opencv_gpu加速环境配置教程问题汇总

1.安装CUDA

1.1 安装的cuda版本与英伟达驱动中的版本必须是一致的

1.2 安装的cuda后必须把cuda的环境配置到系统的环境变量中

1.3 检查cuda安装的版本与英伟达版本是不是一致的

cmd中输入

nvcc -V

2.安装opencv_contrib

PS：opencv与opencv_contrib版本一定要一致

3.cmake安装

参考https://www.csdn.net/tags/NtzaEg1sMDk1MjAtYmxvZwO0O0OO0O0O.html

4.cmake编译opencv和opencv_contrib

4.1 标题可以参考视频配置：

https://www.bilibili.com/video/BV1AE411k7Fm?spm_id_from=333.880.my_history.page.click

4.2 配置cmake编译选项

参考这个网址：
https://www.icode9.com/content-4-770340.html
配置按钮中的CUDNN一定要是on的状态

cmake \
-D WITH_CUDA=ON \
-D WITH_CUDNN=ON \
-D WITH_V4L=ON \
-D OPENCV_DNN_CUDA=ON \
-D CUDNN_VERSION=‘8.0’ \
-D CUDNN_INCLUDE_DIR=’/usr/include/’ \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_ARCH_BIN=“5.3” \
-D CUDA_ARCH_PTX="" \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=./opencv_contrib/modules \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF \
-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \