opencv附加cuda加速编译

1.打开cmake工具，输入opencv的sources路径

2.点击Configure 即使用cmake开始配置

3.在选项搜索cuda，勾选图中两个选项BUILD_CUDA_STUBS和WITH_CUDA

4.需要选择OPENCV_EXTRRA_MODULES_PATH，填写opencv-contirb拓展包所在modules目录路径。

5.点击Generate 即使用cmake开始生成工程文件

6.点击Open Project 即用visual studio打开sln文件

7.编译All_BUILD

过程较长 需一个半小时左右 本人笔记本4060+i5-12450H release 30分钟到一个小时以内

8.编译INSTALL

将D:\OpenCV_Build\install\x64\vc12\bin添加到path环境变量中

9.新建project1项目，添加第​​​​​​install目录下的include和lib路径

10.添加附加依赖项 数量较多可通过批处理命令获取文件夹内所有文件名复制添加

11.运行测试代码 将图片变为黑白

#include<iostream>
#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/cudaarithm.hpp>
#include<opencv2/cudafilters.hpp>
#include<opencv2/cudaimgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
    try {
        cv::Mat src_host = cv::imread("01.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);//这里使用自己的测试图片
        cv::cuda::GpuMat dst;

        cv::cuda::GpuMat src;
        src.upload(src_host);
        cv::cuda::threshold(src, dst, 128.0, 255.0, THRESH_BINARY);
        cv::Mat result_host;
        dst.download(result_host);
        cv::imshow("Result", result_host);
        cv::waitKey();
    }
    catch (const cv::Exception& ex)
    {
        std::cout << "Error:" << ex.what() << std::endl;
    }
    std::cin.get();
    return 0;
}

参考文裆和视频：

win10下搭建可用CUDA加速的OpenCV版本（亲测可用） - 知乎 (zhihu.com)

OpenCV + CUDA开发 - 编译与环境配置_哔哩哔哩_bilibili