2
cv2.__version__
返回'4.4.0'即表示opencv已配置python接口。
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