python - 如何在 python (Windows) 上的 openCV dnn 模块上使用 GPU 加速？

Question

我想使用opencv-python4.4对YOLOv3进行推理。但它默认使用CPU。我已阅读此说明here ，表示新版本opencv4.2.0已经支持GPU了。但该说明仅适用于 Ubuntu，但我的是 Windows10。

我尝试过，您能指导我如何在 Wondows10、Python 中完成此操作吗？由于我直接使用，出现了错误:

cv::dnn::dnn4_v20191202::Net::Impl::setUpNet DNN module was not built with CUDA backend; switching to CPU

看来我必须手动编译opencv，但不是针对Cpp吗？但我只想在 python 上实现它。谁能给我一些指示吗？

Answer 1

您确实需要自己构建 OpenCV。

当您使用 OpenCV 的 Python 绑定(bind)时，OpenCV 库本身是用 C++ 而不是 Python 编写的。这也解释了 OpenCV 如何使用 CUDA(另一个 C++ 库)来访问 NVidia GPU。

您链接的说明来自与 OpenCV 无关的人，他承认存在反 Windows 偏见。这意味着这些说明对您没有用。

These instructions请涵盖 Windows 构建。

摘要:

• 使用 Visual Studio 2019(Microsoft 最新的 C++ 编译器)和 CMake
• 下载并安装 OpenCV
• 下载并安装 CUDA 和 cuDNN
• 下载并安装 Anaconda3 并将其用作默认 Python
• 设置环境变量，以便 CMake 可以找到您已安装的库
• 设置环境变量和选项，以便 CMake 知道您还需要 OpenCV 的 Python 绑定(bind)
• 使用 CMake 为 Visual Studio 创建 .sln 文件
• 在 Visual Studio 中打开 .sln 并构建它。
• 这会生成您需要的 cv2.cp37-win_amd64.pyd 文件。