トップページ -> インストール,設定,利用 -> Windows ソフトウエア -> OpenCV 4.3.0 (最新版) のビルドとインストール,CUDA 対応可能(ソースコードを使用)(Windows 上)
[サイトマップへ], [サイト内検索へ]

OpenCV 4.3.0 (最新版) のビルドとインストール,CUDA 対応可能(ソースコードを使用)(Windows 上)

OpenCV (Open Computer Vision Library) は, 実時間コンピュータビジョン (real time computer vision) の アルゴリズムと文書とサンプルコードの集まり.

Windows での,OpenCV 最新版をソースコードからビルドして,インストールする手順を説明する.Visual Studio ビルドツールを使用する.Windows の C/C++ で使いたい.CUDA に対応させたい.OpenCV の最新版を追いかけたい場合を想定している.

ユースケース.OpenCVはWindows でも簡単にインストールできるが,自分の環境にあわせてビルドしたい(NVidia CUDA を使うなど)場合は,ソースコードからビルドする.

サイト内の関連ページ

参考 Web ページ: https://jamesbowley.co.uk/accelerating-opencv-4-build-with-cuda-intel-mkl-tbb-and-python-bindings/

謝辞:OpenCV および関連ソフトウエア類の作者に感謝します


前準備

Python のインストール

Python の URL: https://www.python.org/

numpy のインストール

  1. Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行
  2. numpy のインストール

    python -m pip install -U numpy
    

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

Visual Studio ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での Visual Studio ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している.

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

GPU とは,グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能,乗算や加算の並列処理の機能などがある.

ダウンロードページ

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

CUDA とは,NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである.

ダウンロードページ

TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.1指定されている. TensorFlow 1.15の GPU 版での,NVIDIA CUDA のバージョンは 10.0指定されている. 指定されているバージョンより高いものは使わない. その根拠は次のページ. URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(NVIDIA GPU を使うとき)NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

次のページには,TensorFlow 2.1 以上の GPU 版での,cuDNN のバージョンは 7.6.そして,TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での,cuDNN のバージョンは7.4 が指定されている.

URL: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

詳細説明

(オプション)OpenBLAS のインストール

OpenBLAS と連携させたいときは、前もって OpenBLAS をインストールしておく

(オプション)VTK のインストール

VTK と連携させたいときは、前もって VTK をインストールしておく

(オプション)Python 2.7 を使いたいときに限り

Python 2.7 を使うときは、次のような手順で、OpenCVとの連携等に必要になるPythonパッケージをインストールしておく

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    [image]
  2. Python 2 にnumpy パッケージをインストール
    C:\Python27\Scripts\pip install --no-deps -U numpy
    

    [image]
  3. Python の numpy, flake8 パッケージをインストール
    C:\Python27\Scripts\pip install -U numpy
    C:\Python27\Sciprts\pip install -U flake8
    

OpenCV のインストール(ソースコードを使用)

OpenCV を C:\opencv, C:\opencv_contrib にインストールする

  1. Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプト管理者として開く.

    ※ 起動は,Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」(あるいは類似名のもの)を選ぶ

    ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは, Visual Studio ビルドツールのインストールを行う. Visual Studio ビルドツールのインストール手順は,別ページで説明している.

  2. ディレクトリを削除する
    mkdir C:\tools
    cd C:\tools
    rmdir /s /q opencv
    rmdir /s /q opencv_contrib
    

    [image]
  3. OpenCV と OpenCV contrib のソースコードをダウンロード
    cd C:\tools
    git clone -b 4.3.0 https://github.com/opencv/opencv.git
    

    [image]
  4. OpenCV contrib のソースコードをダウンロード
    cd C:\tools
    rmdir /s /q opencv_contrib
    git clone -b 4.3.0 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
    

    [image]
  5. Python 3 のバージョンを調べる

    バージョン 3.8 系列なのか、3.7 系列なのか、3.6 系列なのか、調べる.この情報はあとで使う.

    下の実行例では、Python のバージョンは 3.8 系列(3.8.3) である

    python --version
    

    [image]
  6. Python 3 の場所を調べる

    複数表示されたときは,表示の一番上を使う.この結果は,あとの設定で使う.

    where python
    

    [image]
  7. cmake の実行

    cmake でのオプションについて

    cmake の実行手順例は次の通り

    cd c:\tools
    cd opencv
    rmdir /s /q build
    mkdir build
    cd build
    del CMakeCache.txt
    cmake -G "Visual Studio 16 2019" -T host=x64 ^
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ^
    -DWITH_CUDA=ON ^
    -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=C:/tools/opencv_contrib/modules ^
    -DINSTALL_TESTS=ON ^
    -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON ^
    -DWITH_PYTHON=ON ^
    -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON ^
    -DBUILD_opencv_python2=OFF ^
    -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python38/python.exe" ^
    -DBUILD_opencv_python3=ON ^
    -DPYTHON3_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python38/python.exe" ^
    -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="C:/Program Files/Python38/include" ^
    -DPYTHON3_LIBRARY="C:/Program Files/Python38/libs/python38.lib" ^
    -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="C:/Program Files/Python38/lib/site-packages/numpy/core/include" ^
    -DBUILD_EXAMPLES=ON ^
    -DWITH_OPENGL=ON ^
    -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=OFF ^
    ..
    

    [image]

    cmake でのオプションの調整

  8. cmake の実行結果の確認

    Python 3 のところが自動設定される(Python 3 を使わない場合は,その設定は無視)

    ※ 下図のとおりになるとは限らない.

    ※ 最後のコマンドの実行の結果,エラーメッセージが出た場合には,自動設定がうまくいっていない.設定を変えてやり直す

    [image]
  9. ソースコードからビルドし、インストールする
    cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
    

    [image]
  10. 結果の確認

    エラーが無ければ,インストールが終わっている.エラーメッセージが出ていないことを確認. そして,インストールが終わっていることも確認.

    ※ 黄色の警告メッセージは無視しても良い

    [image]
  11. Windowsのシステム環境変数Pathの設定

    次を追加する

    C:\tools\opencv\build\bin\release
    
  12. Python 関係のファイルもインストールされていることを確認

    実際の Python インストールディレクトリに読み替えて実行すること.

    dir "C:\Program Files\Python38\lib\site-packages\cv2"
    

    [image]

    ※ Python 関係のファイルがインストールされていない場合でも,Python ローダ (python loader) を使用することは推奨しない.(Python ローダの利用では,エラーが出たときに,Python のインストールからやり直す可能性がある.Python ローダをよく知らずに実行するのは避けること)

  13. Python でOpenCV のバージョン確認

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

    [image]

本サイトは金子邦彦研究室のWebページです.サイトマップは,サイトマップのページをご覧下さい. 本サイト内の検索は,サイト内検索のページをご利用下さい.

問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ) [image]