opencv各个安装包，GPU模块安装

还有一点就是使用GPU模块，需要在 用CMake编译OpenCV时使其中的 WITH_CUDA 和 WITH_TBB 的宏生效，为ON 。 

superpack是有各个版本的lib文件，这个要加入vs2010的库目录的

• 自己编译的库，库目录为：D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build\my\install\lib
• 32位系统 & VC2008，库目录为：D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build\x86\vc9\lib
• 32位系统 & VC2010，库目录为：D:\Program Files\OpenCV2.3.1\build\x86\vc10\lib

而如果是专门为某个版本vc编译的库，比如 OpenCV for Windows(VC2010专用版)那么就只有vc10的lib

如还不懂可阅读下

http://www.opencv.org.cn/index.php/VC_2008_Express下安装OpenCV2.3.1

使用gpu模块开头必须使用

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/gpu/gpu.hpp"

两个使用gpu模块的例子：

http://opencv.org/platforms/cuda.html

http://code.opencv.org/issues/1713

源代码只是少了build文件夹

下图是源代码版本

下图是superpack版本，看出来只是多了build文件夹，该文件夹是opencv.sln解决方案，用vs打开后，点击生成解决方案就会生成bulid文件夹，里面是动态链接库lib文件和dll文件，lib是编写程序后连接需要，dll是运行程序时需要

OpenCV2.3在CUDA4.0+VS2008+win7 32bit环境下的配置

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http://code2.us/2012/04/configure-opencv23-in-cuda40-vs2008win7_32bit/

1. 下载相关文件
2. 1. 在sourceforge上下载OpenCV2.3相关文件，其中：
   2. • OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe 包含了源码和已编译好的版本，本教程以superpack为例；
      • OpenCV-2.3.0-win-src.zip 只包含源码；
      • OpenCV-2.3.0-gpu-support-win32-vs2008.zip 是针对OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe 对GPU支持的补充包，如果想直接使用superpack中已编译好的版本且需要CUDA支持，需要下载此包。
   3. 运行OpenCV-2.3.0-win-superpack.exe，得到OpenCV2.3文件夹，其中build问价家为已编译好版本，opencv文件夹为源码；
3. 源码编译（使用superpack中已编译好的版本可跳过此步骤）
4. 1. 下载并安装CMake. http://www.cmake.org/
   2. 运行CMake (cmake-gui)（我使用的是CMake2.8.7，各版本界面安排可能稍许不同），填写源码位置，及build输出位置：PIC1
   3. 点击下方 configure 按钮，选择编译器：PIC2 点击Finish，等待configure完毕；
   4. configure完毕后，配置build选项：PIC3 需要CUDA4.0需要注意 勾选WITH_CUDA： PIC4 他默认，或根据自己需要配置即可；
   5. 配置完毕，点击Generate生成build，在第二步中填入的build输出文件夹下会生成一个OpenCV project，运行OpenCV.sln，生成debug、release解决方案，等待生成完毕；
   6. 生成完毕后，在bin和lib文件夹下会生成debug和release的DLL，EXE，LIB，至此，源码编译步骤完毕。
5. 配置OpenCV2.3
6. 1. 建立OpenCV23文件夹，以D:\OpenCV23 为例，将解压superpack得到的build问价夹拷贝到该目录下；
   2. 若是自行编译，将2-6中的debug和release 的DLL和EXE覆盖D:\OpenCV23\build\x86\vc9\bin；LIB覆盖D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib；若是使用superpack已编译好版本，将OpenCV-2.3.0-gpu-support-win32-vs2008.zip中的DLL和LIB分别加入上面两个目录替换同名文件；
   3. 将 D:\OpenCV23\build\x86\vc9\bin 加入到PATH变量；
   4. 在VS中 工具->选项->VC++目录中，包含文件添加：D:\OpenCV23\build\include\opencv

      D:\OpenCV23\build\include

      库文件添加：D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib

   5. 在建立的项目中，需要附加依赖项：DEBUG:D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_core230d.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_highgui230d.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_video230d.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_ml230d.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_legacy230d.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_imgproc230d.lib

      RELEASE:

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_core230.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_highgui230.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_video230.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_ml230.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_legacy230.lib

      D:\OpenCV23\build\x86\vc9\lib\opencv_imgproc230.lib

   6. 至此，OpenCV2.3在CUDA4.0+VS2008+win7 32bit环境下的配置完毕。
7. 遇到的问题

7rack在编译OpenCV2.3和CUDA4.0中遇到了诸如：

1> D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/core/operations.hpp(1265): error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/index_testing.h(144): warning: variable “p1″ was set but never used

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/index_testing.h(221): warning: variable “p1″ was set but never used

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(359): error: this operator is not allowed in a template argument expression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(359): error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(359): error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(394): error: this operator is not allowed in a template argument expression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(394): error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(394): error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(432): error: this operator is not allowed in a template argument expression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(432): error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(432): error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(464): error: this operator is not allowed in a template argument expression

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(464): error: expression must have a constant value

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(464): error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(519): error: expected a “>”

1>D:\OpenCV2.3\build\include\opencv2/flann/autotuned_index.h(526): error: expected a “>”

的OpenCV2.3头文件的错误，这nvcc编译器的编译方法引起的错误，解决方法是，给每一个变量加上()括号（以上面这个operations.hpp(1265)为例）：

operations.hpp 第1265行：

CV_DbgAssert( this->idx < cn ); 改成： CV_DbgAssert( (this->idx) < (cn) );

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http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/details/7529684 

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    原始作者：季亚

    前面，我们讲到了使用OpenCV-2.4.0在Visual Studio 2005/2008/2010常规编译的方法，本文则主要讲述如何使OpenCV支持CUDA高速运算。

   我们将要使用的工具除了常规编译方式使用的工具外，还要使用CUDA tookit和GPU Computing SDK，如本人使用的版本分别为cudatoolkit_4.2.9_win_64.msi和gpucomputingsdk_4.2.9_win_64.exe（我的电脑是64位系统），相关文件可以从官网下载。

    下载完成后并安装，确保CUDA SDK的bin目录（“C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK4.2\C\common\bin”）已经添加到环境变量中后，我们就开始编译支持CUDA高速运算的OpenCV。

    本文以Visual Studio 2005 Professional为例，其他编译器总体一样，只不过在intel tbb环境变量配置这一步略微不同，可以参考博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件。

一、生成项目文件

    假设我们已经将OpenCV-2.4.0源代码放到“C:\Program Files\OpenCV\src”目录下，安装完成cmake，并将ntel tbb可执行目录添加到系统环境变量，并使变量生效，相关部分参考博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件。

    运行cmake，如图1所示，然后单击“Where is the source code:”右侧的“Browse Source”，浏览到“C:/ProgramFiles/OpenCV/src”文件夹，单击“where to build the binaries:”右侧的“Browse Build”，浏览到“C:/Program Files/OpenCV/vs2005”文件夹（vs2005文件夹是我自己创建的）。

图1 配置源代码和生成目录

    然后单击左下方的“Configure”按钮，这时会弹出“cmake-gui”窗口，在“Specify the generator for this project”下拉菜单选择“Visual Studio 8 2005”、“Usedefault native compilers”后，单击“Finish”按钮，如图2所示。

图2 生成项目类型选择

完成以上操作后勾选“BUILD_EXAMPLES”、“CUDA_BUILD_CBUIN”、“CUDA_VERBOSE_BUILD”、“WITH_TBB”和“WITH_CUBLAS” 、“WITH_CUDA”，注意这里千万不要勾选“CUDA_BUILD_EMULATION”选项，不然会报错的，如下所示。

 

[plain]  view plain copy

1. CMake Error at C:/Program Files (x86)/CMake 2.8/share/cmake-2.8/Modules/FindCUDA.cmake:616 (message):  
2.   CUDA_BUILD_EMULATION is not supported in version 3.1 and onwards.  You must  
3.   disable it to proceed.  You have version 4.2.  

 

    这是因为在从CUDA 4.0开始NPP（NVIDIA Performance Primitives library，英伟达基本性能库）就是CUDA tookit的一部分面不再单独提供了。

    配置tbb相关目录（包含目录、可执行目录和库目录），详情参考本人博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件。这里不再赘述。

    单击“Configure”按钮，所有红色行已经变为白色，在下方的信息我们会看到如下信息：

 

[plain]  view plain copy

1. Other third-party libraries:  
2.   Use IPP:                     NO  
3.   Use TBB:                     YES (ver 4.0 interface 6004)  
4.   Use Cuda:                    YES (ver 4.2)  
5.   Use Eigen:                   NO  
6.   
7. NVIDIA CUDA:                   (ver 4.2)  
8.   Use CUFFT:                   YES  
9.   Use CUBLAS:                  YES  
10.   NVIDIA GPU arch:             11 12 13 20 21  
11.   NVIDIA PTX archs:            11 12 13 20 21  
12.   NVIDIA GPU features:         11 12 13 20 20 20  

 

    特别注意，有两条为“Use TBB: YES (ver 4.0 interface 6004)”和“Use Cuda: YES (ver 4.2)”的字样，证明我们已经将intel tbb和CUDA正确配置。

    最后点击Generate，下方的信息里面会有一条为“Generating done”的字样（如图3所示），而且我们已经成功生成项目文件（如图4所示）。

图3 “Generating done”

图4 成功生成项目文件

二、编译生成目标文件

三、整理目录

四、配置并测试OpenCV-2.4.0函数库

    说明：由于第二、第三和第四部分与本人另一篇博文：使用OpenCV-2.4.0.exe文件编译x86或x64平台Visual Studio2005/2008/2010目标文件完全相同，只不过编译时需要相当长的时间，这里不再赘述。

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