OpenCV, OpenCV Contrib 4.10 のインストール,NVIDIA CUDA 対応可能(ソースコードを用いたインストール)(Windows 上)

【要約】 Windows環境でOpenCVをソースコードからインストールする手順を説明している.主な内容としては,OpenCVのビルドに必要な前提ソフトウェアのインストール,OpenCVとOpenCV contribのソースコードのダウンロード,CMakeを使用したビルド設定,Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)を用いたビルドとインストール,システム環境変数の設定である.また,NVIDIA CUDA,Intel MKL,VTK,OpenNI2,OpenBLASなどの追加機能の統合方法も示している.インストール後の動作確認として,C++とPythonでの簡単な画像表示プログラムの例が提供されている.この方法は上級者向けで時間がかかるが,最新バージョンのOpenCVを使用したい場合や,特定の機能が必要な場合に有用である.記事全体を通して,コマンドラインの操作を具体的に示している.

OpenCV

OpenCV 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.

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【サイト内の関連ページ】

関連項目OpenCV PythonOpenCV のサンプルデータOpenCV のインストールと,C++ プログラムの実行

前準備

Python 3.10,Git,CMake,7-Zip のインストール(Windows 上)

Pythonは,プログラミング言語の1つ. Gitは,分散型のバージョン管理システム. CMakeは,クロスプラットフォームのビルドシステム生成ツール. 7-Zipは,ファイル圧縮・展開(解凍)ツール.

手順

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)
  2. 次のコマンドを実行

    次のコマンドは,Python ランチャーとPython 3.10とGitCMake7-Zipをインストールし,Git7-Zipパスを通すものである.

    次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり, Git,MinGW などから構成されている.

    winget install --scope machine Python.Launcher
    winget install --scope machine Python.Python.3.10
    winget install --scope machine Git.Git
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    winget install --scope machine Kitware.CMake
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\CMake\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    winget install --scope machine 7zip.7zip
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    

関連する外部ページ

サイト内の関連ページ

関連項目Python, Git バージョン管理システム, Git の利用, CMake ビルドシステム生成ツール, CMake の使用方法, 7-Zip

Build Tools for Visual Studio 2022 (ビルドツール for Visual Studio 2022)または Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)

インストールの判断Build Tools for Visual Studio は,開発ツールセットである. Visual Studio は統合開発環境であり,いくつかの種類があり,Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである.インストールは以下の基準で判断してください:

不明な点がある場合は,Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い.

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール(Windows 上)

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは,Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである.

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
    winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
    
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発,CLI,ATL,MFC のインストール(Windows 上)
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ.

    2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ.
    3. C++ によるデスクトップ開発」をクリック.そして,画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート(最新)」,「ATL」,「MFC」をチェックする.その後,「変更」をクリック.

Visual Studio のインストール(Windows 上)

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)

    次のコマンドを実行

    1. コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)
    2. インストールコマンドの実行
      winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC"
      winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
      

      インストールされるコンポーネントの説明:

      • NativeDesktop:C++によるデスクトップアプリケーション開発のためのワークロード一式
      • NativeDesktop.Core:C++デスクトップ開発に必要な基本コンポーネント群
      • VC.CLI.Support:マネージドコードとネイティブコードの統合開発を可能にするC++/CLIサポート
      • CoreEditor:コード編集,デバッグ,検索などの基本機能を提供するVisual Studioのコアエディタ
      • NuGet:.NETライブラリの依存関係を管理するパッケージ管理システム
      • Windows.SDK.Latest:Windows 向けアプリケーション開発用SDK(Software Development Kit)
      • VC.Tools.x86.x64:32ビット及び64ビット向けC++コンパイラとビルドツール
      • VC.ATL:Windowsコンポーネント開発用のActive Template Library
      • VC.ATLMFC:デスクトップアプリケーション開発用のMicrosoft Foundation Class Library

      システム要件と注意事項:

      • 管理者権限でのインストールが必須
      • 必要ディスク容量:10GB以上
      • 推奨メモリ:8GB以上のRAM
      • インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性がある
      • 安定したインターネット接続環境が必要

      追加のコンポーネントが必要な場合は,Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能である.

    3. インストール完了の確認
      winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community
      

      トラブルシューティング:

      インストール失敗時は,以下のログファイルを確認:

      %TEMP%\dd_setup_<timestamp>.log
      %TEMP%\dd_bootstrapper_<timestamp>.log
  2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発,CLI のインストール(Windows 上)
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ.

    2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ.
    3. C++ によるデスクトップ開発」をチェック.そして,画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート(最新)」をチェックする.その後,「インストール」をクリック.

NVIDIA ドライバのインストール(Windows 上)

NVIDIA ドライバ

NVIDIA ドライバは,NVIDIA製GPUを動作させるための重要なソフトウェアである.このドライバをインストールすることにより,GPUの性能を引き出すことができ,グラフィックス関連のアプリ,AI関連のアプリの高速化が期待できる.

ドライバはNVIDIA公式サイトである https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp からダウンロードできる.このサイトからダウンロードするときには,グラフィックスカードとオペレーティングシステムを選択する. なお,NVIDIA GeForce Experiance を用いてインストールすることも可能である.

サイト内の関連ページ

  1. NVIDIA グラフィックス・ボードの確認

    Windows で,NVIDIA グラフィックス・ボードの種類を調べたいときは, 次のコマンドを実行することにより調べることができる.

    wmic path win32_VideoController get name
    
  2. NVIDIA ドライバのダウンロード

    NVIDIA ドライバは,以下の NVIDIA 公式サイトからダウンロードできる.

    https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

  3. ダウンロードの際には,使用しているグラフィックス・ボードの型番とオペレーティングシステムを選択する.

NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール(Windows 上)

NVIDIA CUDA ツールキットのインストール時の注意点

NVIDIAのGPUを使用して並列計算を行うためのツールセット

主な機能: GPU を利用した並列処理,GPU のメモリ管理,C++をベースとした拡張言語とAPIとライブラリ

NVIDIA CUDA ツールキットの動作に必要なもの

Windows でインストールするときの注意点

関連する外部ページ

関連項目NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA CUDA ツールキット 12.5 のインストール(Windows 上), NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 のインストール(Windows 上)

  1. Windows では,NVIDIA CUDA ツールキットインストール中は,なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと.
  2. Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)
  3. 次のコマンドを実行

    次のコマンドは,NVIDIA GeForce Experience,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 をインストールするものである.

    wmic path win32_VideoController get name
    winget install --scope machine Nvidia.GeForceExperience
    winget install --scope machine Nvidia.CUDA --version 11.8
    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDA_HOME\", \"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\", \"Machine\")"
    
  4. NVIDIA CUDA ツールキットのインストールが終わったら,ユーザ環境変数 TEMP の設定を行う.

    Windowsユーザ名が日本語のとき,nvcc がうまく動作しないエラーを回避するためである.

    ユーザ環境変数 TEMP に「C:\TEMP」を設定するために, コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行する.

    mkdir C:\TEMP
    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TEMP\", \"C:\TEMP\", \"User\")"
    

OpenCV のインストール(ソースコードを用いたインストール)(Windows 上)

gflags,glog,Ceres ソルバ(Ceres Solver)のインストール

Windows での SuiteSparse,gflags,glog,Ceres ソルバ(Ceres Solver)のインストール: 別ページ »で説明

sfm を使いたいときはインストールする.

OpenCV のインストール(ソースコードを用いたインストール)(Windows 上)

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

  1. Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)
  2. ディレクトリを削除する
    cd /d c:%HOMEPATH%
    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 /d c:%HOMEPATH%
    rmdir /s /q opencv
    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 /d c:%HOMEPATH%
    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 3.10 系列なのか、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 3.10 系列(3.10.11) 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. pip と setuptools の更新.numpy, pylint, flake8 のインストール.opencv-python のアンインストール
    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U numpy pylint flake8
    python -m pip uninstall -y opencv-python
    python -m pip uninstall -y opencv-python-headless
    python -m pip uninstall -y opencv-contrib-python
    
  9. cmake の実行

    cmake でのオプションについて

    • cmake -G "Visual Studio 17 2022"」

      Build Tools for Visual Studio 2022 を使うときは,「cmake -G "Visual Studio 17 2022"」と設定する. Build Tools for Visual Studio 2022 のインストールは: 別ページ »で説明

      2019 のときは, 「cmake -G "Visual Studio 16 2019"」のように指定する.

    • 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/Python310/python.exe
      • -DPYTHON3_EXECUTABLE=C:/Program Files/Python310/python.exe
      • -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=C:/Program Files/Python310/include
      • -DPYTHON3_LIBRARY=C:/Program Files/Python310/libs/python310.lib
      • -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=C:/Program Files/Python310/lib/site-packages/numpy/_core/include

      * 先ほど調べた Python 3 のバージョンが、 Python 3.10 系列のときは「python310.lib」となり、 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 /d c:%HOMEPATH%
    cd opencv
    rmdir /s /q build
    mkdir build
    cd build
    del CMakeCache.txt
    rmdir /s /q CMakeFiles\
    cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ^
    -DBUILD_SHARED_LIBS=ON ^
    -DWITH_CUDA=ON ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCUDA_ARCH_BIN=6.1 -DCUDA_ARCH_PTX="" ^
    -DOPENCV_CUDA_ARCH_BIN=6.1,7.5,8.0,8.6 ^
    -DWITH_NVCUVID=OFF -DWITH_NVCUVENC=OFF ^
    -DBUILD_opencv_world=ON ^
    -DBUILD_opencv_apps=ON ^
    -DBUILD_opencv_sfm=OFF ^
    -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=C:%HOMEPATH%\opencv_contrib\modules ^
    -DWITH_PYTHON=ON ^
    -DBUILD_opencv_python2=OFF ^
    -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python310/python.exe" ^
    -DBUILD_opencv_python3=ON ^
    -DPYTHON3_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python310/python.exe" ^
    -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="C:/Program Files/Python310/include" ^
    -DPYTHON3_LIBRARY="C:/Program Files/Python310/libs/python310.lib" ^
    -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="C:/Program Files/Python310/lib/site-packages/numpy/_core/include" ^
    -DBUILD_EXAMPLES=ON ^
    -DWITH_OPENGL=ON ^
    -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=OFF ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:/opencv" ^
    -DBLAS_openblas_LIBRARY="%OpenBLAS_ROOT%\lib\openblas.lib" ^
    -DGlog_DIR="%GLOG_ROOT%" ^
    -DGLOG_LIBRARY="%GLOG_ROOT%\lib\glog.lib" ^
    -DGLOG_INCLUDE_DIR="%GLOG_ROOT%\include" ^
    -DGflags_DIR="%GFLAGS_ROOT%" ^
    -DCeres_DIR="%CERES_ROOT%" ^
    -DMETIS_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include" ^
    -DCXSparse_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DCXSparse_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libcxsparse.lib" ^
    -DSuiteSparse_AMD_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_CAMD_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_CCOLAMD_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_CHOLMOD_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_COLAMD_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_Config_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_SPQR_INCLUDE_DIR="%SUITESPARSE_ROOT%\include\suitesparse" ^
    -DSuiteSparse_AMD_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libamd.lib" ^
    -DSuiteSparse_CAMD_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libcamd.lib" ^
    -DSuiteSparse_CCOLAMD_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libccolamd.lib" ^
    -DSuiteSparse_CHOLMOD_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libcholmod.lib" ^
    -DSuiteSparse_COLAMD_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libcolamd.lib" ^
    -DSuiteSparse_Config_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\suitesparseconfig.lib" ^
    -DSuiteSparse_SPQR_LIBRARY="%SUITESPARSE_ROOT%\lib\libspqr.lib" ^
    -DINSTALL_TESTS=ON ^
    -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON ^
    -DINSTALL_BIN_EXAMPLES=ON ^
    -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON 
    

    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

      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(Build Tools for Visual Studio を利用)」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 (BLAS, CBLAS, LAPACK, LAPACKE)のインストール(ソースコードを使用)(Build Tools for Visual Studio を利用): 別ページ »で説明

      -DOpenBLAS_LIB="%OpenBLAS_ROOT%\lib\openblas.lib" ^
      -DOpenBLAS_INCLUDE_DIR="%OpenBLAS_ROOT%\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.

    * エラーメッセージが出た場合には,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

    終了するまでしばらく待つ.

    cmake --build . --config RELEASE
    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. Windowsシステム環境変数 Pathに,次を追加することにより,パスを通す
    • C:\opencv\x64\vc17\bin を追加
    • C:\opencv\bin を追加

    Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)

    次のコマンドを実行

    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\opencv\x64\vc17\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\opencv\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    
  14. Windowsシステム環境変数 LIB の設定

    次を追加する

    C:\opencv\x64\vc17\staticlib

    そのために Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)

    次のコマンドを実行

    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"LIB\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\opencv\x64\vc17\staticlib\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"LIB\", $oldpath, \"Machine\")"
    
  15. Windowsシステム環境変数 OPENCV_ROOT に,c:\opencv を設定

    Windows で,コマンドプロンプト管理者権限で起動する(例:Windowsキーを押し,「cmd」と入力し,「管理者として実行」を選択)

    次のコマンドを実行

    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"OPENCV_ROOT\", \"c:\opencv\", \"Machine\")"
    
  16. 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

    Python310」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\Python310\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 ローダを使用すると,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)

  17. Python でOpenCV のバージョン確認
    python -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

  1. エディタを起動

    ここではメモ帳 (notepad) を使っている.

    Windows では,Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを使う.(Windows のスタートメニューで起動できる). そして,次のように実行して,C++ のプログラムファイルを作る. そのファイル名は a.cpp としている.

    c:
    cd /d c:%HOMEPATH%
    notepad a.cpp
    
  2. いまメモ帳で開いたファイルを, 次のように編集する(コピー&ペーストしてください). そしてファイル名 a.cpp で保存する.
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    int main (int argc, char *argv[])
    {
      cv::Mat bgr = cv::imread("c:/opencv/sources/samples/data/fruits.jpg");
      cv::imshow("", bgr);
      cv::waitKey(0);
      cv::destroyAllWindows();
    
      return 0;
    }
    
  3. Windows では,Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを使う.(Windows のスタートメニューで起動できる).次のように実行する.
    cl /I"c:\opencv\include" a.cpp /link /LIBPATH:"c:\opencv\x64\vc17\staticlib" opencv_world4100.lib
    .\a.exe
    
  4. 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 プログラムの実行

    Python プログラムの実行

    Python 開発環境(Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど)も便利である.

    Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

    python
    
    import cv2
    bgr = cv2.imread('c:/opencv/sources/samples/data/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

    【まとめ】WindowsでのOpenCVのソースコードからのインストールから,カスタム設定,動作確認までの一連のプロセスを説明