64位win7+opencv3.0.0+cuda6.5配置过程

64位win7+opencv3.0.0+cuda6.5配置过程

作；1.安装之前确认自己的显卡是否支持CUDA，，并；2.从http://www.nvidia.cn/；3.从https://developer.nvi；4.从http://opencv.org/dow；5.从；二、配置CMAKE；由于未重新编译的OpenCV不支持CUDA，所以；1.点击cmake

64位Windows7+OpenCV3.0.0+CUDA6.5
一、准备工作
1. 安装之前确认自己的显卡是否支持CUDA，，并记住自己显卡的计算能力。本机显卡为GF840M计算能力为5.0
2. 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装。
3. 从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载最新版的CUDA Toolkit6.5 64位，安装，并将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5\bin添加到环境变量中（检查是否已经默认添加），然后重启电脑。具体安装过程可参考
4. 从http://opencv.org/downloads.html下载opencv3.0.0beta版本，并解压到D:\software\OpenCV300
5. 从
二、配置CMAKE
由于未重新编译的OpenCV不支持CUDA，所以需要对OpenCV 源文件进行重新编译产生新的库文件。
1. 点击cmake-gui.exe, 开启对话框，并添加源代码路径（sources文件夹）如下图所示。并添加输出工程文件路径（图中使用自建的vs2012_gpu文件夹）。点击Configure, 产生选项。

2. 在弹出对话框中选择目标平台：我这里选择
VS11 Win64,然后点击Finish

3.为了加快编译，可以将CUDA_ARCH_BIN中的数字设置为目标GPU的Compute Capability。比如本机显卡为GF840m，将CUDA_ARCH_BIN设置为3.0、3.5、5.0，CUDA_ARCH_PTX为5.0。并确定WITH_CUDA 选项已被勾选。
再次点击Configure按钮完成配置（注意这里要再Configure一次）。最后点击Generate按钮生成OpenCV工程文件。
注意：CUDA_ARCH_BIN和CUDA_ARCH_PTX的值参看
，希望能有高人指点

三、编译OPENCV
1.以管理员身份打开VS2012，然后打开OpenCV.sln文件，选择View-> Properties Manager->分别选中ALL_BUILD中的Debug和Release上的
Microsoft.Cpp.Win64.user，依次添加Executable Directories、Include Directories和Library Directories。

2.执行编译即可（Debug/Release）。（这个过程比较漫长，win7 64位，4GB内存，大概需要3小时）
3. 点击CMakeTarget下的INSTALL->右键->仅本工程build，之后会在
D:\software\OpenCV300\opencv\vs2012_gpu\install文件夹下的bin文件夹中存放相应的动态库，在lib文件夹下存放相应的静态库。
4.将D:\software\OpenCV300\opencv\vs2012_gpu\install\x64\vc11\bin加入环境变量，并重启。
四、测试

1. 打开vs2012，新建一个控制台应用程序，为vs2012配置OpenCV环境：选择View-> Properties Manager->分别选中Debug和Release上的
Microsoft.Cpp.Win64.user，点击右键-->Properties：VC++
Directories，Include Directories

3.选中工程->Properties->Configuration
Properties->Linker->Input->AdditionalDependencies：Debug和
Release，添加相应的.lib库；
注意：图片相关需要加opencv_imgcodecs300d.lib
视频相关需要加opencv_videoio300d.lib
4.在D:\software\OpenCV300\opencv\sources\samples\gpu下找个demo测试。并在代码加入（如果iDevicesNum结果非0，说明安装配置正确。）
int iDevicesNum = getCudaEnabledDeviceCount();
cout<<iDevicesNum<<endl;

参考：http://qingqingzjin.blog.163.com/blog/static/1881032672014323114530887/ http://wenku.uu456.com/view/9893ec57763231126edb11b8.html http://stackoverflow.com/questions/22823186/opencv-gpu-mat-hanging