如何在 Colab 上使用 OpenCV 和 GPU？答案

【问题标题】：How to use OpenCV with GPU on Colab?如何在 Colab 上使用 OpenCV 和 GPU？
【发布时间】：2021-05-15 01:02:47
【问题描述】：

我正在尝试在 Colab 上使用 YOLOv4 进行人体检测。代码包括以下几行：

import cv2

net =cv2.dnn.readNetFromDarknet(yolo_config_path,yolo_weights_path)

if cuda:
    net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
    net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

但是，如果我直接在 Colab 上运行此单元格，则会遇到如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "run_yolo.py", line 26, in <module>
    net =cv2.dnn.readNetFromDarknet(yolo_config_path,yolo_weights_path)
cv2.error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/dnn/src/darknet/darknet_io.cpp:554: error: (-212:Parsing error) Unsupported activation: mish in function 'ReadDarknetFromCfgStream'

我运行这个单元以避免错误：

%cd /content
!git clone https://github.com/opencv/opencv
!git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib
!mkdir /content/build
%cd /content/build
!cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/content/opencv_contrib/modules  -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF  -DBUILD_TESTS=OFF  -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF -DWITH_OPENEXR=OFF -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUBLAS=ON -DWITH_CUDNN=ON -DOPENCV_DNN_CUDA=ON /content/opencv
!make -j8 install

当我写下这一行时：

import cv2
cv2.__version__

结果是 4.5.1-dev。

但是当我运行代码时，cv2 是 OpenCV(4.1.2)。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

你确定你的python环境只安装了一个opencv版本吗？也许冲突的版本会导致这种情况。 Yolov4 不适用于它。您可能必须使用 3.4.12 或更高版本或 4.4.0
我写了这行：!pip install opencv-python==3.4.13.47。当我再次运行代码时，它给出了这个错误： Traceback (last last call last): File "run_yolo.py", line 29, in net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA) AttributeError: module 'cv2. dnn' 没有属性 'DNN_BACKEND_CUDA'
你能检查pip list 的包裹吗？我不熟悉 Google Colab 如何处理依赖项，但很可能它默认使用 4.1.2。您需要先卸载它，然后运行上面的代码（单元）以从源代码安装。
我检查了包裹。 opencv-python 是 3.4.13.47，opencv-contrib-python 是 3.4.13.47。我觉得这个版本不支持dnn。
好吧，这可能会导致问题。永远不要同时安装这两个软件包！只需使用opencv-contrib-python，正如你所说，最好坚持4.4.x 或更高版本的 Yolov4

标签： opencv google-colaboratory cv2 yolo darknet

【解决方案1】：

如果要使用 Yolov4 或其他东西，请使用以下版本的 opencv：

!pip install opencv-contrib-python==3.4.13.47 --force-reinstall

【讨论】：