VS中OpenCV和Cuda结合编程

开发OpenCV与Cuda结合编程

三维重建 opencv cuda

字数统计: 795阅读时长: 3 min

 2020/04/05   Share

折腾贼久终于搞好VS中开发Cuda与OpenCV了。。。

环境

OpenCV 3.4
Cuda 10.2
Visual Studio 2017

步骤

第一步创建项目

创建VC++控制台应用，不要选NVIDIA项目。

第二步设置CUDA编译

右击项目->生成依赖项->自定义，在弹出的对话框勾上CUDA，没有的话说明CUDA没装好。

右击项目->属性，注意配置和平台选择合适的选项，这里我选择所有配置和x64，表示Debug和Release模式都是这个配置而且生成64位程序。

在VC++目录中设置包含目录和库目录，包含目录有：

${OpenCV构建目录}\install\include
${CUDA安装目录}\include

图中由于需要我加上了Eigen，可以不加的。库目录有：

${OpenCV构建目录}\install\x64\vc15\lib
${CUDA安装目录}\lib\x64

这里vc15是根据visual studio版本定的，最好去看看这个目录是否存在。

第四步设置库

设置链接器->输入的附加依赖项，填入一堆依赖。

这些依赖怎么来的呢？用cmd输入以下命令：

1
2
3

cd ${CUDA安装目录}\lib\x64
ls > a.txt
cat a.txt

补充说明：这里ls和cat的命令是调用了msys的程序，Windows默认是没有这些命令的，msys是一个模拟Linux环境的工具。

输出的内容中除去a.txt就是我们要填进去的依赖啦。或者用ls | cat也行，这样就不用手动删a.txt了。直接用ls的话文件名不分行，得配合cat命令使用。

除了上面这些，还有${OpenCV构建目录}\install\x64\vc15\lib这个，操作一样的。

第五步创建cu文件

右击源文件->添加->新建项，这次我们选择NVIDIA CUDA C/C++ File就行。

现在基本能够运行了。

测试

以下简单提供测试的代码，功能是反转图片颜色：

/* 文件：test.cu */
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#include <cuda_runtime.h>
using namespace cv::cuda;

__global__ void kernel_revert(const PtrStepSz<float3> m, PtrStep<float3> o) {
	const int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
	const int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

	if (x >= m.cols || y >= m.rows) return;

	const float3 *p(&m.ptr(y)[x]);

	o.ptr(y)[x] = make_float3(1.0 - p->x, 1.0 - p->y, 1.0 - p->z);
}

void revert(const GpuMat& m, GpuMat& output) {
	dim3 threads(32, 32);
	dim3 blocks((m.cols + threads.x - 1) / threads.x, (m.rows + threads.y - 1) / threads.y);

	kernel_revert <<<blocks, threads>>> (m, output);

	cudaThreadSynchronize();
}

/* 文件：main.cpp */
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
using namespace cv::cuda;

extern void revert(const GpuMat& m, GpuMat& output);

int main() {
	cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
	cv::Mat imgf, o; GpuMat m;
	GpuMat s = createContinuous(img.rows, img.cols, CV_32FC3);
	img.convertTo(imgf, CV_32FC3, 1 / 255.0);
	m.upload(imgf);
	revert(m, s);
	s.download(o);
	cv::imshow("input", imgf); cv::imshow("output", o);
	cv::waitKey(0);
	cv::destroyAllWindows();
	return 0;
}

运行结果：

参考

[1] 配置OpenCV+CUDA https://blog.csdn.net/stjuliet/article/details/83957512

[2] OpenCV+CUDA混合编译 https://www.cnblogs.com/br170525/p/8331640.html

[3] 动态库与静态库链接 https://blog.csdn.net/weixin_39212021/article/details/78884830

[4] CMake联合编译 https://blog.csdn.net/fb_help/article/details/79330815

[5] NVCC使用 https://blog.csdn.net/bendanban/article/details/8518382

原文作者：IceSandwich

原文链接：https://icesandwich.github.io/2020/04/05/VS%E4%B8%ADOpenCV%E5%92%8CCuda%E7%BB%93%E5%90%88%E7%BC%96%E7%A8%8B/

发表日期：April 5th 2020, 12:00:00 am

更新日期：April 5th 2020, 11:19:38 pm

Next Post

BundleFusion跑自己的数据集
Previous Post

html这个间距怎么来的

CATALOG

1. 环境
2. 步骤
3. 测试
4. 参考



缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是archer根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：

jsonContent:
  meta: false
  pages: false
  posts:
    title: true
    date: true
    path: true
    text: false
    raw: false
    content: false
    slug: false
    updated: false
    comments: false
    link: false
    permalink: false
    excerpt: false
    categories: true
    tags: true

VS中OpenCV和Cuda结合编程

环境

步骤

第一步 创建项目

第二步 设置CUDA编译

第三步 设置引用目录和库目录

第四步 设置库

第五步 创建cu文件

测试

参考

第一步创建项目

第二步设置CUDA编译

第三步设置引用目录和库目录

第四步设置库

第五步创建cu文件