OpenCV 4.3.0 (最新版) のビルドとインストール，CUDA 対応可能（ソースコードを使用）（Windows 上）

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

1. Python のインストール

   Python の URL: http://www.python.org/

   インストール手順の詳細は： 別ページで説明している．

2. pip と setuptools の更新，Python 開発環境（JupyterLab, spyder）のインストール

   コマンドプロンプトを管理者として実行し，次のコマンドを実行．

   python -m pip install -U pip setuptools
   python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
   

numpy のインストール

1. Windows では，コマンドプロン プトを管理者として実行．
2. numpy のインストール

   python -m pip install -U numpy
   

Git, cmake のインストール

Git の URL: https://git-scm.com/

cmake の URL: https://cmake.org/download/

• Windows での Git, cmake のインストール手順: 別ページで説明している．
• Ubuntu での Git, cmake のインストール手順:

  sudo apt -yV install git cmake cmake-curses-gui cmake-gui
  

Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール

Windows での Visual C++ ビルドツール (Build Tools) のインストール手順: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール

※ GPU とは，グラフィックス・プロセッシング・ユニットの略で、コンピュータグラフィックス関連の機能，乗算や加算の並列処理の機能などがある．

ダウンロードページ

• NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのダウンロード用ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

詳細説明

• Windows での NVIDIA グラフィックスボード・ドライバのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA CUDA ツールキットのインストール

※ CUDA とは，NVIDIA社が提供している GPU 用のプラットフォームである．

ダウンロードページ

• NVIDIA CUDA ツールキットのダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

詳細説明

• Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

（NVIDIA GPU を使うとき）NVIDIA cuDNN のインストール

ダウンロードページ

• NVIDIA cuDNN のダウンロード用ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn から cuDNN を入手

  ダウンロードして展開（解凍）したら，パスを通しておくこと．

詳細説明

• Windows での NVIDIA CUDA ツールキットのインストール: 別ページで説明している．

（オプション）OpenBLAS のインストール

OpenBLAS と連携させたいときは、前もって OpenBLAS をインストールしておく

• Windows でのインストール手順は、 「OpenBLAS をソースコードからビルドして、インストール（clang, flang を使用）（Windows 上）」で説明している．

（オプション）VTK のインストール

VTK と連携させたいときは、前もって VTK をインストールしておく

• Windows での VTK のインストール手順は、 「Windows で VTK 最新版をソースコードからビルドして、インストールする（Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）」で説明している．

OpenCV のインストール（ソースコードを使用）

OpenCV を C:\opencv, C:\opencv_contrib にインストールする

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行．

   操作の途中でエラーが出たときは， Visual Studio の x64 Native Tools コマンドプロンプトを使い，操作をやり直すと解決する場合がある．

   ※ その起動は，Windows のメニューで「Visual Studio 20..」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」（あるいは類似名のもの）を選ぶ

   ※ 「x64 Native Tools コマンドプロンプト (Command Prompt)」がないときは， Visual C++ ビルドツールのインストールを行う． Visual C++ ビルドツールのインストール手順は，別ページで説明している．

2. ディレクトリを削除する

   mkdir C:\tools
   cd C:\tools
   rmdir /s /q opencv
   rmdir /s /q opencv_contrib
   
3. OpenCV と OpenCV contrib のソースコードをダウンロード

   cd C:\tools
   git clone -b 4.3.0 https://github.com/opencv/opencv.git
   
4. OpenCV contrib のソースコードをダウンロード

   cd C:\tools
   rmdir /s /q opencv_contrib
   git clone -b 4.3.0 https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
   
5. Python 3 のバージョンを調べる

   バージョン 3.8 系列なのか、3.7 系列なのか、3.6 系列なのか、調べる．この情報はあとで使う．

   下の実行例では、Python のバージョンは 3.8 系列（3.8.3） である

   python --version
   
6. Python 3 の場所を調べる

   複数表示されたときは，表示の一番上を使う．この結果は，あとの設定で使う．

   where python
   
7. cmake の実行

   cmake でのオプションについて

   • 「cmake -G "Visual Studio 16 2019"」

     下の手順は「cmake -G "Visual Studio 16 2019"」とある通り、 Visual Studio 2019 の Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使う場合の手順である．

   • パスの区切りは「\」でなくて「/」

     「C:\tools」ではなくて「C:/tools」のようにしている． 「\」は使わずに「/」を使う． これは、opencv_contrib の modules 下の cmake のエラーを回避するため．

   • Python 2 の設定
     Python 2 を使いたい場合には，次のように設定する．

     -DBUILD_opencv_python2=ON ^
     -DPYTHON2_EXECUTABLE=C:/Python27/python.exe ^
     -DPYTHON2_INCLUDE_DIR=C:/Python27/include ^
     -DPYTHON2_LIBRARY=C:/Python27/libs/python27.lib ^
     -DPYTHON2_NUMPY_INCLUDE_DIRS=C:/Python27/lib/site-packages/numpy/core/include ^
     

     なお「-DPYTHON2_LIBRARY=C:/Python27/libs/python27.lib」は， 実際の自分のパソコンのファイルを検索し、 実際に存在するファイル名を設定すること

   • Python 3 の設定

     次の設定は， 実際の自分のパソコンのファイルを検索し、 実際に存在するファイル名を設定すること

     • -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=C:/Program Files/Python38/python.exe
     • -DPYTHON3_EXECUTABLE=C:/Program Files/Python38/python.exe
     • -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=C:/Program Files/Python38/include
     • -DPYTHON3_LIBRARY=C:/Program Files/Python38/libs/python38.lib
     • -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=C:/Program Files/Python38/lib/site-packages/numpy/core/include

     ※ 先ほど調べた Python 3 のバージョンが、Python 3.8 系列のときは「python38.lib」となり、 Python 3.7 系列のときは「python37.lib」のようにとなる．

   cmake の実行手順例は次の通り

   cd c:\tools
   cd opencv
   rmdir /s /q build
   mkdir build
   cd build
   del CMakeCache.txt
   cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
   -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE ^
   -DWITH_CUDA=ON ^
   -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=C:/tools/opencv_contrib/modules ^
   -DINSTALL_TESTS=ON ^
   -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON ^
   -DWITH_PYTHON=ON ^
   -DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON ^
   -DBUILD_opencv_python2=OFF ^
   -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python38/python.exe" ^
   -DBUILD_opencv_python3=ON ^
   -DPYTHON3_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python38/python.exe" ^
   -DPYTHON3_INCLUDE_DIR="C:/Program Files/Python38/include" ^
   -DPYTHON3_LIBRARY="C:/Program Files/Python38/libs/python38.lib" ^
   -DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS="C:/Program Files/Python38/lib/site-packages/numpy/core/include" ^
   -DBUILD_EXAMPLES=ON ^
   -DWITH_OPENGL=ON ^
   -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=OFF ^
   ..
   

   cmake でのオプションの調整

   • NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN の設定例

     例えば，上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加えるなどが考えられる．

     -DWITH_CUDA=ON ^
     -DCUDA_FAST_MATH=ON ^
     -DWITH_CUBLAS=ON ^
     -DWITH_CUDNN=ON ^
     -DWITH_NVCUVID=ON ^
     -DOPENCV_DNN_CUDA=ON ^
     -DCUDA_ARCH_PTX=7.5 ^
     

     ※ 「-DCUDA_ATCH_PTX=7.5」は，CUDA PTX 7.5 用のみをビルドすることにして，ビルド時間短縮のため

   • Intel MKL を使いたいとき

     ※ Intel MKL は，「w_mkl_2019.4.245.exe」を用いてインストール済み，そして，「C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2019\windows\redist\intel64_win\tbb\vc_mt」にパスが通っているとする．

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える

     -DWITH_MKL=ON ^
     -DMKL_USE_MULTITHREAD=ON ^
     -DWITH_TBB=ON ^
     -DMKL_WITH_TBB=ON ^
     

   • VTK を使いたいとき

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える．

     ※ Windows での VTK のインストール手順は、 「Windows で VTK 最新版をソースコードからビルドして、インストールする（Visual C++ ビルドツール (Build Tools) を使用）」で説明している．

     -DWITH_VTK=ON ^
     -DVTK_DIR="C:/tools/VTK" ^
     

   • OpenNI2 を使いたいとき

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える．

     ※ Windows でのインストール手順は、 「Windows で libPCL 1.9.0, Boost, Eigen, OpenNI 2.2, NITE2 のインストール」で説明している．

     -DWITH_OPENNI2=ON ^
     -DOPENNI2_INCLUDE="C:/Program Files/OpenNI2/include" ^
     -DOPENNI2_LIB="C:/Program Files/OpenNI2/lib" ^
     -DOPENNI2_REDIST="C:/Program Files/OpenNI2/Redist" ^
     

   • OpenBLAS を使いたいとき

     上に書いた cmake でのオプションに、次を付け加える．

     ※ Windows での OpenBLAS のインストールは「OpenBLAS をソースコードからビルドして、インストール（clang, flang を使用）（Windows 上）」で説明している．

     -DOpenBLAS_LIB="C:/tools/OpenBLAS/lib/openblas.lib" ^
     -DOpenBLAS_INCLUDE_DIR="C:/tools/OpenBLAS/include/openblas" ^
     -DWITH_LAPACK=ON ^
     -DLAPACK_LIBRARIES="C:/tools/lapack-release/lib/lapack.lib" ^
     -DLAPACK_INCLUDE_DIR="C:/tools/lapack-release/CBLAS/include" ^
     -DLAPACK_CBLAS_H="C:/tools/lapack-release/CBLAS/include/cblas.h" ^
     

8. cmake の実行結果の確認

   Python 3 のところが自動設定される（Python 3 を使わない場合は，その設定は無視）

   ※ 下図のとおりになるとは限らない．

   ※ 最後のコマンドの実行の結果，エラーメッセージが出た場合には，自動設定がうまくいっていない．設定を変えてやり直す．
9. ソースコードからビルドし、インストールする

   cmake --build . --config RELEASE --target INSTALL
   
10. 結果の確認

    エラーが無ければ，インストールが終わっている．エラーメッセージが出ていないことを確認． そして，インストールが終わっていることも確認．

    ※ 黄色の警告メッセージは無視しても良い
11. Windowsのシステム環境変数Pathの設定

    次を追加する

    C:\tools\opencv\build\bin\release
    

12. Python 関係のファイルもインストールされていることを確認

    実際の Python インストールディレクトリに読み替えて実行すること．

    dir "C:\Program Files\Python38\lib\site-packages\cv2"
    

    ※ Python 関係のファイルがインストールされていない場合でも，Python ローダ (python loader) を使用することは推奨しない．（Python ローダの利用では，エラーが出たときに，Python のインストールからやり直す可能性がある．Python ローダをよく知らずに実行するのは避けること）

13. Python でOpenCV のバージョン確認

    python -c "import cv2; print( cv2.__version__ )"