OpenCV開發者基本技能之一就是要從源碼編譯OpenCV生成各種裁剪版本的OpenCV庫，同時根據需要編譯源碼生產支持CUDA加速版本的OpenCV庫。 但是，很多開發者還是編譯中會遇到各種問題，被迫放棄！可以說還沒用CUDA加速就已經自我放棄啦! 所以周末我又重新編譯了一遍，針對各種問題，幫大家理清了對策，幫助大家可以完成OpenCV+CUDA編譯，實現性能加速！ 軟件版本信息：

OpenCV+CUDA編譯

整個編譯過程主要分為三步：

下載源碼，一定是Tag對應的版本跟擴展模塊CMake階段，解決無法下載的坑！去掉不必要的模塊VS工程編譯，生成lib與dll

下載源碼：

選擇tag-4.5.4，

CMake：

打開CMake，設置源碼路徑跟目標路徑：

上述選擇表示編譯為64位的庫！

點擊【Configure】,

然后再點擊【generate】

完成之后，搜索cuda關鍵字，如上圖，三個選項勾上，

然后再搜索opencv_ex, 設置擴展模塊的代碼路徑，如上圖！設置好之后再次點擊【Configure】,完成之后:

搜索cuda，如上圖勾選！ 最后搜索：

默認是勾選的，全部不要選擇！(去掉勾選！)

無法下載ffmpeg, ippicv問題解決：

從上述兩個文件拿到下載地址，直接下載完成之后，分別放到對應目錄：

就一切OK了。

生成好VS工程文件之后，打開工程文件：

謝天謝地，終于編譯好啦！

OpenCV+CUDA配置與加速

基于最新編譯好的OpenCV+CUDA支持的庫，重新配置OpenCV開發環境，對比YOLOv5部署，CPU運行推理測試結果如下：

添加兩行代碼，啟用GPU運行推理測試結果如下：

顯卡是3050ti！

對比一下，加速效果真得是杠杠滴！所以值得編譯OpenCV+CUDA支持，因為它不光加速深度學習模型推理，對傳統圖像處理均有加速！

審核編輯：劉清