这段简介描述了一个针对Windows 10操作系统的开发环境配置，包括使用Visual Studio 2013作为集成开发工具，并结合CUDA 10.0及OpenCV 3.4.2库来优化并构建具有GPU加速能力的应用程序版本。
在现代计算机视觉领域，OpenCV库是不可或缺的工具之一，它提供了丰富的函数和模块来处理图像与视频数据。为了进一步提升计算效率，开发者们通常会利用GPU的强大并行计算能力，而CUDA（Compute Unified Device Architecture）正是实现这一目标的关键技术。CUDA是由NVIDIA推出的一种编程模型，允许程序员使用C++语言直接编写针对GPU的高性能计算程序。
在这个项目中，我们将探讨如何在Windows 10操作系统上，通过Visual Studio 2013作为集成开发环境，并结合CUDA 10.0和OpenCV 3.4.2及OpenCV_Contrib3.4.2来构建一个支持CUDA加速的OpenCV环境。
首先需要安装的是CUDA 10.0。该SDK包含了所有必要的工具，包括编译器nvcc、性能分析工具以及示例代码等资源。在安装过程中，请确保选择了与你的NVIDIA显卡兼容的驱动程序，并且勾选了CUDA Toolkit选项进行安装。
接下来是Visual Studio 2013的配置步骤。这是一个功能强大的IDE（集成开发环境），支持C++编程，能够方便地管理CUDA项目。创建新项目时选择“CUDA C++ Project”类型，在设置中指定对应的CUDA版本和设备架构等信息。
OpenCV 3.4.2是一个经过优化处理图像数据的重要库，而OpenCV_Contrib3.4.2则提供了一系列额外的模块，这些通常是标准版OpenCV所不包含的新颖算法和技术。为了整合这两个库与CUDA的功能，在VS2013项目设置中需要指定它们各自的头文件和库文件路径。
当在代码里使用CUDA加速时，可以采用`cuda::GpuMat`替代传统方式的`cv::Mat`用于GPU上的数据存储及处理，并调用相应的函数如`cuda::filter2D`来进行图像滤波操作。此外，在代码中引入CUDA模块需要添加头文件声明：#include 。
最后，为了使VS2013能够识别项目中的CUDA组件，需在项目的属性设置里配置CUDA CC++的编译选项，并指定额外包含目录和库路径等参数信息。运行时程序将自动调度计算任务到GPU上执行，从而提高处理速度；而调试或性能分析阶段则可能需要用到NVIDIA Nsight这样的可视化工具来查看GPU状态。
综上所述，这个项目涵盖了从安装配置直至实际编程的完整流程，涉及了Windows开发环境、CUDA编程技术、OpenCV及OpenCV_Contrib库集成以及实现CUDA加速等多个方面。通过这一实践过程，开发者不仅能够掌握如何在OpenCV中利用CUDA进行优化处理的方法，还能深入理解GPU编程的基本原理和技术细节。
5星
