win10 + cmake3.14.3 + VS2017 + opencv4.2.0 + cuda10.0 + cudnn7.5.0编译方法

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本文详细介绍了如何在Windows 10上使用CMake3.14.3和Visual Studio 2017编译带有CUDA10.0和cuDNN7.5.0支持的opencv4.2.0。步骤包括安装CUDA和cuDNN，下载opencv及其贡献模块，安装CMake，以及通过多次配置和生成来解决编译过程中遇到的问题。

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win10 + cmake3.14.3 + VS2017 + opencv4.2.0 + cuda10.0 + cudnn7.5.0

安装cuda10.0
安装cuDNN v7.5.0 for CUDA 10.0
下载opencv4.2.0以及opencv_contrib_4.2.0
cmake安装
用cmake编译opencv with cuda
VS编译opencv with cuda

安装cuda10.0

下载cuda10.0 for windows10, 下载完成之后，得到cuda_10.0.130_411.31_win10.exe文件，执行安装，默认安装目录，选择精简版。
安装完成后，查看系统变量，会发现安装程序已经添加了如下两条系统变量：
在这里插入图片描述
然后我们需要进行系统变量的配置：
1.添加5个系统变量

(1)CUDA_BIN_PATH
%CUDA_PATH%\bin

(2)CUDA_LIB_PATH
%CUDA_PATH%\lib\x64

(3)CUDA_SDK_PATH
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0

(4)CUDA_SDK_BIN_PATH
%CUDA_SDK_PATH%\bin\win64

(5)CUDA_SDK_LIB_PATH
%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

2.系统变量path中添加四个变量值

%CUDA_LIB_PATH%
%CUDA_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_BIN_PATH%
%CUDA_SDK_LIB_PATH%

测试是否安装成功，在控制台输入nvcc -V，若能够看到cuda信息，说明安装正确
在这里插入图片描述

安装cuDNN v7.5.0 for CUDA 10.0

cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库，如果不进行深度学习的编程，此步非必须。
下载cuDNN v7.5.0，没有账号需要先注册
cuDNN是插入式设计的，因此安装很简单：
把下载后的压缩文件解压缩，分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0对应的include、lib、bin目录下即可完成安装。