ubuntu python3 opencv 4.1.0 with cuda ,mkl&tbb 설치

opencv 를 사용할 일이 많은데 조금 더 빠르게 할 수 없을따 하다가 mkl+tbb와 cuda옵션을 이용하여 설치

1.기존 설치된 패키지 업데이트

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2. 설치에 필요한 프로그램 설치

sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev libv4l-dev v4l-utils libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libqt4-dev mesa-utils libgl1-mesa-dri libqt4-opengl-dev libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev python2.7-dev python3-dev python-numpy python3-numpy cmake-qt-gui3.

3. MKL&TPP &CUDA설치

1. MKL&TBB 설치

다운로드 페이지에서 메일을 등록하면 링크가 온다. 링크를 클릭하여 MKL과 TPP를 설치한다. install_gui.sh를 root권한으로 설치하면 설치위치는 /opt/intel이 된다.

2. CUDA설치

이전 포스팅 참조

2.

4. OpenCV 설치

1. opencv 다운

mkdir opencv && cd opencv
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/4.1.0.zip && unzip opencv.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/Itseez/opencv_contrib/archive/4.1.0.zip&&unzip opencv_contrib.zip
rm -rf opencv.zip opencv_contrib.zip
  1. opencv 빌드
cd opencv-4.1.0
mkdir build && cd build
cmake-gui .

위에서 source code에 opencv-4.1.0 , build code에 opencv-4.1.0/build를 입력해준후 configure을 누른다. 창이뜨면 finish를 누르고 진행

WITH_TBB,WITH_CUDA,MKL_WITH_TBB,BUILD_TBB클릭

OPENCV_EXTRA_MODULE_PATH 아까 설치한 opencv_contrib의 modules로 지정

CMAKE_CONFIGURATION_TYPES = Release 입력

MKL_ROOT_DIR=/opt/intel/mkl 입력

다시한번 configure클릭

FAST를 search에서 입력하고 전부클릭 또 configure클릭하면 이제 빨간색이뜬게 없다. generate 를 누르자. 완료 하였으면 나와서 make 후 install 한다

make -j 4(사용할 코어수)

sudo make install

아래는 mkl+tbb와 cuda를 사용하였을시 성능표이다.

출처 https://jamesbowley.co.uk/build-opencv-4-0-0-with-cuda-10-0-and-intel-mkl-tbb-in-windows/

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