ubuntu+OpenCV3.3.0+CUDA配置详情

参考链接：https://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm

#NVIDIA驱动下载
1.更新源

• sudo apt-get update
• sudo apt-get upgrade

2.安装依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

3.官网下载对应驱动
http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

4.安装驱动准备
终端输入

• sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在最后一行加上 blacklist nouveau . 这里是将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单。

在终端输入

• sudo update-initramfs -u

重启电脑

5.安装驱动

	(切换到文字界面(Ctrl+Alt+F1~F6))
	(切换到图形界面(Ctrl+Alt+F7))

启动电脑后，首先设置密码，因为登录文字界面需要密码

• sudo passwd

进入文字界面(Ctrl+Alt+F1~F6)，输入命令

• sudo service lightdm stop # 关闭图形界面

进入驱动文件所在目录，输入命令(NVIDIA… .run代替驱动名称)

• sudo chmod 777 NVIDIA… .run # 添加执行权限
• sudo ./NVIDIA… .run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

网上有的教程是sudo ./NVIDIA… .run，只输入这个命令，驱动安装成功后或会在登录界面无限重启，这个坑也困扰了我好大一会。

完成后，重启电脑，输入指令验证

• nvidia-smi

若显示GPU信息，则安装成功，如图

#CUDA安装
1.官网下载驱动
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
官网现在最新驱动是CUDA9.1，我以前也下载的是9.1版本的，但是在编译OpenCV的时候，会出现各种错误，只好作罢。然后又找的8.0版本的，才编译成功。

建议在网上找CUDA8.0的资源。

2.进入CUDA8.0目录，输入命令(cuda_8.0…run代替CUDA软件)

• sudo chmod 777 cuda_8.0…run
• sudo ./cuda_8.0…run

注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个让你选择是否安装nvidia367驱动时，一定要选择否：
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
因为前面我们已经安装了更加新的nvidia367，所以这里不要选择安装。其余的都直接默认或者选择是即可。

3.环境变量配置
打开~/.bashrc文件：

• sudo gedit ~/.bashrc

将以下内容写入到~/.bashrc尾部

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

4.测试CUDA的samples

• cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
• sudo make
• sudo ./deviceQuery

如果显示一些关于GPU的信息，则说明安装成功，如图

5.cudnn
下载cuDNN5.1之后进行解压：

sudo tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 

进入cuDNN5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #复制头文件

再将进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：

cd ..
cd lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5  #生成软衔接（注意与自己的版本）
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so      #生成软链接

#OpenCV3.3.0安装
1.OpenCV依赖库的安装

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev
sudo apt-get install libavformat-dev libjpeg.dev libtiff4.dev
sudo apt-get install libswscale-dev libjasper-dev
sudo apt-get install libjpeg62-dev
sudo apt-get install v4l2ucp
sudo apt-get install v4l-utils
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

注意，可以将上述多条命令写到脚本文件中，方便执行，免得输入这么多条命令。

2.进入opencv-3.3.0目录，创建build文件夹

• mkdir build
• cd build

输入命令(带contrib+带CUDA)

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
		-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local 
		-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/sources/opencv_contrib-3.3.0/modules \ //目录写成绝对路径
		-D WITH_CUDA=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 \
		-D CUDA_FAST_MATH=1 \
		-D CUDA_NVCC_FLAGS="-D_FORCE_INLINES" \
		-D WITH_CUBLAS=1 ..

成功后如图所示：

往上翻，即可看到GPU的相关选项：

3.安装

make -j4         # -j4 四核编译，加速，编译大概96分钟(19.14 -> 20.50)
sudo make install   (注意一定要加sudo)
pkg-config --modversion opencv   # 查看OpenCV版本

4.路径配置

• sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

在出现的空文件中添加**/usr/local/lib**
然后

• sudo ldconfig # 使配置生效

至此，安装成功
注意
驱动安装成功后，重启Linux，会发现开机黑屏，有一个光标一直在闪，这是grub引导错误，解决方案非常简单，在windows10下，用Easy BCD，删除原来的linux引导，重新添加linux引导就解决了。

#测试
可用以下CPP进行验证

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include 
#include 


using namespace cv;
using namespace std;


int main()
{

	int num_devices = cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount();
	cout << num_devices << endl;

	cv::cuda::printShortCudaDeviceInfo(cv::cuda::getDevice());
	
	
	return 0;
}

若getCudaEnabledDeviceCount()返回值为1，证明OpenCV+CUAAD安装成功

带GPU加速的OpenCV还是非常快的