visual-studio-2008 - OpenCV 2.4.3rc 和 CUDA 4.2 : "OpenCV Error: No GPU support"

Question

我在这个相册上传了几个截图:http://imgur.com/a/w4jHc

我试图在 Visual Studio 2008 的 OpenCV 中启动并运行 GPU。我正在运行 OpenCV GPU 示例代码之一，bgfg_segm.cpp。但是，当我编译(没有编译错误)时，它会抛出“OpenCV 错误:无 GPU 支持”。

• Windows 7，32 位
• Visual Studio 2008
• nVidia Quadro 1000M，驱动程序版本为 301.27
• OpenCV 2.4.3rc(使用自带的预编译库)
• CUDA 工具包 4.2、CUDA SDK。

我可以运行 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\C\bin\win32\Release 中的 .exe 文件而不会出现任何错误，因此看起来 CUDA 正在运行。

我真的希望你能提供帮助，因为我觉得我一定遗漏了一些明显的东西。非常感谢任何想法或建议。

2012 年 11 月 9 日编辑:

我最终按照 sgar91 的说明进行操作，现在看来一切正常!

旁注:当您输入 Environment Variables 时，检查 CUDA 的路径。我的一个在 bin 之前有一个反斜杠 (\) 太多，像这样 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\\箱；。对 CUDA 及其 SDK 有 3 个引用，因此请检查它们。也许这只是一次侥幸。我不确定这是否重要。

另一个旁注:我安装了 Visual Studio 2010 Express，请注意 sgar91 的说明适用于 Visual Studio 2010(又名“vc10”)。它在 Visual Studio 2008(又名“vc9”)或 Visual Studio 2012(又名“vc11”)中不起作用，因为没有用于 vc9 和 vc11(仅 vc10)的 OpenCV 2.4.3 预建库文件。另外，请注意，如果您使用的是 64 位 Windows，您应该按照他的指南将所有 X86 路径(32 位)更改为 X64(64 位)，而在 Visual Studio 中，您需要从 Win32 更改解决方案平台(顶部的下拉菜单，调试或发布旁边的中间)到 x64。

还有一个旁注:OpenCV 2.4.3 支持 CUDA 4.2(或者更确切地说，库是用 CUDA 4.2 编译的)。如果您安装 CUDA 5.0，它将无法运行。它会抛出一条错误消息。不记得是哪个。如果您绝对需要 CUDA 5.0，则必须等待 OpenCV 将其包含在未来的版本中，或者通过 CMake 编译您自己的库。

我运行了下面的代码(它来自 here ，但我必须更正其中的一行以使其编译)并且它编译并显示了图像，所以我希望这意味着一切正常？

#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_gpu243d")
#pragma comment(lib,"opencv_core243d")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243d")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_core243")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243")
#pragma comment(lib,"opencv_gpu243")
#endif

    #include <iostream>
    #include "opencv2/opencv.hpp"
    #include "opencv2/gpu/gpu.hpp"

    int main (int argc, char* argv[])
    {
        try
        {
            cv::Mat src_host = cv::imread("file.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
            cv::gpu::GpuMat dst, src;
            src.upload(src_host);

            cv::gpu::threshold(src, dst, 128.0, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

            cv::Mat result_host(dst);
            //cv::Mat result_host = dst;         //old line commented out
            cv::imshow("Result", result_host);   //new line added by me
            cv::waitKey();
        }
        catch(const cv::Exception& ex)
        {
            std::cout << "Error: " << ex.what() << std::endl;
        }
        return 0;

    }

我无法使 C:\opencv\samples\gpu 中的任何代码正常工作。它编译，但随后抛出错误。但是去他的，我会想办法解决这个问题的:)

Answer 1

您正在使用那些在没有 GPU 支持的情况下编译的 OpenCV 二进制文件。

C:\opencv\build\x86\... 没有 GPU 支持。

您必须使用 build\gpu 文件夹中的二进制文件和 lib 文件。

C:\opencv\build\gpu\x86\... 有 GPU 支持。

更新:

程序:

在 Visual Studio 2010 中，转到项目属性。在 VC++ 目录中，您将看到以下页面:

在Include Directories文本框中添加OpenCV include文件夹的路径。确保多个路径以分号分隔，并且任何路径中都没有空格。

在 Library Directories 文本框中同样为 GPU 和非 GPU 版本添加 OpenCV lib 文件夹的路径。 (不要忘记分号)

重要提示:在框内写路径时，先写GPU路径，再写Non-GPU路径。

下一步是添加 OpenCV 的 bin 文件夹的路径。但不是在visual studio中，而是在Path环境变量中如下图:

• 右键单击我的电脑
• 转到属性
• 转到环境变量部分
• 编辑系统变量路径
• 附加 C:\OpenCV\build\gpu\x86\vc10\bin 和 C:\OpenCV\build\x86\vc10\bin 到路径。不要忘记用分号分隔不同的值。另外---> GPU 优先。
• 保存并退出。

重新启动 Visual Studio。链接器和 #include 指令现在可以识别 OpenCV 库。由于我们还添加了 GPU 库的路径，因此 OpenCV 中将提供完整的 GPU 支持。

要使用 OpenCV 的 GPU 功能，您只需执行以下操作:

• #include opencv2/gpu/gpu.hpp
• 在 Linker->Input 的 Additional Dependencies 字段中为 Debug Configuration 指定 opencv_gpu243d.lib，或为 Release Configuration 指定 opencv_gpu243.lib项目属性部分。

一些附加信息:

在 Visual Studio 中，有一种简单的方法可以链接库而不是在项目属性中指定它们。

只需在代码的开头写下这些行:

#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_core243d")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243d")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_core243")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui243")
#endif