【windows下Opencv-cuda版本环境配置，简易版本】

简介

opencv在4.0后提供了GPU加速，但是目前pip安装的是默认不适用cuda的，因此下面重新安装。

新建虚拟环境

conda create -n or_demo python=3.8.13
pip install numpy

# 个人配置
## 配置清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
## 安装torch
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1

python最好选择3.8，opencv提供的编译好的cuda版本是py38。

安装Nvidia

Nvidia Control Panel - 帮助 - 系统信息 - 组件 - 查看版本

安装

下载安装exe，注意解压缩地址不要选择和默认安装地址一样的位置。默认安装地址为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7（我安装的是11.7）
选择了11.7.0进行安装，cuda_11.7.0_516.01_windows.exe。

安装cudnn

在这里下载对应的cdnn，选择window下的zip。cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive，下载后解压，把下面红框中的内容复制到cuda的安装路径。

复制完成后，在环境变量-系统变量-path中增加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\lib\x64(不同版本可能路径名字有差异)。

下载编译好的opencv

这里是预构建好的代码，由于网速问题可能下载不了，在该博主的资源中下载。
下载后的文件夹解压，放在一个自己喜欢的位置（我放在了C盘下面），然后添加环境变量。
下面的添加到系统的环境变量中path里面。

下面的文件复制到自己虚拟环境中，我这的虚拟环境叫cuda


或者复制到安装的python库里面

完成

参考：
https://blog.youkuaiyun.com/Ara1ucky/article/details/113923448
https://blog.youkuaiyun.com/REAL_liudebai/article/details/119356958