VS2019编译Opencv4.6.0GPU版本(支持40系显卡)

1 准备工具

• CMake
• CUDA Toolkit + CUDNN
• VIstual Studio 2019
• OpenCV + OpenCV_contrib

点击上面链接跳转，我使用的是CMake3.24，CUDA11.1，CUDNN8.0.5，已上传至百度网盘。

链接：https://pan.baidu.com/s/1NqyHujPUkk8j3LdqH22sGw

提取码：u2it

2. 编译流程

2.1 CUDA

安装CUDA和对应的CUDNN，并配置环境变量。

网址：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-853/support-matrix/index.html

40系显卡需要cuda11.8以上，不然会编译报错：找不到opencv_world460.lib！

我的显卡4070，cuda11.8，cudnn8.6.0。

2.2 CMake

2.2.1 解压OpenCV和OpenCV_contrib，打开CMake-gui设置source和build（新建）路径，点击Configure。

第一次Configure出现报错，PPICV和FFMPEG下载失败

以PPICV为例，在目标路径下找到CMakeDownloadLog.txt，其中关于IPPICV的信息如下

打开https://ghproxy.com/，输入网址，下载ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip

找到放置zip的路径D:\tool\opencv-4.6.0\.cache\ippicv，替换其中的zip

2.2.2 再次Configure，在新生成的选项中，勾选/取消勾选相关内容：

1. 勾选WITH_TBB

2. 勾选CUDA相关

3. 取消选择 java 的编译选项(个人不需要)

4. 勾选nonfree

5. 取消勾选TEST，加速编译

6. 勾选 BUILD_opencv_world 最终只生成一个动态链接库方便使用

7. 在 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中填入 OpenCV_contrib 解压文件夹 modules 的路径

8. 取消选择 OPENCV_GENERATE_SETUPVARS

2.2.3 再次Configure，xfeatures和face报错，因为用不到，我取消了勾选。选择显卡算力，10系卡为6.1，20系卡为7.5，30系卡为8.6，40系卡为8.9。

2.2.4 再次Configure，确保没有红色报错，然后点Generate。

2.3 VS2019

打开生成的 OpenCV.sln 文件，找到项目 INSTALL 右击生成。大概1个半小时后

最终会在当前 build 目录下生成一个 install 目录，这就是我们需要的可执行文件和库，最后添加到环境变量中测试效果。

3 使用

3.1 属性页设置

3.2 拷贝opencv_world460.dll到release下

3.3 开启cuda加速

#include <opencv2/dnn.hpp>
using namespace dnn;
...
this->net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_CUDA);
this->net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CUDA);

yolov5推理时间减少一半。　

参考：

1. OpenCV cuda 版本编译使用

2. IPPICV: Download failed: 6；“Couldn‘t resolve host name“