Windows系统下配置OpenCV_DNN模块使用CUDA加速(Windows10、VS2017、CUDA10.1、cuDNN7.6.5、OpenCV4.2.0)

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OpenCV DNN模块可加载深度学习模型用于目标检测等任务，OpenCV4.2.0之后支持模型推理使用CUDA加速，但是需要手动将CUDA模块编译进OpenCV. 本文记录了编译的全部过程，最终可用于c++/python下的opencv_dnn模块加速。

目录

• • step1 运行环境和前期准备
  • step2 编译OpenCV DNN模块(WITH CUDA)
  • step 3 测试
  • • （1）c++
    • （2）python

step1 运行环境和前期准备

1、Windows 10 系统
2、Visual Studio 2017 专业版（先安装）
3、CUDA 10.1、cuDNN 7.6.5（后安装）
cuda下载地址：
https://developer.nvidia/cuda-10.1-download-archive-base
cudnn下载地址（需要注册登录）：
https://developer.nvidia/cudnn
将解压后的cuDNN压缩包中的bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装路径下：

4、OpenCV 4.2.0、OpenCV Contrib 4.2.0
contrib下载地址：
https://github/opencv/opencv_contrib/releases
5、opencv-python 4.2系列，opencv-contrib-python 4.2系列
6、Anaconda 5.3.1 (python 3.7)
7、Cmake 3.13
https://cmake/download/

step2 编译OpenCV DNN模块(WITH CUDA)

1、打开cmake，设置OpenCV源码目录、编译后输出目录、第一次点击configure，设置编译平台：

2、开始第一次configure，中间会下载一些缓存文件，如果下载失败，可以至build目录下CMakeDownloadLog.txt文件中的链接自行下载后放入OpenCV源码目录下的.cache文件夹中，也可至此直接下载后放入：https://download.csdn/download/stjuliet/12688717

3、勾选BUILD_opencv_world、WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，再次点击configure：

4、configure之后会报错，找到CUDA_ARCH_BIN，根据https://developer.nvidia/cuda-gpus此网站找到自己显卡的算力填入（我的显卡是1080ti，算力为6.1），并且勾选CUDA_FAST_MATH，将OpenCV_GENERATE_SETUPVARS的勾去掉，再次点击configure：

5、Configure done后，需要确认以下几个信息：
（1）OpenCV中必须包含cuda、python3
（2）必须要检测到正确版本的CUDA和cuDNN


6、步骤5的条件都满足后，可以点击Generate，generating done之后，点击Open Project，设置编译平台（Release/Debug均可）、右键ALL_BUILD-生成，生成时间较长，需要1.5小时左右：

7、经过一段时间的等待，共生成成功122个：
8、生成成功后，右键INSTALL-仅用于项目-仅生成INSTALL，INSTALL生成成功后，会在build目录下看到一个install文件夹，结构和OpenCV很类似，可在此直接下载：https://download.csdn/download/stjuliet/12688720

至此，将CUDA编译至OpenCV DNN模块已全部成功，接下去分别以c++和python平台下的opencv dnn进行测试。

step 3 测试

程序均参考：https://blog.csdn/qq_27158179/article/details/81915740，需要将net类进行两处修改：

c++:
	net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_CUDA);
	net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CUDA);

python:
	net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
	net.setPreferableTarget(cv.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

（1）c++

使用cuda加速后平均帧率在35–40之间，使用之前平均帧率在3–5之间。

（2）python

使用cuda加速后平均帧率在13–15之间，使用之前平均帧率在3–4之间。

参考文章：
https://blog.csdn/hitpisces/article/details/104266030
https://blog.csdn/qq_43019451/article/details/105894552
https://blog.csdn/weixin_39928773/article/details/103709184
https://blog.csdn/wanggao_1990/article/details/103779760
https://zhuanlan.zhihu/p/100818557

Juliet 于 2020.8.5

本文标签： 模块系统CUDAOpenCVDNNWindows