OpenCV开发笔记（十一）：OpenCV编译支持Gpu(cuda) 加速开发之win-qt-mingw32编译
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前言
在开发过程当中，正常OpenCV是不会使用GPU来获取视频流的，根据格式opencv获取到mat也占用部分cpu。本篇章将会讲解，添加OpenCV对gpu的支持。windows
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背景
摄像头的码流参数
读取流媒体视频流（默认使用）
cv::VideoCapture capture;
if(!capture.open("rtsp://admin:Admin123@192.168.0.65:554/h265/ch1/main/av_stream"))
{
qDebug() << __FILE__ << __LINE__ << "Failed to open camera: 0";
}else{
qDebug() << __FILE__ << __LINE__ << "Succeed to open camera: 0";
}
namedWindow("111", CV_WINDOW_NORMAL);
cvResizeWindow("111", 400, 300);
while(true)
{
cv::Mat mat;
LOG_DEBUG("start read mat");
capture >> mat;
LOG_DEBUG("finished read mat");
LOG_DEBUG("start show");
cv::imshow("111", mat);
LOG_DEBUG("finished show");
LOG_DEBUG("start decode");
CaptureManager::cvMat2QImage(mat);
LOG_DEBUG("finished decode");
int keyValue = cv::waitKey(10);
}
从上图可知，opencv读取没到来图像是处于读取状态，因此先忽略start、finished的问题，而后cv::mat显示花费2ms，使用软解码花费7ms。
而后查看cpu使用率，以下图：
再查看gpu使用率：
而后关掉代码，查看，以下图：
此处opencv并未使用GPU获取流媒体，咱们去掉显示代码部分，虽然看似影响了GPU的使用率可是在使用进程中并无代码的进程，以下图：
而后加入gpu的代码，测试是否使用了gpu，代码以下：
编译错误，以下图：
判断opencv相关gpu结论
以上得出结论，开发机打开流媒体时，占用了GPU缓存的使用，可是是没有使用GPU进行编解码的（在Processes中没有该进程），软解码时间须要7ms，软解码（mat转rgb888）改成硬解码的必要性也不大。
确认开发机上opencv的版本号
pkg-config –modversion opencv
Cuda下载和安装
本机的显卡，以下图：
查看改显卡是否支持cuda，查看网址：
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
确认支持
官网下载地址：
若下载慢，安装个迅雷下吧。
下载完后安装
出现安装失败
修改一下安装选项，以前是“精简”安装，如今使用“自定义”安装，从新安装以下图：
安装成功，以下图：
OpenCV下载
下载的是OpenCV3.4.0版本（配合开发机，以前的文章是3.4.1）。
当前最新版本为3.4.1。
下载地址：https://opencv.org/releases/page/3/
OpenCV contrib库介绍与下载
Opencv contrib是一些扩展工具库，提供了一些算法和一些工具，如图像模糊算法、2D图像进行三维重建、目标跟踪等等。
（注意：opencv_contrib必定要和opencv的版本对应）
下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
选择与opencv对应的版本，这里咱们选择opencv3.4.0（与开发机对应）。
OpenCV编译支持Gpu
不带gpu的能够查看《OpenCV开发笔记（一）：OpenCV介绍、编译》，可两章对比结合，本次编译描述过程较前面稍微简单点。
步骤一：解压到编译文件夹
步骤二：CMake配置
将python更新到最新版本3.8.0，并修改路径
继续编译
加上python3.8以后，确实能检测到cuda，可是只支持visual studio平台。
OpenCV编译Cuda小结
在windows上的Qt mingw32程序没法使用cuda加速。
（接下来，将转为windows下的msvc2015 32位进行cuda开发）。
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