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

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

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/
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
- Visual Studio Community の場合は vs_community.exe (無料)
- Visual Studio Professional の場合は vs_professional.exe (有料)
  無料試用版の利用は下記リンクの下部からダウンロード
  https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/professional/
- Visual Studio Enterprise の場合は vs_enterprise.exe (有料)
  それぞれの違いは下記公式リンク参照
  https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/compare/
  また、特定用途専用のVersion Visual Studio Expressもある。
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
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
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

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/
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

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/
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

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
インストーラーを実行して、インストールする
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

Visual Studio を起動し、新しいプロジェクトを作成する
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
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
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
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
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
```
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
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
```
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
```
下記のOpenCVのコードを編集画面にコピペする
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
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。

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。

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
libtorchを検索して、libtorchの拡張機能をインストールする
インストールするため、一旦すべて閉じる
新しいプロジェクトの作成を押す
TorchProjectを選択する
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
作成を押す
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。
サンプルが表示された状態で出てくるので、ビルドする。
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

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

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"

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。

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