WSL2에 CUDA 사용하는 OpenCV 설치하는 방법

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

>>>