WSL2에 CUDA 사용하는 OpenCV 설치하는 방법

webnautes 2023. 10. 6. 21:59

2023. 10. 6. 21:59

WSL2에 CUDA 사용하도록 OpenCV 설치하는 방법을 다룹니다.

2022. 11. 26 최초작성

1. WSL2를 설치하는 방법은 다음 링크를 참고하세요.

WSL2를 설치하여 Ubuntu 22.04 사용하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1847

2. WSL2에 CUDA를 설치하는 방법은 다음 링크를 참고하세요.

WSL2에 CUDA 설치하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1848

3. 다음 명령을 차례로 실행하여 WSL2에서 pip3 명령을 사용할 수 있도록 해줘야 합니다.

참고 https://learn.microsoft.com/ko-kr/windows/python/web-frameworks

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install python3-pip

4.추가로 필요한 패키지들을 설치합니다.

$ sudo apt-get install build-essential cmake

$ sudo apt-get install pkg-config

$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng-dev

$ sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev

$ sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils

$ sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

$ sudo apt-get install libgtk-3-dev

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran libeigen3-dev

$ sudo apt-get install python3-dev python3-numpy

$ sudo apt install unzip

5. OpenCV를 다운로드 받습니다.

홈 디렉토리로 우선 이동합니다. 윈도우에서 사용하는 /mnt/c 아래 경로에서 진행하면 느립니다.

$ cd ~

$ mkdir opencv-sources

$ cd opencv-sources

$ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.6.0.zip

$ unzip opencv.zip

$ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.6.0.zip

$ unzip opencv_contrib.zip

$ cd opencv-4.6.0

$ mkdir build

$ cd build

6. Python이 라이브러리를 인식하는 위치를 확인합니다. 여기에선 dist-packages가 포함된 경로입니다.

$ python3 -m site

sys.path = [

'/mnt/c/Users/webnautes',

'/usr/lib/python310.zip',

'/usr/lib/python3.10',

'/usr/lib/python3.10/lib-dynload',

'/home/webnautes/.local/lib/python3.10/site-packages',

'/usr/local/lib/python3.10/dist-packages',

'/usr/lib/python3/dist-packages',

]

USER_BASE: '/home/webnautes/.local' (exists)

USER_SITE: '/home/webnautes/.local/lib/python3.10/site-packages' (exists)

ENABLE_USER_SITE: True

7. cmake를 실행합니다. 중간에 다운로드를 하므로 인터넷이 연결된 상태에서 진행해야 합니다.

주의할 점은 아래에서 파란색으로 표시한 CUDA_ARCH_BIN, CUDA_ARCH_PTX는 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 의 Compute Capability를 참고하여 본인의 GPU에 따라 바꿔야 합니다.

목록에 없다면 구글에서 “gtx 1660 ti Compute Capability” 식으로 검색하여 찾으세요. 이 값을 잘못 입력하면 CUDA가 정상 동작하지 않습니다.

gtx 1660 ti 의 경우에는 7.5입니다.

CUDNN_LIBRARY 부분은 앞에서 설치한 cuDNN의 버전으로 변경해야 합니다. 현재는 cuDNN 8.6.0을 사용합니다.

OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 부분은 다운로드한 OpenCV 버전이 변경된 경우 수정해야 합니다. 현재는 OpenCV 4.6.0을 사용합니다.

PYTHON3_PACKAGES_PATH 부분은 Python의 라이브러리 찾는 경로로 7번에서 확인한 경로로 변경해야 합니다.

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D BUILD_DOCS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PACKAGE=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D WITH_TBB=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D WITH_CUFFT=ON -D WITH_NVCUVID=ON -D WITH_IPP=OFF -D WITH_V4L=ON -D WITH_1394=OFF -D WITH_GTK=ON -D WITH_QT=OFF -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_EIGEN=ON -D WITH_FFMPEG=ON -D WITH_GSTREAMER=ON -D BUILD_JAVA=OFF -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D OPENCV_SKIP_PYTHON_LOADER=ON -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.6.0/modules -D WITH_CUDNN=ON -D OPENCV_DNN_CUDA=ON -D CUDA_ARCH_BIN=7.5 -D CUDA_ARCH_PTX=7.5 -D CUDNN_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.8.6.0 -D CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/usr/local/lib/python3.10/dist-packages ..

다음은 cmake 실행 결과에서 빨간색 부분처럼 CUDA가 활성화 되었는지 확인하세요.

-- General configuration for OpenCV 4.6.0 =====================================
-- Version control: unknown
--
-- Extra modules:
-- Location (extra): /home/webnautes/opencv-sources/opencv_contrib-4.6.0/modules
-- Version control (extra): unknown
--
-- Platform:
-- Timestamp: 2022-11-26T11:10:04Z
-- Host: Linux 5.15.74.2-microsoft-standard-WSL2 x86_64
-- CMake: 3.22.1
-- CMake generator: Unix Makefiles
-- CMake build tool: /usr/bin/gmake
-- Configuration: RELEASE
--
-- CPU/HW features:
-- Baseline: SSE SSE2 SSE3
-- requested: SSE3
-- Dispatched code generation: SSE4_1 SSE4_2 FP16 AVX AVX2 AVX512_SKX
-- requested: SSE4_1 SSE4_2 AVX FP16 AVX2 AVX512_SKX
-- SSE4_1 (16 files): + SSSE3 SSE4_1
-- SSE4_2 (1 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2
-- FP16 (0 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 AVX
-- AVX (4 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 AVX
-- AVX2 (31 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2
-- AVX512_SKX (5 files): + SSSE3 SSE4_1 POPCNT SSE4_2 FP16 FMA3 AVX AVX2 AVX_512F AVX512_COMMON AVX512_SKX
--
-- C/C++:
-- Built as dynamic libs?: YES
-- C++ standard: 11
-- C++ Compiler: /usr/bin/c++ (ver 11.3.0)
-- C++ flags (Release): -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Wreturn-type -Wnon-virtual-dtor -Waddress -Wsequence-point -Wformat -Wformat-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -O3 -DNDEBUG -DNDEBUG
-- C++ flags (Debug): -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Wreturn-type -Wnon-virtual-dtor -Waddress -Wsequence-point -Wformat -Wformat-security -Wmissing-declarations -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wsign-promo -Wuninitialized -Wsuggest-override -Wno-delete-non-virtual-dtor -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -fvisibility-inlines-hidden -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-- C Compiler: /usr/bin/cc
-- C flags (Release): -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Wreturn-type -Waddress -Wsequence-point -Wformat -Wformat-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -O3 -DNDEBUG -DNDEBUG
-- C flags (Debug): -fsigned-char -ffast-math -W -Wall -Wreturn-type -Waddress -Wsequence-point -Wformat -Wformat-security -Wmissing-declarations -Wmissing-prototypes -Wstrict-prototypes -Wundef -Winit-self -Wpointer-arith -Wshadow -Wuninitialized -Wno-comment -Wimplicit-fallthrough=3 -Wno-strict-overflow -fdiagnostics-show-option -Wno-long-long -pthread -fomit-frame-pointer -ffunction-sections -fdata-sections -msse -msse2 -msse3 -fvisibility=hidden -g -O0 -DDEBUG -D_DEBUG
-- Linker flags (Release): -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed -Wl,--no-undefined
-- Linker flags (Debug): -Wl,--gc-sections -Wl,--as-needed -Wl,--no-undefined
-- ccache: NO
-- Precompiled headers: NO
-- Extra dependencies: m pthread cudart_static dl rt nppc nppial nppicc nppidei nppif nppig nppim nppist nppisu nppitc npps cublas cudnn cufft -L/usr/local/cuda/lib64 -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu
-- 3rdparty dependencies:
--
-- OpenCV modules:
-- To be built: alphamat aruco barcode bgsegm bioinspired calib3d ccalib core cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev datasets dnn dnn_objdetect dnn_superres dpm face features2d flann freetype fuzzy gapi hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc intensity_transform line_descriptor mcc ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot python3 quality rapid reg rgbd saliency shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking video videoio videostab wechat_qrcode xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto
-- Disabled: world
-- Disabled by dependency: -
-- Unavailable: cvv hdf java julia matlab ovis python2 sfm ts viz
-- Applications: apps
-- Documentation: NO
-- Non-free algorithms: YES
--
-- GUI: GTK3
-- GTK+: YES (ver 3.24.33)
-- GThread : YES (ver 2.72.1)
-- GtkGlExt: NO
-- OpenGL support: NO
-- VTK support: NO
--
-- Media I/O:
-- ZLib: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so (ver 1.2.11)
-- JPEG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjpeg.so (ver 80)
-- WEBP: build (ver encoder: 0x020f)
-- PNG: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpng.so (ver 1.6.37)
-- TIFF: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtiff.so (ver 42 / 4.3.0)
-- JPEG 2000: build (ver 2.4.0)
-- OpenEXR: build (ver 2.3.0)
-- HDR: YES
-- SUNRASTER: YES
-- PXM: YES
-- PFM: YES
--
-- Video I/O:
-- FFMPEG: YES
-- avcodec: YES (58.134.100)
-- avformat: YES (58.76.100)
-- avutil: YES (56.70.100)
-- swscale: YES (5.9.100)
-- avresample: NO
-- GStreamer: YES (1.20.3)
-- v4l/v4l2: YES (linux/videodev2.h)
--
-- Parallel framework: pthreads
--
-- Trace: YES (with Intel ITT)
--
-- Other third-party libraries:
-- VA: NO
-- Lapack: NO
-- Eigen: YES (ver 3.4.0)
-- Custom HAL: NO
-- Protobuf: build (3.19.1)
--
-- NVIDIA CUDA: YES (ver 11.8, CUFFT CUBLAS FAST_MATH)
-- NVIDIA GPU arch: 75
-- NVIDIA PTX archs: 75
--
-- cuDNN: YES (ver 8.6.0)
--
-- OpenCL: YES (no extra features)
-- Include path: /home/webnautes/opencv-sources/opencv-4.6.0/3rdparty/include/opencl/1.2
-- Link libraries: Dynamic load
--
-- Python 3:
-- Interpreter: /usr/bin/python3 (ver 3.10.6)
-- Libraries: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.10.so (ver 3.10.6)
-- numpy: /home/webnautes/.local/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/include (ver 1.23.5)
-- install path: /usr/local/lib/python3.10/dist-packages
--
-- Python (for build): /usr/bin/python3
--
-- Install to: /usr/local
-- -----------------------------------------------------------------
--
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /home/webnautes/opencv-sources/opencv-4.6.0/build

8. 빌드 및 설치를 합니다.

$ time make -j$(nproc)

$ sudo make install

9. 라이브러리를 인식할 수 있도록 해줍니다.

$ sudo ldconfig

아래 문제가 발생했습니다.

~/opencv-sources/opencv-4.6.0/build$ sudo ldconfig

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 is not a symbolic link

찾아보고 다음처럼 해결했습니다.

https://github.com/microsoft/WSL/issues/5663

관리자 권한으로 명령 프롬프트 실행한 후, 다음 명령들을 차례로 실행합니다.

C:\Windows\system32>cd lxss\lib

C:\Windows\System32\lxss\lib>del libcuda.so

C:\Windows\System32\lxss\lib>del libcuda.so.1

C:\Windows\System32\lxss\lib>mklink libcuda.so libcuda.so.1.1

libcuda.so <<===>> libcuda.so.1.1에 대한 기호화된 링크를 만들었습니다.

C:\Windows\System32\lxss\lib>mklink libcuda.so.1 libcuda.so.1.1

libcuda.so.1 <<===>> libcuda.so.1.1에 대한 기호화된 링크를 만들었습니다.

wsl 터미널에서 다시 해보니 해결이 되었습니다.

sudo ldconfig

에러가 계속 나는 경우 컴퓨터를 재부팅후 해보세요.

10. 다음 코드를 컴파일하여 CUDA를 OpenCV에서 사용할 수 있는지 테스트합니다.

$ g++ -o test test.cpp $(pkg-config opencv4 --libs --cflags)

#include <iostream>
using namespace std;

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

#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
using namespace cv::cuda;

int main()
{
printShortCudaDeviceInfo(getDevice());

int cuda_devices_number = getCudaEnabledDeviceCount();
cout << "CUDA Device(s) Number: "<< cuda_devices_number << endl;
DeviceInfo _deviceInfo;

bool _isd_evice_compatible = _deviceInfo.isCompatible();
cout << "CUDA Device(s) Compatible: " << _isd_evice_compatible << endl;

return 0;
}

실행 결과 두 항목 모두 1이 나와야 합니다.

$ ./test

Device 0: "NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti" 6144Mb, sm_75, Driver/Runtime ver.11.40/11.80

CUDA Device(s) Number: 1

CUDA Device(s) Compatible: 1

둘다 1이 보이지 않으면 cmake의 다음 두 옵션에 숫자를 잘못 적은겁니다.

그래픽 카드에 해당되는 숫자를 적어야 합니다.

-D CUDA_ARCH_BIN=7.5 -D CUDA_ARCH_PTX=7.5

11. 파이썬 모듈을 로드해봅니다.

$ python3

Python 3.10.6 (main, Nov 2 2022, 18:53:38) [GCC 11.3.0] on linux

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import cv2

>>>

저작자표시 비영리 동일조건

멈춤보단 천천히라도