VS2010 + CUDA7.5 + GPU编译OpenCV2.4.9

 opencv2.4.9调用GPU报错

OpenCV Error:Gpu
API call<invalid device symbol>in unknown function…

WIN7 + VS2010 + CUDA7.5 + CMake3.0.2
Cmake 重新编译opencv之后，显示编译成功。

代码：num_devices= cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount();
返回 num_devices 个数为1.

但是运行测试代码以及opencv自带的gpu
sample时会报错.
OpenCV Error:Gpu API call<invalid device symbol>in unknown function…



问题分析：
这是由于编译好的CUDA不支持本机GPU的原因，本机GPU型号为GeForce GT 602，计算能力为2.1（关于gpu型号对应的计算能力，参考https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），而Cmake编译的时候，由于"CUDA_GENERATION"
= Kepler. 所以默认生成的计算能力为3.0和3.5 。所以在调用opencv的GPU函数时会出现Gpu API call<invalid devicesymbol>in unknown function….的错误。
解决方案：
将"CUDA_GENERATION"= Auto.或者"CUDA_GENERATION" = Fermi.

测试运行成功：
测试代码：

[cpp] view
plain copy

 





#include <opencv2/opencv.hpp>  

#include <opencv2/gpu/gpu.hpp>  

using namespace cv;  

using namespace cv::gpu;  

  

int main()  

{  

    int num_devices = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount();  

    if(num_devices <= 0)  

    {  

        std::cerr<<"There is no device. "<<std::endl;  

        return -1;  

    }  

  

    std::cerr<<"getCudaEnabledDeviceCount NUM :"<<num_devices<<std::endl;  

      

  

    cv::Mat srcImage = cv::imread("M:\\work\\Pic\\cityWu.jpg");  

    cv::Mat dstImage;  

    cv::gpu::GpuMat d_srcImage;//upload image to GPU  

    cv::gpu::GpuMat d_dstImage;  

    d_srcImage.upload(srcImage);  

    cv::gpu::GpuMat dst;  

    dst.create(d_srcImage.size(),CV_8UC1);  

    cv::gpu::cvtColor(d_srcImage, d_dstImage, CV_BGR2GRAY);  

    d_dstImage.download(dstImage);  

    cv::imshow("RGB",srcImage);  

    cv::imshow("gray",dstImage);  

    cv::waitKey(0);  

    return 0;  

}  

运行结果：



序曲：
由于我的电脑GPU型号为NVIDIA GeForce GT 620，计算能力为2.1， （查看计算能力 网址）
首先我将"CUDA_GENERATION"= Auto，编译，生成。
但是在OpenCV.sln中生成opencv_core时，会报错，错误为：

1. CMakeError at cuda_compile_generated_bf_knnmatch.cu.obj.cmake:206 (message):
>C:\ProgramFiles (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\Microsoft.CppCommon.targets(151,5):error MSB6006: “cmd.exe”已退出，代码为 1。
即会有一个生成失败。
为了解决这个错误，
我将"CUDA_GENERATION" = Fermi. 
将CUDA_ARCH_BIN 设为2.0 2.1
将CUDA_ARCH_PTX清空，编译，生成。
然后，在OpenCV.sln中生成opencv_core，生成成功！！！

将我的错误以及改正过程贴出来，希望遇到同样情况的你，可以有所帮助！
切记：一定要注意查找好本机GPU的类型和计算能力，再生成相应的CUDA.

参考文章：
http://stackoverflow.com/questions/22823186/opencv-gpu-mat-hanging
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113