OpenCV 2.4.3rc和CUDA 4.2:"OpenCV错误:没有GPU支持"

Question

我在这张专辑中上传了几个截图:http://imgur.com/a/w4jHc

我正在尝试在Visual Studio 2008中启动并运行OpenCV中的GPU.我正在运行其中一个OpenCV GPU示例代码bgfg_segm.cpp.但是,当我编译(没有编译错误)时,它会抛出"OpenCV错误:没有GPU支持".

• Windows 7,32位
• Visual Studio 2008
• nVidia Quadro 1000M,驱动程序版本为301.27
• OpenCV 2.4.3rc(使用随附的预编译库)
• CUDA Toolkit 4.2,CUDA SDK.

我可以在C:\ ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\C\bin\win32\Release中运行.exe文件,没有任何错误,所以看起来CUDA正在工作.

我真的希望你可以提供帮助,因为我觉得我必须在这里遗漏一些明显的东西.任何想法或建议都非常感谢.

编辑2012年11月9日:

我最终遵循了sgar91的指示,现在看来事情正在发挥作用!

一个旁注:当你输入Environment Variables检查CUDA的路径.一矿的有一个反斜杠(\)之前太多bin这样的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\\bin;.有三个对CUDA及其SDK的引用,请查看它们.也许这只是一次性的侥幸.我不确定这是否重要.

还有一个旁注:我安装了Visual Studio 2010 Express,并注意到sgar91的说明适用于Visual Studio 2010(又名"vc10").它不适用于Visual Studio 2008(又名"vc9")或Visual Studio 2012(又名"vc11"),因为没有预先构建的lib文件,其中包含OpenCV 2.4.3 for vc9和vc11(仅限vc10).此外,请注意,如果您使用的是64位Windows,则应按照其指南将所有X86路径(32位)更改为X64(64位),而在Visual Studio中,您需要从Win32更改解决方案平台(调试或发布旁边的顶部,中间的下拉菜单)到x64.

还有一个旁注: OpenCV 2.4.3支持CUDA 4.2(或者更确切地说,libs已经用CUDA 4.2编译).如果您安装CUDA 5.0,它将无法正常工作.它会抛出一条错误消息.想不起哪个.如果您绝对需要CUDA 5.0,则必须等待OpenCV将其包含在将来的版本中,或者通过CMake编译自己的库.

我运行下面的代码(它来自这里,但我必须纠正其中的一行以使其编译)并且它编译并显示图像,所以我希望这意味着事情正在发挥作用？

#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_gpu243d")
#pragma comment(lib,"opencv_core243d")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243d")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_core243")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243")
#pragma comment(lib,"opencv_gpu243")
#endif

    #include <iostream>
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    #include "opencv2/gpu/gpu.hpp"

    int main (int argc, char* argv[])
    {
        try
        {
            cv::Mat src_host = cv::imread("file.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
            cv::gpu::GpuMat dst, src;
            src.upload(src_host);

            cv::gpu::threshold(src, dst, 128.0, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

            cv::Mat result_host(dst);
            //cv::Mat result_host = dst;         //old line commented out
            cv::imshow("Result", result_host);   //new line added by me
            cv::waitKey();
        }
        catch(const cv::Exception& ex)
        {
            std::cout << "Error: " << ex.what() << std::endl;
        }
        return 0;

    }

我无法获得C:\ opencv\samples\gpu中的任何代码.它编译,但然后抛出一个错误.但搞砸了,我会以某种方式弄清楚:)

Answer 1

您正在使用那些在没有GPU支持的情况下编译的OpenCV二进制文件.

C:\opencv\build\x86\... 没有GPU支持.

您必须使用文件build\gpu夹中存在的二进制文件和lib文件.

C:\opencv\build\gpu\x86\... 有GPU支持.

更新:

程序:

在Visual Studio 2010中,转到项目属性.在VC++目录中,您将看到以下页面:

include在" 包含目录"文本框中添加OpenCV 文件夹的路径.确保多个路径以分号分隔,并且任何路径中都没有空格.

同样,lib在" 库目录"文本框中为GPU和非GPU版本添加OpenCV 文件夹的路径.(别忘了用分号)

重要提示:在框中写入路径时,首先写入GPU路径,然后写入非GPU路径.

下一步是添加binOpenCV文件夹的路径.但不是在visual studio中,而是在PathEnvironment变量中如下所示:

• 右键点击 My Computer
• 转到属性
• 转到Environment Variables部分
• 编辑系统变量 Path
• 追加C:\OpenCV\build\gpu\x86\vc10\bin 并 C:\OpenCV\build\x86\vc10\bin到Path.不要忘记用分号分隔不同的值.另外---> GPU首先出现.
• 保存并退出.

重新启动Visual Studio.链接器和#include指令现在将识别OpenCV库.由于我们还添加了GPU库的路径,因此OpenCV中将提供完整的GPU支持.

要使用OpenCV的GPU功能,您只需执行以下操作:

• #include opencv2/gpu/gpu.hpp
• 在项目属性部分的"附加依赖关系"字段中指定opencv_gpu243d.lib"调试配置"或opencv_gpu243.lib"发布配置" Linker->Input.

一些附加信息:

在Visual Studio中,有一种简单的方法可以链接库,而不是在项目属性中指定它们.

只需在代码的最开头写下这些行:

#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_core243d")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243d")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_core243")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243")
#endif