🍂 🚇 🧛🏽 विंडोज पर OpenCV + CUDA स्थापित करें 👩🏻 ⏲️ 😫

परिचय

यह आलेख विंडोज पर अतिरिक्त CUDA 10 मॉड्यूल के साथ स्रोत फ़ाइलों से C / C ++ , Python 2 और Python 3 के लिए OpenCV 4 की असेंबली और स्थापना पर ध्यान केंद्रित करेगा।

मैंने यहां उन सभी सूक्ष्मताओं और बारीकियों को शामिल करने की कोशिश की, जो आप स्थापना के दौरान सामना कर सकते हैं, और जिसके बारे में यह आधिकारिक मैनुअल में नहीं लिखा गया है।

विधानसभा के लिए परीक्षण किया गया था:

विंडोज 8.1 + विज़ुअल स्टूडियो 2017 + पायथन 2/3 + CUDA 10.0 + GeForce 840m
विंडोज 10 + विज़ुअल स्टूडियो 2019 + पायथन 2/3 + क्युडा 10.0 + GeForce GTX 1060

चेतावनी! बिल्ड संस्करण 10 के नीचे OpenCV 4.0.1 और / या CUDA के लिए काम नहीं करेगा। CUDA 9 और नीचे OpenCV 3 द्वारा समर्थित है।

आपको क्या स्थापित करने की आवश्यकता है

मेरी विधानसभा में निम्नलिखित उपकरण उपयोग किए गए थे:

सीएमके 3.15
विंडोज के लिए एमएस विज़ुअल स्टूडियो 2019 64-बिट + सीएमके सी ++ टूल
पायथन 3.7.3 64-बिट + न्यूमपी 64-बिट
पायथन 2.7.16 64-बिट + न्यूमपी 64-बिट
सीयूडीए 10.0
CuDNN 7.6.2
OpenCV 4.1.1 और OpenCV-contrib-4.1.1

स्थापना

चूंकि इंस्टॉलेशन कंसोल कमांड के माध्यम से किया जाता है, इसलिए आपको सावधानीपूर्वक और सटीक रूप से सभी चरणों को पूरा करना चाहिए। इसके अलावा, यदि आवश्यक हो, तो स्थापना पथों को अपने स्वयं के लिए बदलें।
पहले आपको आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने की आवश्यकता है, और CUDA से पहले विज़ुअल स्टूडियो स्थापित होना चाहिए:

CMake (संस्करण> = 3.9.1)
एमएस विज़ुअल स्टूडियो
अजगर 3.7 (एनाकोंडा 3 वितरण)
सीयूडीए 10.0
CuDNN 7.6.2

सभी घटकों को स्थापित करने के बाद, सुनिश्चित करें कि क्रमशः CMAT, विज़ुअल स्टूडियो, पायथन, CUDA, CuDNN के लिए पथ PATH, PYTHONPATH, CUDA_PATH और cudnn चर में लिखे गए हैं।

अगला, वांछित स्थान पर opencv-4.1.1 और opencv-contrib-4.1.1 स्रोत अभिलेखागार डाउनलोड करें (मेरे मामले में, यह C: \ OpenCV \ ) है।

git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b "4.1.1" git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b "4.1.1"

Opencv-4.1.1 के अंदर बिल्ड / फोल्डर बनाएं।

आगे, हम cmake का उपयोग करके असेंबली फ़ाइलों को जनरेट करते हैं। हम cmake के कंसोल संस्करण का उपयोग करेंगे, क्योंकि cmake-gui कुछ चर के प्रकारों को भ्रमित करता है (उदाहरण के लिए, OPENCV_PYTHON3_VERSION ) और, परिणामस्वरूप, गलत तरीके से फाइलें उत्पन्न करता है।

हम पथ C: \ OpenCV \ के साथ कंसोल खोलें और चर को पंजीकृत करें।

 set "opencvSource=opencv-4.1.1" set "opencvExtraModules=opencv_contrib-4.1.1/modules" set "opencvBuild=%opencvSource%\build" set "compiler=Visual Studio 16 2019" set "buildType=Release"

नोट। विजुअल स्टूडियो 2017 के लिए, जनरेटर को " विज़ुअल स्टूडियो 15 2017 विन 64 " और बिना - ध्वज के रूप में लिखा गया है।

यदि आप कलेक्टर स्वचालित रूप से नहीं पा सकते हैं, तो आप अजगर 2 और अजगर 3 के लिए अजगर पुस्तकालयों को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट कर सकते हैं।

 set "python2_executable=C:/Python27/python.exe" set "python2_include_dir=C:/Python27/include" set "python2_library=C:/Python27/libs/python27.lib" set "python2_numpy_include_dirs=C:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include" set "python2_packages_path=C:/Python27/Lib/site-packages" set "python3_executable=C:/Users/root/Anaconda3/python.exe" set "python3_include_dir=C:/Users/root/Anaconda3/include" set "python3_library=C:/Users/root/Anaconda3/libs/python37.lib" set "python3_numpy_include_dirs=C:/Users/root/Anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include" set "python3_packages_path=C:/Users/root/Anaconda3/Lib/site-packages"

नोट। कृपया ध्यान दें कि NumPy लाइब्रेरी OpenCV जैसी ही थोड़ी गहरी होनी चाहिए। इसे देखना आसान है:

 import numpy.distutils.system_info as sysinfo print(sysinfo.platform_bits)

नीचे दी गई लंबी कमांड का उपयोग करके विधानसभा फाइलें बनाएं। आदेश को निष्पादित करने के बाद असफल पीढ़ी या त्रुटियों के मामले में, बिल्ड / और। कैश / और में सभी फाइलों को साफ करके दोहराया पीढ़ी का प्रदर्शन किया जाना चाहिए।

 cmake ^ -B"%opencvBuild%/" ^ -H"%opencvSource%/" ^ -G"%compiler%" ^ -Ax64 ^ -DCMAKE_BUILD_TYPE=%buildType% ^ -DBUILD_opencv_world=ON ^ -DINSTALL_TESTS=OFF ^ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF ^ -DBUILD_EXAMPLES=OFF ^ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="%opencvExtraModules%/" ^ -DBUILD_PROTOBUF=ON ^ -DBUILD_opencv_python_bindings_generator=ON ^ -DWITH_CUDA=ON ^ -DCUDA_FAST_MATH=ON ^ -DWITH_CUBLAS=ON ^ -DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^ -DBUILD_opencv_python2=ON ^ -DPYTHON2_EXECUTABLE="%python2_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON2_VERSION=2.7.16 ^ -DPYTHON2_INCLUDE_DIR="%python2_include_dir%" ^ -DPYTHON2_LIBRARY="%python2_library%" ^ -DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python2_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON2_PACKAGES_PATH="%python2_packages_path%" ^ -DBUILD_opencv_python3=ON ^ -DPYTHON3_EXECUTABLE="%python3_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7.3 ^ -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="%python3_include_dir%" ^ -DPYTHON3_LIBRARY="%python3_library%" ^ -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python3_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON3_PACKAGES_PATH="%python3_packages_path%"

कुछ झंडों का अर्थ

BUILD_opencv_world - स्थापना के दौरान चयनित सभी पुस्तकालयों की प्रतियों वाला एक वैकल्पिक मॉड्यूल। C ++ में विकसित होने पर यह उपयोगी है , क्योंकि opencv निर्भरता के एक समूह को जोड़ने के बजाय, आप प्रोजेक्ट में एक opencv_world411.lib निर्भरता कनेक्ट कर सकते हैं
INSTALL_EXAMPLES / INSTALL_TESTS - opencv कोड उदाहरण / परीक्षण स्थापित करना
CUDA_FAST_MATH, with_CUBLAS - CUDA के लिए अतिरिक्त मॉड्यूल, गणना को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया
CUDA_ARCH_PTX - कंप्यूटिंग प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए PTX निर्देशों का संस्करण
OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH - opencv-contrib ( CUDA के लिए आवश्यक) से अतिरिक्त मॉड्यूल के लिए पथ
BUILD_PROTOBUF - काम करने के लिए कुछ opencv मॉड्यूल के लिए, Protobuf की आवश्यकता है ( opencv संग्राहक वैसे भी BUILD_PROTOBUF = चालू करेगा)

लगभग 10 मिनट के बाद, विधानसभा की जानकारी और अंतिम लाइनें " कॉन्फ़िगर किया गया " और " किया गया निर्माण " कंसोल में दिखाई देनी चाहिए। हम सभी जानकारी की जांच करते हैं, विशेष रूप से NVIDIA CUDA, पायथन 2, पायथन 3 के अनुभाग।

अगला, हम समाधान एकत्र करते हैं। आपके प्रोसेसर और विज़ुअल स्टूडियो के संस्करण के आधार पर इसे बनाने में कई घंटे लग सकते हैं।

 cmake --build %opencvBuild% --target ALL_BUILD --config Release

समाधान स्थापित करें।

 cmake --build %opencvBuild% --target INSTALL --config Release

सफल इंस्टॉलेशन के बाद, OPENCV_DIR सिस्टम वैरिएबल C: \ OpenCV \ opencv-4.1.1 \ build \ install \ x64 \ vc15 \ bin से बनाएं और इसे भी पाथ में जोड़ें।

कसौटी

हम मैट्रिक्स गुणा के सरल उदाहरण का उपयोग करके CUDA मॉड्यूल के साथ OpenCV की कार्यक्षमता का परीक्षण करेंगे।

OpenCV को Visual Studio प्रोजेक्ट से कनेक्ट करें

रिलीज / x64 बिल्ड प्रकार सेट करें (डीबग के लिए, डीबग ध्वज के साथ OpenCV का निर्माण करें)
परियोजना के गुण → C / C ++ → सामान्य → अतिरिक्त "शामिल" के लिए लाइन "C: \ OpenCV \ opencv-4.1.1 \ build \ install \" जोड़ें
प्रोजेक्ट गुण → लिंकर → सामान्य → अतिरिक्त लाइब्रेरी निर्देशिकाओं के लिए "C: \ OpenCV \ opencv-4.1.1 \ build \ install \ x64 \ vc16 \ lib" लाइन जोड़ें
अतिरिक्त गुणों के अंत में प्रोजेक्ट गुण → लिंकर → सामान्य → "जोड़ें; opencv_world411.lib" ("; opencv_world411d.lib" डिबग के लिए)

पायथन 3 उदाहरण

 import numpy as np import cv2 as cv import time rand = np.random.random((1024, 1024)).astype(np.float32) h_array1 = np.stack([rand, rand],axis=2) h_array2 = h_array1 d_array1 = cv.cuda_GpuMat() d_array2 = cv.cuda_GpuMat() d_array1.upload(h_array1) d_array2.upload(h_array2) start = time.time() cv.cuda.gemm(d_array1, d_array2, 1, None, 0, None, 1) end = time.time() print("Time elapsed:", end - start, "sec")

कंसोल आउटपुट

 Time elapsed: 0.3130002021789551

C ++ उदाहरण

 #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/cudaarithm.hpp> using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::cuda; int main() { Mat h_array1 = Mat::ones(1024, 1024, CV_32FC2); Mat h_array2 = Mat::ones(1024, 1024, CV_32FC2); Mat h_array3 = Mat::zeros(1024, 1024, CV_32FC2); Mat h_result; GpuMat d_array1, d_array2, d_array3, d_result; d_array1.upload(h_array1); d_array2.upload(h_array2); const clock_t begin_time = clock(); cuda::gemm(d_array1, d_array2, 1.0, d_array3, 0.0, d_result); cout << "Time elapsed: " << (float(clock() - begin_time) / CLOCKS_PER_SEC) << " sec" << endl; d_result.download(h_result); return 0; }

कंसोल आउटपुट

 Time elapsed: 0.354

निष्कासन

OpenCV को हटाने के लिए, आपको कमांड चलाने की आवश्यकता है।

 cmake --build %opencvBuild% --target uninstall --config Release

और OPENCV_DIR सिस्टम वैरिएबल को निकालें और PATH से OpenCV का रास्ता निकालें।

निष्कर्ष

इस लेख में, हमने विंडोज 10 के लिए ओपनसीवी 4 की स्थापना की जांच की। यह एल्गोरिथ्म विंडोज 8.1 और विंडोज 10 पर परीक्षण किया गया था, लेकिन, सिद्धांत रूप में, इसे विंडोज 7 पर बनाया जा सकता है। अधिक जानकारी के लिए, नीचे दिए गए स्रोतों की सूची देखें।

PS अंत में, हम सभी इंस्टॉलेशन कमांड्स को एक .bat फ़ाइल में लाएंगे, जो इंस्टॉलेशन को स्वचालित करना चाहते हैं।

install_opencv411.bat

 cd C:\OpenCV git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b "4.1.1" git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b "4.1.1" ren opencv opencv-4.1.1 ren opencv_contrib-4.1.1 set "opencvSource=opencv-4.1.1" set "opencvExtraModules=opencv_contrib-4.1.1/modules" set "opencvBuild=%opencvSource%\build" set "compiler=Visual Studio 16 2019" set "buildType=Release" set "python2_executable=C:/Python27/python.exe" set "python2_include_dir=C:/Python27/include" set "python2_library=C:/Python27/libs/python27.lib" set "python2_numpy_include_dirs=C:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include" set "python2_packages_path=C:/Python27/Lib/site-packages" set "python3_executable=C:/Users/root/Anaconda3/python.exe" set "python3_include_dir=C:/Users/root/Anaconda3/include" set "python3_library=C:/Users/root/Anaconda3/libs/python37.lib" set "python3_numpy_include_dirs=C:/Users/root/Anaconda3/lib/site-packages/numpy/core/include" set "python3_packages_path=C:/Users/root/Anaconda3/Lib/site-packages" cmake ^ -B"%opencvBuild%/" ^ -H"%opencvSource%/" ^ -G"%compiler%" ^ -Ax64 ^ -DCMAKE_BUILD_TYPE=%buildType% ^ -DBUILD_opencv_world=ON ^ -DINSTALL_TESTS=OFF ^ -DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF ^ -DBUILD_EXAMPLES=OFF ^ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH="%opencvExtraModules%/" ^ -DBUILD_PROTOBUF=ON ^ -DBUILD_opencv_python_bindings_generator=ON ^ -DWITH_CUDA=ON ^ -DCUDA_FAST_MATH=ON ^ -DWITH_CUBLAS=ON ^ -DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^ -DBUILD_opencv_python2=ON ^ -DPYTHON2_EXECUTABLE="%python2_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON2_VERSION=2.7.16 ^ -DPYTHON2_INCLUDE_DIR="%python2_include_dir%" ^ -DPYTHON2_LIBRARY="%python2_library%" ^ -DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python2_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON2_PACKAGES_PATH="%python2_packages_path%" ^ -DBUILD_opencv_python3=ON ^ -DPYTHON3_EXECUTABLE="%python3_executable%" ^ -DOPENCV_PYTHON3_VERSION=3.7.3 ^ -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="%python3_include_dir%" ^ -DPYTHON3_LIBRARY="%python3_library%" ^ -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="%python3_numpy_include_dirs%" ^ -DPYTHON3_PACKAGES_PATH="%python3_packages_path%" cmake --build %opencvBuild% --target ALL_BUILD --config Release cmake --build %opencvBuild% --target INSTALL --config Release

सूत्रों की सूची

docs.opencv.org/4.1.1/d3/d52/tutorial_windows_install.html
www.learnopencv.com/install-opencv-4-on-windows
jamesbowley.co.uk/build-opencv-4-0-0-with-cuda-10-0-and-intel-mkl-tbb-in-windows
lightbuzz.com/opencv-cuda
OpenCV और CUDA के साथ हैंड्स-ऑन GPU- त्वरित कंप्यूटर विज़न की पुस्तक का स्रोत "लाइब्रेरी से लाइब्रेरी"

विंडोज पर OpenCV + CUDA स्थापित करें