OpenCV, OpenCV Contrib のインストール，CUDA 対応可能（ソースコードを使用）（Ubuntu 上）

前準備

Ubuntu のシステム更新

Ubuntu で OS のシステム更新を行うときは， 端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -yV upgrade
sudo /sbin/shutdown -r now

C/C++ コンパイラー，make，パッケージツール，qt5-qmake のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install build-essential gcc g++ make libtool texinfo dpkg-dev pkg-config
sudo apt -y install qt5-qmake

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストールのインストール（Ubuntu 上）

Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7, NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページ »で説明

Git, cmake, curl のインストール（Ubuntu 上）

インストールするには，端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui curl

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール（Ubuntu 上）

Python のインストールは行わない（Ubuntu のシステム Python を用いる．）

Ubuntu での Python 開発環境（JupyterLab, spyder, nteract）のインストール: 別ページ »で説明

Python3 開発用ファイル，pip, setuptools, venv のインストール

端末で，次のコマンドを実行する．

sudo apt -y update
sudo apt -y install python-is-python3 python3-dev python-dev-is-python3 python3-pip python3-setuptools python3-venv build-essential

Ceres Solver のインストール（Ubuntu 上）

sudo apt -y install  libceres-dev libceres2

Intel Performance ライブラリのインストール

Intel Performance ライブラリを使いたいときは，インストールしておく （必ずしもインストールする必要はない）

Inter Performance ライブラリのインストールは，別ページ »で説明

Ubuntu で OpenCV のビルドとインストール

1. 前提ソフトウェア類

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo apt -y build-dep libopencv-dev
   sudo apt -y install libgtk2.0-dev
   sudo apt -y install openalpr openalpr-utils libopenalpr-dev
   sudo apt -y install openni2-utils libopenni2-dev
   sudo apt -y install libpcl-dev
   sudo apt -y install libguava-java
   sudo apt -y install python3-dev pylint3 flake8 python3-flake8
   sudo apt -y install libjasper-dev libleveldb-dev liblmdb-dev 
   sudo apt -y install libatlas-base-dev libopenblas-dev liblapack-dev libtbb-dev libeigen3-dev
   

2. OpenCV のバージョンの確認

   次のページなどで，最新バージョンのバージョン番号を確認できる．

   https://github.com/opencv/opencv

3. ソースコードのダウンロードと cmake の実行

   端末で，次のコマンドを実行する． 「-b 4.6.0」でバージョン指定している． 「/usr/local/cuda-11.7」のところは，NVIDIA CUDA ツールキット をインストールしたディレクトリに読み替えること．

   NVIDIA ドライバ (https://www.nvidia.com/download/index.aspx), NVIDIA CUDA ツールキット 11.7，NVIDIA cuDNN v8.2 のインストール: 別ページ »で説明

   Intel MKL を使いたいときは「-DUSE_MKL=ON」に設定する．このとき， 「/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.0.166/linux/mkl/include」のところは，Intel MKL の mkl.h があるディレクトリに読み替えること．Intel MKL のインストールのインストールは，別ページ »で説明

     cd /usr/local
     sudo rm -rf opencv
     sudo git clone --recursive -b 4.6.0 https://github.com/opencv/opencv.git
     sudo chown -R ${USER} /usr/local/opencv
     cd /usr/local
     sudo rm -rf opencv_contrib
     sudo git clone --recursive -b 4.6.0 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
     sudo chown -R ${USER} /usr/local/opencv_contrib
     cd /usr/local/opencv
     sudo rm -rf build
     sudo mkdir build
     sudo chown -R ${USER} /usr/local/opencv/build
     cd build
     CUDA_PATH="/usr/local/cuda-11.7" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-11.7/include -I/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-11.7/lib64" \
     cmake .. -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
     -D BUILD_opencv_world=ON \
     -D BUILD_opencv_apps=ON \
     -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/usr/local/opencv_contrib/modules \
     -D OpenBLAS_INCLUDE_DIR=/usr/include/x86_64-linux-gnu \
     -D OpenBLAS_LIB=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas-pthread/libopenblas.so \
     -D WITH_PYTHON=ON \
     -D BUILD_opencv_python2=OFF \
     -D BUILD_opencv_python3=ON \
     -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=python3 \
     -D WITH_MKL=ON \
     -D WITH_CUDA=ON \
     -D CUDA_FAST_MATH=ON \
     -D WITH_CUBLAS=ON \
     -D WITH_CUDNN=ON \
     -D WITH_NVCUVID=OFF \
     -D OPENCV_DNN_CUDA=OFF \
     -D BUILD_opencv_cudaimgproc=OFF \
     -D BUILD_EXAMPLES=ON \
     -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
     -D INSTALL_TESTS=ON \
     -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
     -D INSTALL_BIN_EXAMPLES=ON \
     -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON 
   

   補足説明

   • cmake の実行で「CMake Generate step failed. Build files cannot be regenerated correctly」と表示される場合がある． この場合にはgit の実行（２箇所ある）で「-b 4.6.0」のようにバージョン指定する（最新版を追いかけない）と解決する場合がある．
   • MKL (Intel Math Kernel Library) を使わないときは「-D WITH_MKL=OFF」
   • NVIDIA CUDA を使わないときは，次の設定を外す

       -D WITH_CUDA=ON \
       -D CUDA_FAST_MATH=ON \
       -D WITH_CUBLAS=ON \
       -D WITH_CUDNN=ON \
       -D WITH_NVCUVID=OFF \
       -D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
       -D CUDA_ARCH_PTX=7.5 \
       -D BUILD_opencv_cudaimgproc=OFF \
     

   • cmake のオプションについては「ccmake ..」で確認できる
   • 古いバージョンである OpenCV 3.4.1 を ubuntu 18.04 でビルドするとき 「unsupported GNU version! gcc version later than 6 are not supported!」というエラーが出る場合がある. このエラーを回避するために，次のコマンドを実行する

     CC=gcc-6 CXX=g++-6 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
           -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
           -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
           -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/tmp/opencv_contrib/modules \
           -D BUILD_opencv_python3=ON \
           -D PYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=python3 \
           -D BUILD_EXAMPLES=ON ..
     

4. cmake の結果の確認

   エラーメッセージが出ていないこと

   
5. ビルド

   端末で，次のコマンドを実行する．

   cd /usr/local/opencv/build
   CUDA_PATH="/usr/local/cuda-11.7" CFLAGS="-I/usr/local/cuda-11.7/include" LDFLAGS="-L/usr/local/cuda-11.7/lib64" \
   make -j4
   

   
6. ビルドの結果の確認

   エラーメッセージが出ていないことを確認

   
7. インストール

   端末で，次のコマンドを実行する．

   sudo make install
   sudo /sbin/ldconfig
   

8. インストールの結果の確認

   エラーメッセージが出ていないことを確認

   
9. バージョン確認

   バージョン番号が表示されれば OK．下の図とは違うバージョンが表示されることがある．

   python3 -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"
   

   

OpenCV を用いた画像表示の例

OpenCV で画像表示を行う C++ プログラム

ファイル名 a.cpp で保存．

#include<opencv2/opencv.hpp>

int main (int argc, char *argv[])
{
  cv::Mat bgr = cv::imread("/usr/local/share/opencv4/samples/data/fruits.jpg");
  cv::imshow("", bgr);
  cv::waitKey(0);
  cv::destroyAllWindows();

  return 0;
}

次のようなコマンドで実行

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o a.out a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_world
./a.out

ソースコードからビルドするときに「-D BUILD_opencv_world=ON」を付けなかったときは， 次のようなコマンドで実行

g++ -I/usr/local/include/opencv4 -o a.out a.cpp -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs
./a.out

画像表示が行われる．画面をクリックし，なにかのキーを押して閉じる．

OpenCV で画像表示を行う Python プログラム

Python プログラムを実行する

import cv2
CVSAMPLEDAT="/usr/local/share/opencv4/samples/data/"
bgr = cv2.imread(CVSAMPLEDAT + "fruits.jpg")
cv2.imshow("", bgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像が表示されるので確認． このあと，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる