编译带CUDA的OPENCV源码流程记录

  网上东查西查，自己还是倒腾了两天，记录一下，也给大家做个参考！ 

 1.环境

1. cuda：11.7（看自己英伟达控制面板里写的最大支持cuda）
2. cudnn：8.9.2 一定要与cuda配套的，自己去查
3. opencv：我用的4.9.0（4.5以上应该问题都不大）
4. opencv-contrib:opencv-contrib-4.9（与opencv对应 ）
5. CMake：3.29.3(版本无所谓，官网下个最新的应该问题不大)
6. vs2017/2019：只有2017/2019支持编译opencv_world,血泪的教训

cuda    cudnn    opencv  opencv-contrib 这些自行百度安装

主要是Cmake，cmake编译的没问题，vs也基本不会有问题

2.编译Opencv

1.cmake配置源路径和目标路径

2.选择dubug 或 release（这步可选，默认release）

        在opencv目录下，打开CMakeLists.txt,大概100来行

3.点击configure

        选vs2017 或 2019，平台一般就选x64,finish ，结束，显示这样

4. 勾选CUDA相关的

5.填写contrib 扩展模型路径

6.取消勾选 python，java，test，拿来没用

 

 7.勾选BUILD_opencv_world

8.再次点击Configure 

        等待结果，如果下面出现红色字（warring or error）

        类似

        一定要处理 ，别不把警告当回事，需要自己手动去下载他报错的报，根据错误提示信息，查看对应的CMakelist文件，看看下载的包放在哪里

https://github.com/opencv/opencv_3rdparty/

         在opencv目录下，构建cmake时会生成一个.cache文件夹，如果cmake中报红，就去看这里面的文件夹， ffmpeg ippicv wechat xfeaturesd这几个的东西如果是0Kb,就需要自己去手动下载放进去，名字要改的和里面的一样。

        例如这样，我这是手动下载了，不然后面大小都是0kb：

         如果没爆红，那真是幸运（羡慕）

ps：这个貌似不用管！

9.cuda_arch_bin算力设置

        上一次configure完，CUDA_ARCH_BIN 这块应该是这样的，最好直接去查询下自己显卡对应的算力，不改应该也成

CUDA GPU | NVIDIA 开发者

https://developer.nvidia.cn/cuda-gpus

 

10.勾选CUDA_FAST_MATH

        注意不要勾到哪个enable_fast_math去了

 11.取消勾选setupvars

 12.勾选OPENCV_ENABLE_NONFREE（不勾问题好像也不大）

13.再次点击Configure，然后不报红就点击generate，报错就按照上面的解决报错，不然vs里大概率报一大堆错，费时费力。然后就会在build输出目录找到一个OpenCV.sln文件，在vs中打开这个解决方案，进行编译。

 14.生成解决方案

        点击两次，一个生成ALL_BUILD，一次生成INSTALL

        或者直接 在生成==》配置管理器==》勾选INSTALL，然后生成解决方案就行了。

3.结束

        大概需要1-2给小时不等吧，生成成功的话，会在build目录下生成一个install文件夹，里面就是我们需要的文件，主要检查lib和bin，里面有没有对应的lib和dll。

 

     结束，有问题欢迎指导！