OpenCVSharp使用GPU和Cuda

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OpenCVSharp使用GPU和Cuda

2024-07-18 07:11:15| 来源: 网络整理| 查看: 265

背景：在C#项目实践中，对与图像处理采用opencv优选的方案有两种，EMGU.CV和OpenCVSharp。

以下是两个的比较：

Opencv方案许可证速度支持易用性OpenCVSharp许可证是阿帕奇2.0可以随意用快CPU上手简单EMGU.CV许可证商用时需要随软件开放源代码相对慢CPU、GPU需要学习

默认OpenCVSharp不支持GPU，主因是OpenCV需要根据不同的Cuda版本进行编译，第一耗时长、第二版本多，因此编译不起。

目的：介绍在C#中使用OpenCVSharpGPU的编译过程，解决工程化CPU的性能瓶颈、及机器学习算法结合的时候性能提升问题。

一、准备

GPU电脑准备，需要安装适合版本的cuda 及cudnn。

检测安装成功：

nvcc --version

安装CMacker

cmake --version

安装Visualstudio2022（已安装其它版本也可以）

需要选择c++组件

安装Git

先准备一个基础目录

d:\opencvbuild --opencv --opencv_contrib --opencvcuda --opencvsharp --opencvsharpcuda --test 二、构建OpenCV

下载OpenCV源码

cd d:\opencvbuild\opencv git clone https://github.com/opencv/opencv

下载opencv_contrib代码，需要与Opencv版本匹配

cd d:\opencvbuild\opencv_contrib git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib

CMake设置

#源目录 d:\opencvbuild\opencv #目标目录 d:\opencvbuild\opencvcuda #编译器 vs2022 #点击Config cuda关键字，勾选所有 ENABLE_FAST_MATH关键字，勾选 modules，设置contrib模块路径:d:\opencvbuild\opencv_contrib\opencv_contrib-xxx\modules BUILD_opencv_world，可选 OPENCV_ENABLE_NONFREF，可选

点击Configure，等待完成后，点击Generate，再点击Open Project。

三、编译OpenCV

通过CMaker打开VS2022，选择Release X64位，编译右侧解决方案

1,右键编译“ALL BUILD”，等一个小时 2,右键编译“INSTALL”

查看编译结果

cd d:\opencvbuild\opencv\opencvcuda\install dir 四、编译OpenCVSharp

下载OpenCVSharp

cd d:\opencvbuild\opencvsharp git clone https://github.com/shimat/opencvsharp #在源码根目录，创建opencv_file文件夹,拷贝已编译文件给opencvsharp mkdir opencv_files cd opencv_files mkdir opencv470_win_x64 xcopy /e /i /y "d:\opencvbuild\opencv\opencvcuda\install\include" "d:\opencvbuild\opencvsharp\opencv_files\opencv470_win_x64" xcopy /e /i /y "d:\opencvbuild\opencv\opencvcuda\install\x64" "d:\opencvbuild\opencvsharp\opencv_files\opencv470_win_x64" 4.1 编译OpenCvSharpExtern C++工程

修改C++工程文件

记事本打开"opencvsharp\src\OpenCvSharpExtern"目录下“OpenCvSharpExtern.vcxprojOpenCvSharpExtern.vcxproj”文件以我下载的源码是4.7为准，查找所有470，替换为正确的路径和位置。

VS2022设置工程

右键OpenCvSharpExtern工程，C/C++->预处理->预处理器定义，添加“ENABLED_CUDA”

VS2022编译工程文件

vs2022打开OpenCvSharp.sln 选择Release X64位,右键编译OpenCvSharpExtern工程

问题排查

1，OpenCvSharpExtern工程文件打不开，说明之前的修改c++文件改坏了，从新clone下 2，乱码错误，首先检查是否是X64编译 3，乱码错误，大概率是c++工程->VC++目录->库目录设置不对 4.2 编译OpenCvSharp C#工程

VS2022设置工程

生成->条件编译符号->所有都加上"ENABLED_CUDA"

项目维护者已经好久不维护Gpu的支持了，编译工程会报大量错误

1,命名空间错误，添加必备的引用 2,DLL引用错误，一般都是因为全局常量DllExtern在NativeMethods下定义的，因此调对命名空间就行 3,需要将OpenCvSharpExtern.dll添加到工程并设置输出为文件。 4，部分缺失的函数可以注释掉五、测试

添加引用：

OpenCvSharp.dll

拷贝C++扩展到输出目录

OpenCvSharpExtern.dll

拷贝OpencvCuda的Dll到输出目录

opencv460_win_x64\x64\vc17\bin\*.dll

在test目录，创建新的测试程序，需要选择X64 Debug

using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Cuda; Console.WriteLine("Hello, World!"); var count = Cv2.GetCudaEnabledDeviceCount(); Console.WriteLine(count); 六、总结

整个编译完整下来可能要一天时间。

OpenCVSharp支持的API有限，只支持:

1,GpuMat

2,设备检测

3,缓存

其余需要自己对应实现，工程量比较大，我正在整理它的扩展，也仅限于我能用到的Capture、关键算法等。

整体工程量比较大，后续更新。

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