OpenCV 2.4.3rc 和 CUDA 4.2：“OpenCV 错误：不支持 GPU”

Question

我在这个相册上传了几张截图：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
• Visual Studio 2008
• nVidia Quadro 1000M 与驱动程序版本 301.27
• OpenCV 2.4.3rc（使用随附的预编译库）
• 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，因为我觉得我在这里肯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 的指示进行操作，现在看来一切正常！

附注：当您输入 Environment Variables 时，请查看 CUDA 的路径。我的一个人在bin 之前有一个反斜杠（\）太多了，比如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\\bin;。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。

补充说明：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here，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:)

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\... 不支持 GPU。

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\... 支持 GPU。

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。确保多条路径用分号隔开，且路径中没有空格。

类似地在 Library Directory 文本框中为 GPU 和非 GPU 版本添加 OpenCV lib 文件夹的路径。 （别忘了分号）

重要提示：在方框中写路径时，先写GPU路径，再写非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My Computer
• 转到属性
• 转到Environment Variables部分
• 编辑系统变量Path
• 将C:\OpenCV\build\gpu\x86\vc10\bin 和 C:\OpenCV\build\x86\vc10\bin 附加到路径。不要忘记用分号分隔不同的值。还有---> 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
• 在项目属性的 Linker->Input 部分的 Additional Dependencies 字段中指定 opencv_gpu243d.lib 用于调试配置，或 opencv_gpu243.lib 用于发布配置。

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