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导 读
本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示，方便大家学习使用。
CMake编译详细步骤
废话不多说，直接进入正题！
【1】我使用的工具版本VS2017 + CMake3.18.2 + OpenCV4.8.0 + CUDA11.2
一般情况下VS版本≥VS2017均可，CMake版本≥3.18.2，OpenCV4.8.0目前最新，CUDA版本保持一致或更高。
【2】OpenCV源码下载与CUDA安装
首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码：
https://github.com/opencv/opencvhttps://github.com/opencv/opencv_contrib
下载后解压到指定目录：
在opencv-4.8.0文件夹下新建一个build文件夹用于保存编译文件：
自己安装CUDA相关依赖项，包括CUDA和CUDNN：
【3】CMake配置选项设置
CMake配置选项设置需要注意的地方如下：
① 根据自己的VS版本选择编译什么版本，此处VS2017 64位
② 配置源码路径与生成文件路径：
③ 配置contrib源码目录：
④ CUDA路径不用配置，会自动识别并填入，还有下面几个需要勾选的选项记得勾选：
⑤ 其他需要勾选的选项：
【4】CMake Config与问题解决
正常步骤接下来就是点击Configure和Generate，就可以生成OpenCV.sln项目。但是经常会出警告或者错误，大部分是因为一些依赖文件下载失败导致的：
虽然是警告，但是一定要解决，否则在后面编译OpenCV.sln项目的时候还是会失败！
解决方法：按照提示，打开对应的CMakeDownloadLog.txt，然后把对应的文件下载下来放到指定目录，里面都有写，如下图所示：
文件下载成功且匹配会有下面对应的提示：
文件下载成功后，再点击Configure就不会有红色警告提示了。然后点击Generate，生成OpenCV.sln项目。
【5】VS编译生成依赖项
打开OpenCV.sln，编译INSTALL，然后右键仅用于项目--仅生成INSTALL
下面是生成后的文件，opencv_world480.dll文件1.06G正常：
OpenCV CUDA编程实例
当使用C++ OpenCV和CUDA编写代码时，一般的步骤如下：
【1】包含必要的头文件：首先，包含相关的头文件，以便使用OpenCV和CUDA库。
【2】加载图像或视频：使用OpenCV的函数加载输入图像或视频。例如，可以使用cv::imread()加载图像或cv::VideoCapture加载视频。
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");// 或者cv::VideoCapture video("video.mp4");
【3】分配GPU内存并将数据复制到设备内存：如果计划在CUDA上执行加速操作，则需要在GPU上为图像或视频分配内存，并将数据从主机内存复制到设备内存。
cv::cuda::GpuMat gpuImage;gpuImage.upload(image);// 或者cv::cuda::GpuMat gpuVideo;cv::Mat frame;video.read(frame);gpuVideo.upload(frame);
【4】执行CUDA加速操作：调用适当的OpenCV CUDA函数，在GPU上执行CUDA加速操作。
cv::cuda::cvtColor(gpuImage, gpuImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 或者cv::cuda::blur(gpuVideo, gpuVideo, cv::Size(3, 3));
【5】将结果从设备内存复制到主机内存：使用download()方法将结果从设备内存复制到主机内存。
cv::Mat result;gpuImage.download(result);// 或者cv::cuda::GpuMat result;cv::cuda::bitwise_not(gpuImage, result);cv::Mat result_host;result.download(result_host);
【6】显示结果：使用OpenCV的函数在屏幕上显示结果图像或视频帧。
cv::imshow("Result", result);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();
这些是一般的步骤，具体的代码实现和操作可能会根据需要有所不同。请确保安装和配置了正确版本的OpenCV和CUDA，并根据您的需求进行适当的调整。
至于加速效果还要根据实际情况分析，下面是官方给的个别方法加速对比：
—THE END—
下载1：Pytorch常用函数手册
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