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我在这张专辑里上传了几张截图：http: //imgur.com/a/w4jHc

我正在尝试在 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
  • 视觉工作室 2008
  • 带有驱动程序版本 301.27 的 nVidia Quadro 1000M
  • OpenCV 2.4.3rc（使用附带的预编译库）
  • CUDA 工具包 4.2，CUDA SDK。

我可以在 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\C\bin\win32\Release 中运行 .exe 文件而不会出现任何错误，因此 CUDA 似乎正在运行。

我真的希望你能提供帮助，因为我觉得我必须在这里遗漏一些明显的东西。任何想法或建议都将受到高度赞赏。

编辑 2012 年 11 月 9 日：

我最终按照 sgar91 的指示进行操作，现在看来一切正常！

一个旁注：当您输入时Environment Variables，请查看 CUDA 的路径。我的一个有一个反斜杠 ( ) 之前这样的\太多了。对 CUDA 及其 SDK 有三个引用，因此请查看它们。也许这只是一次侥幸。我不确定这是否重要。binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\\bin;

另一个旁注：我安装了 Visual Studio 2010 Express，并注意 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 的预构建 lib 文件。另外，请注意，如果您使用的是 64 位 Windows，则应按照他的指南将所有 X86 路径（32 位）更改为 X64（64 位），并且在 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，这些库是用 CUDA 4.2 编译的）。如果您安装 CUDA 5.0，它将无法正常工作。它会引发错误消息。想不起来是哪个。如果您绝对需要 CUDA 5.0，您必须等待 OpenCV 将其包含在未来版本中，或者通过 CMake 编译您自己的库。

我运行了下面的代码（它来自这里，但我必须更正其中的一行以使其编译）并编译并显示图像，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;

    }

我无法让 C:\opencv\samples\gpu 中的任何代码工作。它编译，但随后引发错误。但是搞砸了，我会以某种方式解决这个问题的:)

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1 回答 1

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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。

您必须使用文件夹中存在的二进制文件和 lib 文件build\gpu。

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 OpenCVinclude文件夹的路径。确保多个路径用分号分隔，并且任何路径中都没有空格。

同样，在库目录文本框中添加libGPU 和非 GPU 版本的 OpenCV 文件夹路径。（不要忘记分号）

重要提示：在框中写入路径时，先写入 GPU 路径，然后再写入非 GPU 路径。

在此处输入图像描述

下一步是添加binOpenCV 文件夹的路径。但不是在visual studio中，而是在Path环境变量中，如下所示：

在此处输入图像描述

  • 右键点击My Computer
  • 转到属性
  • 转到Environment Variables部分
  • 编辑系统变量Path
  • 追加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 是第一位的。
  • 保存并退出。

重新启动 Visual Studio。链接器和#include指令现在将识别 OpenCV 库。由于我们还添加了 GPU 库的路径，因此 OpenCV 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
  • 在项目属性部分的附加依赖项字段中指定opencv_gpu243d.lib调试配置或opencv_gpu243.lib发布配置。Linker->Input

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
于 2012-11-05T11:28:42.123 回答