OpenCV源码安装教程（兼容CUDA）_opencv with cuda

简介

OpenCV是计算机视觉领域应用非常广泛的工具库。而OpenCV Contrib库是第三方非官方开发的扩充库，这个库可以使用一些特殊算法，如物体跟踪。和英伟达的CUDA配合，OpenCV可以更加高效。

运行环境

• 操作系统为Ubuntu16.04，但是原则上适用于所有类似发行版甚至大多数Linux系统。
• CUDA需要事先安装，通过nvcc -V查看是否安装。
• CUDNN需要和CUDA版本配合安装，通过cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2查看是否安装，旧版本将cudnn_version.h换为cudnn.h。

安装

依赖安装

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libgtk-3-dev libatlas-base-dev gfortran
sudo apt-get install python3-dev
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源码下载

通过下面的命令下载OpenCv和OpenCV Contrib的源码，并切换到指定版本（可选，由于我这里是CUDA11，所以为了兼容安装了一个较高的版本4.4.0）。

git clone https://github.com/opencv/opencv/
# 非最新版本使用下面的命令切换版本
cd opencv
git checkout 4.4.0

git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
# 非最新版本使用下面的命令切换版本
cd opencv_contrib
git checkout 4.4.0
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源码编译安装

当前目录下有opencv和opencv_contrib两个文件夹。

cd opencv
mkdir build
cd build
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接下里我们使用cmake进行源码编译，但是需要指定GPU的计算能力，具体请查看官网，部分如下图。

我们使用下面的命令进行编译（使用的3090计算力为8.6），注意更改自己的安装目录、opencv_contrib目录的路径。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
	-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=~/opt/opencv \
	-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
	-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
	-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
	-D WITH_CUDA=ON \
	-D WITH_CUDNN=ON \
	-D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
	-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
	-D CUDA_FAST_MATH=1 \
	-D CUDA_ARCH_BIN=8.6 \
	-D WITH_CUBLAS=1 \
	-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/Downloads/opencv_src/opencv_contrib/modules \
	-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES \
	-D BUILD_EXAMPLES=ON ..
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如果需要安装Pyhon支持，则加入下面两个选项。

-D HAVE_opencv_python3=ON \
-D PYTHON_EXECUTABLE=~/.virtualenvs/opencv_cuda/bin/python \
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当然，如果你只需要安装最简版本的OpenCV，不需要安装OpenCV Contrib，也不需要CUDA支持，那么请使用下面的命令。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=~/opt/opencv -D BUILD_EXAMPLES=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YES ..
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不过，配置过程大概率会出现如下的问题，请先按照步骤解决。

这个cmake过程中可能会有出现xfeatures2d模块缺失boostdesc_bgm.i文件下载超时问题，也可能遇到ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz无法下载的问题，这些都是因为网络限制无法下载文件导致的，因此我们可以新建一个目录来存放我们预先下载好的这些文件，因此我们现在有如下三个目录，分别为opencv、opencv_contrib和opencv_need，前面二者为源码，后者为存放离线文件的目录。

.
├── opencv
├── opencv_contrib
└── opencv_need
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其中，opencv_need需要如下文件。这里为了方便大家的处理，我已经将该目录打包并上传到CSDN的资源托管了，可以访问链接下载。

.
├── boostdesc_bgm_bi.i
├── boostdesc_bgm_hd.i
├── boostdesc_bgm.i
├── boostdesc_binboost_064.i
├── boostdesc_binboost_128.i
├── boostdesc_binboost_256.i
├── boostdesc_lbgm.i
├── face_landmark_model.dat
├── ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz
├── vgg_generated_120.i
├── vgg_generated_48.i
├── vgg_generated_64.i
└── vgg_generated_80.i
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然后，我们需要修改几个配置文件，我这里以上面所述的三个文件夹所在目录为出发点，展示这三个文件路径。将其中https://地址修改为opencv_need的路径，我这里具体为file:///home/xxx/Downloads/opencv_src/opencv_need/。

opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake
opencv_contrib/modules/xfeatures2d/cmake/download_boostdesc.cmake
opencv_contrib/modules/xfeatures2d/cmake/download_vgg.cmake
opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt
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此时，重新进行上面的cmake命令编译应该可以直接通过，我们使用make install来安装OpenCV。

必要配置

此时，如果没有报错，我们将下面的语句写入~/.bashrc文件中来添加环境变量，便于库的定位。加入前两条语句后，pkg-config定位OpenCV，而加入第三条语句后，能在CMakeLists.txt中直接通过FIND_PACKAGE(OpenCV REQUIRED)命令找到OpenCV。

export PKG_CONFIG_PATH=~/opt/opencv/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=~/opt/opencv/lib
export OpenCV_DIR=~/opt/opencv/
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注意更新后要通过source ~/.bashrc重新激活环境变量，然后使用下面的命令确认OpenCV版本，安装正确的话该命令会输出版本号。

pkg-config --modversion opencv4
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测试安装

请构建如下一个目录，用于代码测试，其中demo.jpg随便找一个测试图片即可。

.
├── CMakeLists.txt
├── demo.jpg
└── main.cpp
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main.cpp内容如下。

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
 //读取照片
 Mat image = imread("demo.jpg");

 //检测失误
 if (image.empty())
 {
  cout << "Could not open or find the image" << endl;
  cin.get(); //等待键盘输入
  return -1;
 }

 string windowName = "OpenCV Test";        //窗口名称
 namedWindow(windowName);                  //创建新窗口
 imshow(windowName, image);                //使用新窗口显示照片
 waitKey(0);                               //等待键盘输入
 destroyWindow(windowName);                //关闭所有窗口
 return 0;
}
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CMakeLists.txt内容如下。

# cmake needs this line
cmake_minimum_required(VERSION 3.1)

# Enable C++11
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED TRUE)

# Define project name
project(main)

# Find OpenCV, you may need to set OpenCV_DIR variable
# to the absolute path to the directory containing OpenCVConfig.cmake file
# via the command line or GUI
find_package(OpenCV REQUIRED)

# If the package has been found, several variables will
# be set, you can find the full list with descriptions
# in the OpenCVConfig.cmake file.
# Print some message showing some of them
message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS "    config: ${OpenCV_DIR}")
message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")

# Declare the executable target built from your sources
add_executable(main main.cpp)

# Link your application with OpenCV libraries
target_link_libraries(main LINK_PRIVATE ${OpenCV_LIBS})
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然后顺次执行下面的命令，成功显示图像则安装测试成功。

cmake .
make
./main
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总结

本文介绍了如何在自己的家目录中安装OpenCV，如果OpenCV Contrib和CUDA支持安装有问题，建议按照最简版本先安装使用，很多场景其实只需要最简版本即可。