ubuntu18.04安装opencv+CUDA10.2+cuDNN+YOLOv3

安装顺序：

Opencv
显卡驱动
CUDA10.2
cuDnn
YOLOv3

1、Opencv3.2.0安装

搭建依赖环境

sudo apt-get install build-essential

安装依赖包

sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

安装可选包

sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

下载Opencv3.2并安装

wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.2.0.zip

unzip opencv.zip

此时会生成一个opencv3.2.0文件夹

cd opencv-3.2.0

然后创建一个文件夹

mkdir build

cd build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j4

make install

执行cmake时，如果卡在了Downloading ippicv_linux_20151201.tgz，可以下载linux_20151201.tgz，

下载地址：https://pan.baidu.com/s/170j3x9zjMyWA6H9k7icpXQ 提取码: wcg3

然后放在opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e目录下。

重新执行以下命令cmake命令：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DWITH_IPP=OFF ..

cmake通过后，再执行

make -j4

make install

设置路径

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在文件中添加/usr/local/lib

保存后执行：

sudo ldconfig

配置环境变量

sudo vim /etc/bash.bashrc

文件末尾添加：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig

export PKG_CONFIG_PATH

2、显卡驱动安装

禁用默认驱动

Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau，它是第三方为NVIDIA开发的开源驱动，需要先将其屏蔽才能安装NVIDIA官方驱动。将驱动添加到黑名单blacklist.conf中，但是由于该文件的属性不允许修改，所以需要先修改文件属性。

查看属性

sudo ls -lh /etc/modprobe.d/blacklist.conf

修改属性

sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf

用vim打开

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在该文件后添加以下几行：

blacklist vga16fb

blacklist nouveau

blacklist rivafb

blacklist rivatv

blacklist nvidiafb

安装显卡驱动

执行命令：

ubuntu-drivers devices

从这里可以看到，系统推荐我安装435或440版本驱动，我选择安装440版本。

#删除其它驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
#增加源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

然后安装显卡驱动：

sudo apt-get install nvidia-driver-440

安装成功后重启电脑。

执行命令

nvidia-smi

如果出现如果显卡列表界面，这显卡驱动安装成功。

CUDA10.2安装

注意：安装低版本的CUDA，需要对GCC进行降级

进入：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

点击CUDA Toolkit10.2后，如图选择：

CUDA官网会给出下载和安装方法，根据官网提示，执行：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin

sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

设置环境变量

sudo vim ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

使环境变量生效

source ~/.bashrc

执行：

nvcc -V

出现CUDA版本信息时，说明CUDA安装成功。

CUDNN安装

进入：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

注册账号并登陆，选择“Download cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2”

然后下载“cuDNN Library for Linux”，下载完成后解压tgz文件，得到一个cuda文件夹：

tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

然后复制文件：

sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda-10.2/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda-10.2/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h   /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

验证安装结果：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

出现如图界面，说明CUDNN安装成功。

YOLOV3安装

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
cd darknet

vim编辑Makefile

vim Makefil

将GPU、CUDNN、OPENCV的值改为1，然后执行：

make

编译完成后，测试一下效果吧

参考网址：

https://blog.csdn.net/gzj_1101/article/details/78651650
https://blog.csdn.net/rgd888/article/details/91047780
https://blog.csdn.net/xiaokan_001/article/details/88126122
https://blog.csdn.net/debjiu/article/details/80824439
https://blog.csdn.net/phinoo/article/details/82999337