centos 编译opencv_4.2.0（dnn可以使用gpu）

git clone https://github.com/opencv/opencv.git

cd opencv-4.2.0/
mkdir build
cd build/
cmake  -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j8

 sudo make install


以上编译的是cpu版本

下面开始编译gpu版本

 

 

网上有很多。神马opencv与opencv_contrib版本不匹配等。不匹配的话cmake会直接报错。改了N次也不见好。后来干看错误直接改代码得了

报错位置：

//#include "opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp"

修改为：(自己按自己目录来)

#  include "D:\\opencv_contrib-master\\modules\xfeatures2d\include\opencv2\xfeatures2d\nonfree.hpp"  （换成自己的路径）

 

 

 

INCLUDE_DIRECTORIES("/home/opencv_ext/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include")

 

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/cudnn_opencv_gpu -DWITH_TBB=ON -DWITH_V4L=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUDNN=ON -D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.0,6.1,7.0,7.5 -DCUDA_ARCH_PTX=7.5  -DENABLE_FAST_MATH=1 -DCUDA_FAST_MATH=1 -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DWITH_CUBLAS=1 -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/opencv_ext2/opencv_contrib/modules ..

 

INCLUDE_DIRECTORIES("/home/opencv_ext/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include")

 

编译命令（需要先安装好cuda ,cudnn,cudnn-devel等库，库文件太大，可与我联系索要）

 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/cudnn_opencv -DWITH_TBB=ON -DWITH_V4L=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUDNN=ON -D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN=6.0,6.1,7.0,7.5 -DCUDA_ARCH_PTX=7.5  -DENABLE_FAST_MATH=1 -DCUDA_FAST_MATH=1 -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DWITH_CUBLAS=1 -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/opencv_ext2/opencv_contrib/modules ..

 

部分.i下载失败需要手动下载

缺少文件的需要到opencv源码目录下找，复制到需要的位置，修改头文件中的路径

 

 

找不到libtbb.so.2

执行

 yum install libtbb*

使用opencv gpu

g++ /root/test_model.cpp -I/root/opencv_lib_gpu/include/opencv4/ -L/root/opencv_lib_gpu/lib64 -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_core -lopencv_video -lopencv_imgproc -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_ml -lopencv_calib3d -lopencv_dnn -lopencv_features2d -lopencv_flann -lopencv_videoio -lopencv_photo -lopencv_cudev -lopencv_cudaimgproc  -lopencv_cudaarithm  -lm -ldl -lpthread -lrt -lssl -lcrypt -lcrypto -lz -lstdc++ -std=c++11  -o test_model

 

 

 

 

 

 

 

 

https://blog.csdn.net/lzhkui/article/details/107157175   nppi库错误，更新cmake 3.17后正常

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.下载opencv源码

    ​下载opencv代码    下载地址 https://opencv.org/releases/     ，这个仓库里是opencv核心模块的代码

下载opencv_contrib 代码  下载地址  https://codeload.github.com/opencv/opencv_contrib/zip/refs/tags/4.2.0  ，这个仓库里是opencv扩展模块的代码（主要是cuda和dnn模块）

 

 

2.升级cmake

    wget https://cmake.org/files/v3.17/cmake-3.17.1.tar.gz

        tar -zxvf  cmake-3.17.1.tar.gz

    ​    ​cd cmake-3.17.1

    ​    ​./configure

    ​    ​make && make install

    ​    ​查看cmake版本   cmake -version

    ​    ​编译时可能遇到找不到openssl的问题，执行yum -y install ncurses-devel，yum install openssl-devel

    ​    ​

 

3.安装cuda cudnn cudnn-devel，cuda和cudnn,cudnn-devel的版本必须一致，下载地址https://developer.nvidia.com/

    安装包位置   安装包\云晁\Centos\centos_tool\新显卡驱动及不需联网的cuda

    安装cuda       执行./cuda_10.0.130_410.48_linux_tensorflow.run

    安装cudnn     执行rpm -ivh libcudnn7-7.6.5.32-1.cuda10.0.x86_64_tensorflow.rpm

    安装cudnn-devel 执行rpm -ivh libcudnn7-devel-7.6.5.32-1.cuda10.0.x86_64.rpm

    ​查看cuda版本    ​cat /usr/local/cuda/version.txt

    ​    ​

 

4.编译opencv

    注意：​第一次编译时需要联网下载依赖，网络环境比较差，可能需要下载很多次才行

    ​cd opencv-4.2.0

    ​mkdir build

    ​cd build

    ​ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/root/ffmpeg/ld_lib/opencv4.2/opencv_4.2.0_gpu_install_dir -DWITH_TBB=ON -DWITH_V4L=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUDNN=ON -D CUDA_ARCH_BIN=5.3,6.0,6.1,7.0,7.5 -DCUDA_ARCH_PTX=7.5  -DENABLE_FAST_MATH=1 -DCUDA_FAST_MATH=1 -DCUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" -DWITH_CUBLAS=1 -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/root/ffmpeg/ld_lib/opencv4.2/opencv_contrib-4.2.0/modules CMAKE_CXX_FLAGS="-std=c++11"  ..

    ​    ​别忘了改下面两个编译命令

    ​    ​-DCMAKE_INSTALL_PREFIX  指定安装位置

    ​    ​ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 指定opencv扩展库路径

 

 

    ​    ​cmake完了要看一下输出有没有检测到cuda 和cudnn

 

 

 

 

     make -j 40 && make install

 

 

    ​5.编译可能遇到的问题

    ​    ​1.某些.i文件找不到，解决方法，重新执行cmake命令下载

    ​    ​2. nppi库找不到，使用opencv 4.1一下的版本 cuda版本9.0以上会出现这个问题，原因是cuda9.0的nppi库拆分成了若干个库，解决方法查考https://blog.csdn.net/u014015324/article/details/111195780

    ​    ​    ​还有一种可能时cmake版本过低，cmake查找cuda时会用到/usr/local/share/cmake-3.9/Modules/FindCUDA.cmake  ，这个FindCUDA.cmake 有问题，需要升级cmake解决

    ​3.编译器可能中途退出，接着执行make即可

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