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金子邦彦研究室

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

NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストール

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

【インストール手順の詳細説明】

• Windows での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.0，NVIDIA cuDNN v8.4.1 のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu での NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.5，NVIDIA cuDNN 8 のインストール: 別ページで説明している．

① Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）もしくは Visual Studio 2022 のインストール

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）もしくはVisual Studio 2022 を，前もってインストールしておく．

• Visual Studio を使う予定がある場合

  Windows での Visual Studio 2022 のインストール: 別ページで説明している．

• Visual Studio を使う予定がない場合

  Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022） のインストール: 別ページで説明している．

② NVIDIA ドライバについて

1. 古いNVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA がインストール済みのとき，不要なものがあればアンインストール

   Windows のスタートメニューで「設定」，「アプリ」と操作して，「NVIDIA ・・・」を削除

2. NVIDIA グラフィックス・カードの種類を調べる

   hwinfo (URL: https://www.hwinfo.com) を使って調べることができる．

3. あとで，NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするときに，NVIDIA ドライバを同時にインストールすることができる．

   あとで、NVIDIA CUDA ツールキットをインストールするので、そのときに、NVIDIA ドライバもインストールすることにする．次へ進む．

   但し， NVIDIA CUDA ツールキットの古いバージョンを使う場合には，次のページから，最新のNVIDIA ドライバをダウンロードして，インストールする．

   NVIDIA ドライバのダウンロードページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

③ NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.0，NVIDIA cuDNN 8.4.1 のインストール

• NVIDIA CUDA ツールキット 11.7.0 のダウンロードとインストール

  NVIDIA ドライバのインストールが必要な場合は，このときに，同時にインストールする

  次のページからダウンロードし，インストールする．

  NVIDIA CUDA ツールキットのページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  NVIDIA CUDA クイックスタートの公式ページ: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

• NVIDIA cuDNN のダウンロードと設定
  1. ZLIB DLL のダウンロードとインストール

     管理者として実行した コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行．

     v11.7」のところは，実際にインストールされているバージョンを確認し，読み替えてください．

     cd "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin"
     curl -O http://www.winimage.com/zLibDll/zlib123dllx64.zip
     call powershell -command "Expand-Archive zlib123dllx64.zip"
     copy zlib123dllx64\dll_x64\zlibwapi.dll .
     

     

     Windows で 「Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!」と表示されるときの対処：

     ここの説明を参考に ZLIB DLL をインストールする．

  2. NVidia の cuDNN のウェブページを開く

     https://developer.nvidia.com/cuDNN

  3. ダウンロードしたいので，cuDNNのところにある「Download cuDNN」をクリック
  4. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

     cuDNN のダウンロードのため．

     「Join now」をクリック．その後，画面の指示に従う． 利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録．利用条件等に合意．

  5. ログインする
  6. ライセンス条項の確認
     • NVIDIA cuDNN のダウンロードページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
     • Windows での NVIDIA cuDNN のインストールの詳細説明: 別ページで説明している．
  7. いまダウンロードした zip ファイルを，分かりやすいディレクトリに展開（解凍）する
  8. そこに，パスを通す．

     「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7」に展開（解凍）した場合は， すでに パスは通っているので，何もしなくてよい．

  9. 次の操作により，cudnn64_8.dll にパスが通っていることを確認する．

     Windowsのコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行．エラーメッセージが出ないことを確認．

     where cudnn64_8.dll
     

     
  10. システム環境変数 CUDNN_PATH の設定を行う．

      システム環境変数 CUDNN_PATH の設定

      管理者として実行した コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行．

      「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7」は， 実際に展開（解凍）したディレクトリに読み替えること．

      call powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\", \"Machine\")"
      

      

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール

① Python のインストール

• Windows での Python のインストール: 別ページで説明している．
• Ubuntu での Python の利用: システム Python を使うことができるので，インストールは不要．

  Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の公式ページ: http://www.python.org/

② pip と setuptools の更新

• Windows の場合
  1. コマンドプロンプトを管理者として実行

     Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

     
  2. 次のコマンドを実行．

     python -m pip install -U pip setuptools
     

     
• Ubuntu の場合

  システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．

  sudo apt -y update
  sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
  

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する．
2. numpy のインストール

   python -m pip install -U numpy
   

インストールに使用するソフトウェア

Windows では，前準備として次を行う．

• Git のインストール: 別ページで説明している．

  git のページ: https://git-scm.com/

• cmake のインストール: 別ページで説明している．

  cmake のダウンロードページ: https://cmake.org/download/

OpenCV のインストール（ソースコードを使用）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行する．

   Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行するには， 検索窓で「cmd」と入れたあと， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶのが簡単．

   
2. ディレクトリを削除する

   cd c:\
   rmdir /s /q opencv
   rmdir /s /q opencv_contrib
   

   
3. 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

4. OpenCV のソースコードをダウンロード

   cd c:\
   git clone --recursive https://github.com/opencv/opencv.git
   

   
5. OpenCV contrib のソースコードをダウンロード

   OpenCV contrib が不要の場合は，この手順は不要である

   cd c:\
   rmdir /s /q opencv_contrib
   git clone --recursive https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
   

   
6. Python 3 のバージョンを調べる

   バージョン 3.9 系列なのか、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
   

   
7. 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
   

   
8. pylint, flake8 のインストール

   python -m pip install pylint flake8
   

9. cmake の実行

   cmake でのオプションについて

   • 「cmake -G "Visual Studio 17 2022"」

     下の手順は「cmake -G "Visual Studio 17 2022"」とある通り， Build Tools for Visual Studio 2022 を使う．そのインストールは: 別ページで説明している．

   • パスの区切りは「\」でなくて「/」

     「c:\」ではなくて「c:/」のようにしている． 「\」は使わずに「/」を使う． これは、opencv_contrib の modules 下の cmake のエラーを回避するため．

   • Python 3 の設定

     次の設定では，実際に存在するファイル名を設定する必要がある． 必要に応じて，実際の自分のパソコンのファイルを検索すること．

     • -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=C:/Program Files/Python39/python.exe
     • -DPYTHON3_EXECUTABLE=C:/Program Files/Python39/python.exe
     • -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=C:/Program Files/Python39/include
     • -DPYTHON3_LIBRARY=C:/Program Files/Python39/libs/python38.lib
     • -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=C:/Program Files/Python39/lib/site-packages/numpy/core/include

     ※ 先ほど調べた Python 3 のバージョンが、 Python 3.9 系列のときは「python39.lib」となり、 Python 3.8 系列のときは「python38.lib」となり、 Python 3.7 系列のときは「python37.lib」のようにとなる．

   cmake の実行手順例は次の通り

   cd c:\
   cd opencv
   rmdir /s /q build
   mkdir build
   cd build
   del CMakeCache.txt
   cmake -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
   -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ^
   -DWITH_CUDA=ON ^
   -DCUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
   -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=c:/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/Python39/python.exe" ^
   -DBUILD_opencv_python3=ON ^
   -DPYTHON3_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python39/python.exe" ^
   -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="C:/Program Files/Python39/include" ^
   -DPYTHON3_LIBRARY="C:/Program Files/Python39/libs/python39.lib" ^
   -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="C:/Program Files/Python39/lib/site-packages/numpy/core/include" ^
   -DBUILD_EXAMPLES=ON ^
   -DWITH_OPENGL=ON ^
   -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=OFF ^
   ..
   

   

   cmake でのオプションの調整について

   • NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN の設定例

     3546例えば，上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加えるなどが考えられる．

     -DWITH_CUDA=ON ^
     -DCUDA_FAST_MATH=ON ^
     -DWITH_CUBLAS=ON ^
     -DWITH_CUDNN=ON ^
     -DWITH_NVCUVID=ON ^
     -DOPENCV_DNN_CUDA=ON ^
     

     
   • Intel MKL を使いたいとき

     ※ Intel MKL は，「w_mkl_2019.4.245.exe」を用いてインストール済み，そして，「C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2019\windows\redist\intel64_win\tbb\vc_mt」にパスが通っているとする．

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える

     -DWITH_MKL=ON ^
     -DMKL_USE_MULTITHREAD=ON ^
     -DWITH_TBB=ON ^
     -DMKL_WITH_TBB=ON ^
     

   • VTK を使いたいとき

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える．

     ※ Windows での VTK のインストール手順は、 「Windows で VTK 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（マイクロソフト C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）」で説明している．

     -DWITH_VTK=ON ^
     -DVTK_DIR="C:/tools/VTK" ^
     

   • OpenNI2 を使いたいとき

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える．

     ※ Windows でのインストール手順は、 「Windows で libPCL 1.9.0, Boost, Eigen, OpenNI 2.2, NITE2 のインストール」で説明している．

     -DWITH_OPENNI2=ON ^
     -DOPENNI2_INCLUDE="C:/Program Files/OpenNI2/include" ^
     -DOPENNI2_LIB="C:/Program Files/OpenNI2/lib" ^
     -DOPENNI2_REDIST="C:/Program Files/OpenNI2/Redist" ^
     

   • OpenBLAS を使いたいとき

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える．

     ※ Windows での OpenBLAS のインストールは「OpenBLAS をソースコードからビルドして、インストール（clang, flang を使用）（Windows 上）」で説明している．

     -DOpenBLAS_LIB="C:/tools/OpenBLAS/lib/openblas.lib" ^
     -DOpenBLAS_INCLUDE_DIR="C:/tools/OpenBLAS/include/openblas" ^
     -DWITH_LAPACK=ON ^
     -DLAPACK_LIBRARIES="C:/tools/lapack-release/lib/lapack.lib" ^
     -DLAPACK_INCLUDE_DIR="C:/tools/lapack-release/CBLAS/include" ^
     -DLAPACK_CBLAS_H="C:/tools/lapack-release/CBLAS/include/cblas.h" ^
     

10. 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．

    
11. 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
    

    
12. 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

    
13. システム環境変数 Pathに，c:\opencv\build\bin\release を追加することにより，パスを通す．

    管理者として実行した コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行．

    call powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\opencv\build\bin\release\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    

14. 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

    「Python39」のところは，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\Python39\lib\site-packages\cv2"
    

    

    ※ 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 ローダの利用を使用すると，エラーが出たときに，Python のインストール: 別ページで説明している．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）

15. Python でOpenCV のバージョン確認

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