Opencv编译及调用GPU版本

已于 2022-07-17 16:42:46 修改
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分类专栏： CUDA opencv 文章标签： opencv 计算机视觉 python
于 2022-07-17 16:41:34 首次发布
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本文档详述了如何在Windows环境下搭建CUDA驱动，下载并配置OpenCV3.11及lib，使用cmake进行编译，并解决编译过程中遇到的问题，如CUDA选项选择、文件下载失败等。同时，文中还介绍了编译成功后在MFC工程中引用opencv_world3411d.dll时遇到的错误及其解决方案，包括添加头文件路径和链接库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、安装好cuda驱动

       可参考CUDA 环境搭建_ima_zhan的博客-优快云博客_cuda环境搭建

2、下载opencv 3.11 的源代码和lib

        在官网的release页面可以找到各版本的下载

         Releases - OpenCV

3、下载cmake 3.23.2，百度去官网下载即可

4、打开cmake，选择源文件为opencv3.11源代码，编译目录为新建的opencv311_build

      点击Configure，在配置窗口中进行如下配置：

      在WITH中选择WITH_CUDA,WITH_NVCUVID。

      在BUILD中选中BUILD_opencv_world将文件编译为一个dll，确实方便引用了，但是文件有点大，我这个最后有200多兆。

      Configure中遇到错误可以再次点击Configure试一下，其它错误可以参考5中的解决方法。

       完成Configure后点击Generate生成工程，然后点击OpenProject打开工程。

5、编译时遇到的几个问题

      1、先选择cuda，点击Configure按钮运行一遍后才能看到cuda的选项，在CUDA_ARCH_BIN中配置自己需要的版本确实可以提高后面在vs中的编译速度。其它一些加速方法，在别人的博客里查到一些

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