Windows7 32位機上，OpenCV中配置GPU操作步驟

1、  查看本機配置，查看顯卡類型是否支援NVIDIA GPU；

2、  從http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下載最新驅動並安裝；

3、  從https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根據本機類型下載相應最新版的CUDA Toolkit5.0，安裝，並通過樣本程式驗證其安裝正確；

4、  將C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\bin添加到環境變數中；

5、  從http://threadingbuildingblocks.org/下載最新版的TBB4.1，解壓縮，並將其bin目錄D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\bin\ia32\vc10添加到環境變數中，登出或重啟；

6、  從http://opencv.org/downloads.html 下載最新版本的OpenCV2.4.6，並解壓縮到D:\soft\OpenCV2.4.6檔案夾中；

7、  從http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html下載最新版本的CMake2.8.11.2並安裝；

8、  開啟CMake，在Where isthe source code：中選擇D:\soft\OpenCV2.4.6\opencv檔案夾，在Where to buildthe binaries：中選擇D:/soft/OpenCV2.4.6/vs2010_GPU檔案夾，此檔案夾為手動建立；

9、  點擊Configure按鈕，在彈出的對話方塊中選擇VisualStudio 10，然後點擊Finish；

10、             如果有紅色框出現，勾選BUILD_EXAMPLES、WITH_TBB、WITH_CUBLAS、WITH_CUDA、WITH_CUFFT，然後再次點擊Configure按鈕；

11、             如果還有紅色框出現，TBB_INCLUDE_DIRS，將其值改為D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\include為TBB中include所在的目錄，然後再次點擊Configure按鈕；

12、             如何還有紅色框出現，TBB_LIB_DIR、TBB_STDDEF_PATH，再次點擊Configure按鈕；

13、             如果在下方資訊框中有：Use TBB: YES(ver 4.1 interface 6105)，Use Cuda: YES(ver5.0)，證明我們已經將inteltbb和CUDA正確配置；

14、             點擊Generate按鈕，此時會在D:\soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU檔案夾下產生OpenCV.sln檔案；

15、             以管理員身份，使用vs2010開啟OpenCV.sln檔案，選擇View-->
Properties Manager-->分別選中ALL_BUILD中的Debug和Release上的Microsoft.Cpp.Win32.user，依次添加inteltbb和CUDA
的Executable Directories、Include Directories和Library
Directories，點擊右鍵-->Properties：VC++ Directories，Include
Directories：D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\include
C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\include；Library Directories：D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\lib\ia32\vc10
 C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v5.0\lib\Win32；Executable Directories：D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\bin\ia32\vc10 
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\bin；

16、             選中modules中的opencv_gpu，點擊右鍵，選擇Properties-->Linker-->Input-->Ignore
SpecificDefault Libraries加入libcmtlibcmtd；

17、             分別在Debug和Release下，選擇Solution
Explorer裡的Solution OpenCV，點擊右鍵，運行”Rebuild Solution”,點擊CMakeTargets下的INSTALL，build；會在D:\soft\OpenCV2.4.3\vs2010\install檔案夾下的bin檔案夾中存放相應的動態庫，在lib檔案夾下存放相應的靜態庫；

18、             開啟vs2010，建立一個控制台應用程式，為vs2010配置OpenCV環境：選擇View-->
Properties Manager-->分別選中Debug和Release上的Microsoft.Cpp.Win32.user，點擊右鍵-->Properties：VC++
Directories，Include Directories：D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include；D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include\opencv；D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include\opencv2；Library
Directories：D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\lib；

19、             選中工程-->Properties-->Configuration Properties-->Linker-->Input-->AdditionalDependencies：Debug和Release，添加相應的.lib庫；

20、               將D:\soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\bin加入到windows系統內容變數Path中，重啟。

 

說明：

(1)、安裝CUDA Toolkit時最好不要修改其預設的安裝目錄；

(2)、其中TBB不是必須的，也可不用安裝；

(3)、為了縮短編譯時間，可以通過CMake中改變CUDA_ARCH_BIN、CUDA_ARCH_PTX值進行設定；

(4)、在編譯前最好把360安全衛士和殺毒軟體關閉；

(5)、也可不用管理員身份開啟OpenCV.sln；

(6)、也可以不用修改opencv_gpu模組的屬性配置，預設即可；

(7)、編譯過程中會彈出數次對話方塊，如出現宏對話方塊則點擊Cancel選項，其它則選擇Yes選項；

(8)、編譯成功後的庫也可以直接應用於OpenCV中的OpenCL模組。

 

樣本如下，如果iDevicesNum結果非0，說明安裝配置正確。

#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/gpu/gpu.hpp> using namespace cv;using namespace cv::gpu; int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){   int iDevicesNum = getCudaEnabledDeviceCount();    cout<<iDevicesNum<<endl;    return 0;}

參考文獻：

1、  http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV_GPU

2、 

http://docs.opencv.org/modules/gpu/doc/introduction.html

3、 

http://wenku.baidu.com/view/81e29c6f011ca300a6c390dd.html

4、 

http://blog.cuvilib.com/2011/03/22/how-to-build-opencv-2-2-with-gpu-cuda-on-windows-7/

5、 

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-microsoft-windows/index.html