OpenCV4.5.1+VS2017+Windows10+CUDA编译
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简介：
本项目详细介绍在Windows 10系统下使用Visual Studio 2017和CUDA环境编译安装OpenCV 4.5.1版本的全过程，适用于计算机视觉开发者。
在IT领域，OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。本主题聚焦于如何在Windows 10操作系统上利用Visual Studio 2017集成开发环境（IDE）和CUDA并行计算平台对OpenCV 4.5.1进行编译和配置。
### OpenCV 4.5.1
这是OpenCV的特定版本，它提供了许多新功能和优化，包括深度学习、图像处理及计算机视觉任务的支持。下载此版本后需对其进行编译以适应系统环境。
### Visual Studio 2017
微软提供的开发工具用于创建Windows上的各种应用程序，包括C++项目。VS2017提供了一个友好的IDE，可以方便地配置项目设置、管理依赖项并进行调试。
### Windows 10
操作系统是执行所有程序的基础，Windows 10提供了稳定且兼容性强的环境，适合软件开发。
### CUDA
NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU进行高性能计算。将CUDA与OpenCV结合可以加速图像处理及计算机视觉任务，在需要大量浮点运算的应用中性能提升显著。
#### 编译步骤：
**1. 安装CUDA**
下载安装NVIDIA CUDA Toolkit以编译CUDA代码所需的驱动、库和开发工具，选择匹配GPU型号和操作系统版本的版本。
**2. 配置Visual Studio**
更新VS配置使其支持CUDA编程。打开VS后在“工具” > “获取工具和功能”，勾选所需的工作负载及组件。
**3. 下载并解压OpenCV**
从官网下载源代码，解压缩到合适目录中。
**4. 创建项目**
在Visual Studio中创建一个新空项目，并设置输出类型为静态库或动态库根据需求选择。
**5. 配置项目设置**
设置配置类型为“库”，指定源文件路径，在链接器 > 输入添加必要的依赖库。在CC++>常规下，附加包含目录指向OpenCV头文件所在位置。
**6. 配置CUDA支持**
在配置属性>CUDA CC++>设备中设置CUDA版本号与已安装的Toolkit一致；在链接器>CUDA Runtime中指定相应的运行时版本。
**7. 编译和调试**
完成所有配置后，点击“生成”编译OpenCV。如遇错误，请根据提示调整相应部分。
**8. 测试**
测试代码以验证CUDA加速功能是否正常工作。例如编写读取、处理图像并显示结果的程序来检查其性能表现。
通过结合使用OpenCV 4.5.1、Visual Studio 2017、Windows 10及CUDA，可以构建高效的计算机视觉开发环境，利用GPU计算能力提高图像处理速度和效率。尽管配置过程较为复杂，但成功后将为后续工作带来极大便利。
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