视频截帧+光流 基于 CUDA 9 + OpenCV 3

在计算机视觉领域中，视频算法是重要的一个部分，不同于图像，视频需要含有时序特征的多帧图像，同时，还包括一定的运动信息，如光流。在预处理时，需要将视频中的图像和光流提取出来，开源工程 dense_flow 已经实现这个功能，支持GPU操作。

在CUDA 9和OpenCV 3中，配置dense_flow工程。

编译OpenCV

OpenCV的编译步骤如下：

OpenCV 3

CUDA 9不支持OpenCV2.x，只能选用3.x，如3.1.0， 参考

OpenCV源码

下载OpenCV源码文件，并解压：

wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.1.0.zip

unzip 3.1.0.zip

cd opencv-3.1.0
复制代码

opencv_contrib

在opencv-3.1.0中，下载opencv_contrib文件，并解压：

wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip

unzip 3.1.0.zip
复制代码

位置如下：

原因是，SURF或SIFT算法移入 opencv_contrib ，需要参于源码编译，在 dense_flow 中，调用SURF算法，否则无法找到SURF，参考。

Error：

undefined reference to `cv::xfeatures2d::SURF::create(double, int, int, bool, bool)'
复制代码

修改cmake文件

CMake Error：

CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files:
CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)
复制代码

原因是，nppi已经废弃，需要替换其他的CUDA，同时，CUDA 2.0已经不兼容当前版本，需要删除。

需要修改 cmake文件夹 下的FindCUDA.cmake和OpenCVDetectCUDA.cmake，还有修改common.hpp。

修改 FindCUDA.cmake 文件，3处替换：

替换

find_cuda_helper_libs(nppi)
复制代码

为

find_cuda_helper_libs(nppial)
  find_cuda_helper_libs(nppicc)
  find_cuda_helper_libs(nppicom)
  find_cuda_helper_libs(nppidei)
  find_cuda_helper_libs(nppif)
  find_cuda_helper_libs(nppig)
  find_cuda_helper_libs(nppim)
  find_cuda_helper_libs(nppist)
  find_cuda_helper_libs(nppisu)
  find_cuda_helper_libs(nppitc)
复制代码

替换

set(CUDA_npp_LIBRARY "${CUDA_nppc_LIBRARY};${CUDA_nppi_LIBRARY};${CUDA_npps_LIBRARY}")
复制代码

为

set(CUDA_npp_LIBRARY "${CUDA_nppc_LIBRARY};${CUDA_nppial_LIBRARY};${CUDA_nppicc_LIBRARY};${CUDA_nppicom_LIBRARY};${CUDA_nppidei_LIBRARY};${CUDA_nppif_LIBRARY};${CUDA_nppig_LIBRARY};${CUDA_nppim_LIBRARY};${CUDA_nppist_LIBRARY};${CUDA_nppisu_LIBRARY};${CUDA_nppitc_LIBRARY};${CUDA_npps_LIBRARY}")
复制代码

替换

unset(CUDA_nppi_LIBRARY CACHE)
复制代码

为

unset(CUDA_nppial_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppicc_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppicom_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppidei_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppif_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppig_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppim_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppist_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppisu_LIBRARY CACHE)
  unset(CUDA_nppitc_LIBRARY CACHE)
复制代码

修改 OpenCVDetectCUDA.cmake 文件，2处删除：

将"Fermi"注释，将"Kepler"提前，即删除"Fermi"的if分支，主要是为了删除CUDA的2.0版本兼容。

set(__cuda_arch_ptx "")
  if(CUDA_GENERATION STREQUAL "Fermi")
    set(__cuda_arch_bin "2.0")
  elseif(CUDA_GENERATION STREQUAL "Kepler")
    set(__cuda_arch_bin "3.0 3.5 3.7")
复制代码

修改为

set(__cuda_arch_ptx "")
  if(CUDA_GENERATION STREQUAL "Kepler")
    set(__cuda_arch_bin "3.0 3.5 3.7")
复制代码

在CUDA版本大于6.5时，删除2.0版本的兼容，修改完成如下：

elseif(${CUDA_VERSION} VERSION_GREATER "6.5")
        set(__cuda_arch_bin "3.0 3.5")
复制代码

在 opencv-3.1.0/modules/cudev/include/opencv2/cudev/common.hpp 的头文件中，添加：

#include <cuda_fp16.h>
复制代码

参考

hdf5 Error

Error:

hdf5.hpp:40:18: fatal error: hdf5.h: No such file or directory
复制代码

修改opencv-3.1.0/modules/python/common.cmake文件，在文件头部中，添加

find_package(HDF5)
include_directories(${HDF5_INCLUDE_DIRS})
复制代码

参考

make

执行make操作，在 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中，需要引入 opencv_contrib ：

make -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/data1/wcl/workspace/opencv-3.1.0/opencv_contrib-3.1.0/modules/ ..
复制代码