Ubuntu安装opencv 为调用gpu模块
也真够折腾的。
事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用).
这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804)或者在cmake时加上参数-D BUILD_opencv_gpu=OFF,以为能成功了,可是又有 error: ‘NppiGraphcutState’ 类似的错误,这时,找到http://blog.csdn.net/caozhantao/article/details/51479172这篇博客,按它的说法,卸载2.4.11,改用2.4.13,在cmake的时候,用了
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
这下,都圆满编译通过了,而且nonfree等头文件也能include成功了。
但是在调用gpu头文件的时候又报错说没有#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>,好吧,只能又重新编译,又按照http://www.cnblogs.com/CarryPotMan/p/5377921.html这个博客重新对2.3.13编译一遍,还是没解决。
最后想到可能是cuda不支持,就决定卸掉2.4.12,用2.4.12,还是按这个博客,编译,还是不行,好吧,结合了http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48691797和http://blog.csdn.net/allyli0022/article/details/62859290来,用了:
CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_CUDA=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D CUDA_GENERATION=Fermi ..
并且将graphcuts.cpp中
将 #if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)
改为
#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER) || (CUDART_VERSION >= 8000)
最后就解决了gpu模块调用的问题。
-----------------------------------------17年5月4号-------------------------------------------------
后来,又一次编译,为了解决:
OpenCV Error: Gpu API call (invalid device function) in call_resize_linear_glob, file /home/dog/opencv-2.4.12/modules/gpu/src/cuda/resize.cu, line 233
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
what(): /home/dog/opencv-2.4.12/modules/gpu/src/cuda/resize.cu:233: error: (-217) invalid device function in function call_resize_linear_glob
Aborted (core dumped)
根据:https://github.com/opencv/opencv/issues/6580 和 https://github.com/opencv/opencv/issues/6577 最终确定用了:
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DCUDA_CUDA_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/stubs/libcuda.so -D CUDA_ARCH_BIN=5.2 -D CUDA_ARCH_PTX="" -D WITH_CUDA=ON -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D WITH_NVCUVID:BOOL="1" .
这里的5 2是这样确定的:
根据:http://www.centoscn.com/CentOS/help/2015/0307/4816.html 用命令:
# nvidia-smi
得到我的GPU是:Tesla M40
然后在:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 中查找,发现:
Tesla Workstation Products
GPU | Compute Capability |
---|---|
Tesla K80 | 3.7 |
Tesla K40 | 3.5 |
Tesla K20 | 3.5 |
Tesla C2075 | 2.0 |
Tesla C2050/C2070 | 2.0 |
Tesla Data Center Products
GPU | Compute Capability |
---|---|
Tesla P100 | 6.0 |
Tesla P40 | 6.1 |
Tesla P4 | 6.1 |
Tesla M60 | 5.2 |
Tesla M40 | 5.2 |
Tesla K80 | 3.7 |
Tesla K40 | 3.5 |
Tesla K20 | 3.5 |
Tesla K10 | 3.0 |
然后,就成功啦。
opencv最后还要:make -j8 和 sudo make install 不要忘了啊!
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