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@Mikeinu

【C++】Visual Studio C++でOpenCVおよびLibtorchの始め方

Last updated at Posted at 2023-02-10

今回はVisual Studio C++でのOpenCVおよびtorchのC++版Libtorchの始め方を紹介する

Visual Studioのインストール

  1. Visual Studio のインストーラーをダウンロードする
    https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/

  2. ダウンロードした次のいずれかのエディションのインストーラーをダブルクリックする

  3. Microsoft のライセンス条項とプライバシーに関する声明の確認を求められるため、続行を押す
    privacy-and-license-terms.png

  4. C++ によるデスクトップ開発を選択して、インストールをクリックする
    vs-installer-workloads.png

  5. 諸々オプションの設定をして、Installを押す

OPenCVをダウンロードして展開する

  1. 以下のサイトからWindowsを選択して、OpenCVのソースコードのインストーラーをダウンロードする

    https://opencv.org/releases/

  2. ダウンロードしたファイルをクリックして、C:/を選択し、C:/にファイルを展開する

C++用torchライブラリをダウンロードして展開する

C++用torchライブラリであるLibtorchをダウンロードして展開する

  1. 下記リンクからLibtorchをCPU版かGPU版のDebug/release用それぞれダウンロードする
    https://pytorch.org/
  2. ダウンロードしたzipを任意のフォルダに展開する

NVIDIAのインストールする※GPU使用の場合

  1. CUDA Toolkitのインストーラーをダウンロードする
    https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
  2. インストーラーを実行して、インストールする
  3. cuDNNをインストールする
    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

Visual Studioの設定・ビルド

  1. Visual Studio を起動し、新しいプロジェクトを作成する
  2. プロジェクト->モジュールの追加から.cppファイルを追加する
    Visual_Studio_1.PNG
    Visual_Studio_2.PNG
  3. プロジェクト->プロパティを押して、現在表示しているプロジェクトの設定ページを表示する
    Visual_Studio_3.PNG
  4. 左上の構成からデバックかリリースを選択する
    デバック環境とリリース環境を分けて設定できる
  5. C/C++->全般を押して、追加のインクルードディレクトリをクリックして、編集を押す
    Visual_Studio_4.PNG
  6. 空いているところをクリックして、追加したいヘッダーのパスをコピペして、OKを押す 
    C:\Program Files (x86)\OpenCV\opencv\build\include
  7. リンカー->全般を押して、追加のライブラリディレクトリをクリックして、編集を押す
    Visual_Studio_5.PNG
  8. 空いているところをクリックして、追加したいライブラリのパスをコピペして、OKを押す 
    C:\Program Files (x86)\OpenCV\opencv\build\x64\vc16\lib
  9. 構成プロパティ->デバッグを押して、環境に下記の動的リンクライブラリのパスをコピペして、OKを押す。もしくはPCのシステムの環境変数に下記を追加 
    C:\Program Files (x86)\OpenCV\opencv\build\x64\vc16\bin
    Visual_Studio_6.PNG
  10. 下記のOpenCVのコードを編集画面にコピペする
  11. 緑色の三角ボタンを押して、デバックモードでビルドする
  12. モードをDebugからreleaseに変更して、ビルド->ソリューションのビルド押して、リリース用exeファイルを作成する

下記のような画面が表示されたら、正常にビルドできている。
Visual_Studio_7.PNG

OpenCVのC++コード

引数に入力動画を渡して、ただoutput.mp4という名前で保存するだけのプログラム。

output.cpp
#if _DEBUG
#pragma comment(lib, "opencv_world470d.lib")
#else
#pragma comment(lib, "opencv_world470")
#endif

#include <iostream>
#include <thread>
#include <memory>
using namespace std;

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" //動画を表示する際に必要

constexpr int TIME_TO_SLEEP = 10000;

int main(int argc, const char* argv[])
{
    Mat img(Size(640, 360), CV_8UC3);
    Mat gray_img(Size(640, 360), CV_8UC1);
    Mat gaussian_img(Size(640, 360), CV_8UC1);
    Mat bin_img(Size(640, 360), CV_8UC1);
    Mat canny_img(Size(640, 360), CV_8UC1);

    if (argc != 2)
    {
        cout << "" << endl;
        cout << " Error" << endl;
        cout << "" << endl;
        cout << " How to use : cout.exe sample.mp4" << endl;
        cout << "" << endl;
        cout << " argv:" << endl;
        cout << " cout.exe   : this program name" << endl;
        cout << " sample.mp4 : input movie file path" << endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(TIME_TO_SLEEP));
        return 0;
    }

    std::string VideoFile = argv[argc - 1];

    VideoCapture cap;
    cap.open(VideoFile);

    if (!cap.isOpened())
    {
        std::cerr << "cannot open this movie file!" << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(TIME_TO_SLEEP));
        return -1;
    }

    int    fourcc, width, height;
    double fps;
    width = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);	// フレーム横幅を取得
    height = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);	// フレーム縦幅を取得
    fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS);					// フレームレートを取得
    double max_frame = cap.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT);
    fourcc = cv::VideoWriter::fourcc('m', 'p', '4', 'v');	// AVI形式を指定
    VideoWriter Videowriter("output.mp4", fourcc, fps * 2, cv::Size(width, height), true);

    
    cv::Mat frame;
    for (int i = 0; i < int(max_frame); i++)
    {
        cap >> frame;

        if (frame.empty() == true) {
            continue;
        }

        int n = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES);
        cout << n << endl;

        cv::imshow("再生中", frame);
        Videowriter << frame;
        cv::waitKey(1);
    }

    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(TIME_TO_SLEEP));
    return 0;

}

実行

生成された.exeに入力動画をドラッグ&ドロップをクリックする
もしくは、以下のように実行する

output.exe input.mp4

Visual Studioの拡張機能でC++版Torchをビルドする

Visual Studio 拡張機能のlibtorchはversion 2019と2022のみ対応している。

  1. 適当なプロジェクトを開き、上部の拡張機能->拡張機能の管理を押す
  2. libtorchを検索して、libtorchの拡張機能をインストールする
  3. インストールするため、一旦すべて閉じる
  4. 新しいプロジェクトの作成を押す
  5. TorchProjectを選択する
  6. 作成を押して、先ほどダウンロードしたlibtorchのパスを追加する
    Visual_Studio_8.PNG
  7. 作成を押す
  8. プロジェクト->プロパティを押して、構成プロパティ -> 全般のWindowsSDKバージョンを「10.0 (最新のインストールされているバージョン)」に変更する。
    Visual_Studio_8.PNG
  9. サンプルが表示された状態で出てくるので、ビルドする。
  10. 実行すると以下のように表示される
CUDA is not available! Training on CPU
 0.0290  0.8719  0.2656
 0.1600  0.4686  0.1587
[ CPUFloatType{2,3} ]

GPU利用版

  1. 下記サイトに従い、NVIDIA Driver, CUDA ToolKit, cuDNN(コピペ)をインストールする
    https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

  1. Windows SDK バージョン 10.*****がないといわれるので、下記を実行し、Windows SDKをインストールする。
    "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe"
    VSversion.PNG

まとめ

今回は、Visual Studio C++でOpenCVおよびC++用torchライブラリLibtorchの始め方を紹介した。

参考文献

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