OpenCV-python DNN模块使用CUDA加速
背景
众所周知，Opencv底层是用C++编写的，大家使用最多的肯定也是在该语言下。尤其在使用CUDA加速模型推断这一块。这不由发问，难道Python就不能了吗？况且好多深度学习框架还是用Python编写。因此，这里为了相应Python的强大功能。记录一下如何用CUDA加速DNN推断过程。
问题的由来
相信有好多朋友都习惯使用Opencv自带的CUDA加速功能，通过设置：
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
来实现CUDA加速，但是很多情况下会遇到下面的情况：
Net::Impl::setUpNet DNN module was not built with CUDA backend; switching to CPU
这时候估计很纳闷，为什么我的有GPU也有相应的CUDA环境为什么不能使用CUDA加速呢。这是由于使用官方的OpenCV-python默认是CPU版本的，没有CUDA加速功能(我一直很纳闷为什么不发布编译后的CUDA版本呢)。所以，不能很轻松的去实现CUDA加速模型推理。那难道我们使用Python就不能实现CUDA加速模型推理了吗？答案明显是否定的。下面通过一系列步骤来实现Opencv DNN模块的CUDA加速
编译Opencv-python CUDA版本
1 下载源码
这里需要下载OpenCV和opencv_contrib的源代码，下载地址如下：
https://github.com/opencv/opencv
https://github.com/opencv/opencv_contrib
将源码下载后并解压到文件夹，按如下的项目结构：
opencv
----build #用来存放编译的文件
----source
-------opencv#解压的OpenCV项目
-------opencv_contrib#解压OpenCV-contrib项目
2 CMAKE编译
这里默认你已经安装了CMAKE这个编译工具了，下面就是对CMAKE进行一些配置操作了，配置如下：
其中source code这里一定要填写的是opencv源码的根目录，build the binaries这里则是在opencv根目录下新建的编译目录。
img
下面就是这样的一些配置，根据自己的需求去选择VS版本和平台，其它默认就可以了。
2.1 重要的参数选择
这里有几个选项一定要勾选这是我们能成功的关键。
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这个WITH_CUDA一定要勾选上，WITH_CUDNN也一定要勾选上。
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这几个OpenCV DNN的选项也一定要勾选上。
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这个OPENCV_ENABLE_NONFREE一定要勾选上，我第一次没有勾选。编译不报错但是OpenCV不能使用。
image-20210803193012667.png
这里重点要强调的是，是OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH这个选项，这里就是我们上面下载的opencv_contrib源码，但是这里到modules文件夹即可。还有一个就是CUDA_ARCH_BIN这个选项去选择，这个可以从官网去查询自己卡的算力，这里只保留自己的算力，其它值删除即可。
image-20210803193630237.png
下面的OpenCV一些路径配置，只需配置自己的OpenCV地址即可，按照自己的路径去修改。
image-20210803193758502.png
下面就去点击configure去生成配置，这里一定要选择一个网络较好的机器。因为这个过程中需要频繁的去下载组件的，有错也不要灰心。一定要无错误位置，最终生成的To be Build里有Python3和CUDA。如下图所示：
image-20210803194145005.png
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最后没有错误的情况下，点击Generate按钮，生成需要编译的文件。这里先不要关闭CMAKE软件，
img
点击Open Project用VS编译。
3 VS编译
通过前面打开Project后，就会跳转到VS界面。这里首先要确定的一点是，首先将模式调整为Release版本。
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同时必须保证bindings这个目录下有opencv_python3才进行下一步，否则即使编译成功仍然不能使用CUDA加速。
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首先选择ALL_BUILD->生成，接下来就是漫长的等待过程。我的机器大概编译了3个小时，
编译完成后，在INSTALL->生成，这个编译要快一点。下面就是等待他们完成了，编译完成后结果如下：
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这次人品比较好，一次成功中间没出任何错。谢天谢地呀！
4 验证
编译完成后会生成cv2.cp38-win_amd64.pyd这个文件路径如下图所示，我们只需将这个文件Copy到我们前面设置的OpenCV编译版本目录即可。
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下一步就可以测试了：
cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount()
通过上面一段代码如果输出为不为0，则说明我们已经可以使用CUDA加速我们的Python-OpenCV了。同时也不会再出现本文开头的那句提示了。
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
这两句也可以正常使用了。通过本人的实测使用CUDA版本加速OpenCV-Python速度提高了约40%，效果还是可以的。好的今天就先介绍到这里，有问题欢迎讨论。
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