Run opencv、libtorch on your windows system

Run opencv、libtorch on your windows system!

这次的实验主要是在自己的windows上运行opencv和libtorch,首先是检查自己电脑的驱动和CUDA:
命令: nvidia-smi 以及 nvcc -V
Run opencv、libtorch on your windows system_第1张图片
Run opencv、libtorch on your windows system_第2张图片
驱动和CUDA版本尽量不要太旧或者太新,选择最近的一个稳定版本即可。

然后,在自己电脑上安装opencv,在安装之前需要先在自己电脑上安装cmake和visual studio,cmake用来编译你下载的opencv源码,源码需要从官网上下载:
Run opencv、libtorch on your windows system_第3张图片
对opencv的编译可以参考资料:https://www.bilibili.com/video/BV1mE411P76M?t=1.2

通过visual studio新建一个cmake项目,操作如下:
Run opencv、libtorch on your windows system_第4张图片
创建新项目,选择cmake项目:
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创建好后,去看一下自己的CMakeLists.txt以及主函数:
Run opencv、libtorch on your windows system_第6张图片
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然后运行主函数:
Run opencv、libtorch on your windows system_第8张图片
到这里,说明你的cmake项目建好了。

将你安装好的opencv的路径写到CMakeLists.txt文件中,让你的工程文件可以找到,如果没有反应,检查一下你的环境变量是否配置好。
Run opencv、libtorch on your windows system_第9张图片
然后再主函数中引入主要文件:
Run opencv、libtorch on your windows system_第10张图片
Run opencv、libtorch on your windows system_第11张图片
运行后可以打开自己的摄像头:
Run opencv、libtorch on your windows system_第12张图片
到这里,opencv就算配置好了。

接下来准备libtorch,libtorch需要到官网上下载压缩文件:

Run opencv、libtorch on your windows system_第13张图片
要下载Debug版本,不要下载Release版。
下载后解压缩,然后在CMakeLists.txt中添加相应项:
Run opencv、libtorch on your windows system_第14张图片
Run opencv、libtorch on your windows system_第15张图片
可以在这里添加CMake参数命令,当然你也可以写到CMakeLists.txt里面。查看输出:
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可以看到全部生成完毕。我完整的CMakeLists.txt如下:
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在主文件中引入必要的头文件:
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可以cout一个张量,检查是否可以运行,详细的代码可以自己写,我这里就贴出自己的结果:
Run opencv、libtorch on your windows system_第19张图片
到这里就基本可以运行。

小结一下,这个实验本来是自己想在windows上运行其他深度学习模型做的,后来总是出现各种bug,进行不下去了,所以这里就列一个最基本的环境,剩下的内容可能要在linux上重新做了。
出的bug截图如下:
Run opencv、libtorch on your windows system_第20张图片
一直卡在这里做不下去了,哈哈哈。

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