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本文將逐步介紹如何編譯OpenCV以包括CUDA GPU支持，以便可以在基于視覺的機器學習項目中使用它。

Pre：我之所以決定寫這篇文章，是因為我發現現有指南缺少一些更詳細的信息，無法說明如何使用CUDA GPU支持從源代碼構建OpenCV，以便將其導入python3．8conda環境。大多數人都以構建過程結束，但低估這只是使OpenCV在項目中正常工作的第一步。

先決條件

在開始之前，我們必須下載一些文件，安裝一些程序。我還將假設你正在將Anaconda軟件包管理器環境用于Python 3．8，并將其設置為啟用的默認python和環境變量。如果沒有，我不確定以下內容是否對你有用。我不建議偏離主要任務。

Anaconda軟件包管理器環境：https：／／www．anaconda．com／distribution／＃download－section

1． Visual Studio 2019

請確保VisualStudio 2019安裝了“帶有C＋＋的桌面開發”包。這是在Visual Studio的安裝過程中完成的。如果你已經安裝了VS2019，但是不確定是否已安裝工作負載，可以通過安裝可執行文件重新安裝（修改）來完成。

使用C ＋＋開發的Visual Studio 2019

2． OpenCV和OpenCV貢獻文件

在計算機上的某個位置創建一個名為“ OpenCV＿Build”的文件夾。它不必確切地命名為這個，你要看一眼就知道它是什么。然后，你將同時下載OpenCV和OpenCV contrib．zip。

OpenCV：https：／／github．com／opencv／opencv／archive／4．4．0．zip

OpenCV contrib：https：／／github．com／opencv／opencv＿contrib／archive／4．4．0．zip

下載完成后，解壓縮zip并將生成的文件夾移到OpenCV＿Build中。它應該類似于：OpenCV＿Build／opencv－4．5．2OpenCV＿Build／opencv＿contrib－4．5．2

你要確保它們都是相同的版本（在本例中為4．5．2）。

我還想確保它們是頂級目錄，而不是嵌套在具有相同名稱的文件夾中，但這不是完全必要的，只是使得我們的環境路徑更加精簡。

3． CMake GUI

下載并安裝CMake GUI

CMake GUI：https：／／cmake．org／

我使用的是3．20．2版，但是安裝哪個版本都沒有關系。

4． CUDA 11．0工具包

下一步，你必須在Nvidia網站上注冊才能下載并安裝CUDA工具包，該工具包既快速又簡單，完全不需要花費很多時間。

下載CUDA工具包：https：／／developer．nvidia．com／cuda－downloads

5． cuDNN

此步驟與上一步非常相似，但是你必須下載cuDNN才能利用DNN CUDA后端。

下載cuDNN：https：／／developer．nvidia．com／rdp／cudnn－download

在Nvidia開發人員程序中注冊后，你將需要選擇顯示以下內容的版本：“for CUDA 11．x”．

6．提取cuDNN文件

cuDNN下載完成后，解壓縮zip并打開結果文件夾。在內部，你應該看到一個名為cuda的文件夾，將其打開，然后剩下3個子文件夾，分別為＊＊“ bin”，“ include”和“ lib”。＊＊

你將把文件從每個子文件夾復制到 C：Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA11．3 中的相應文件夾中。

downloads／cuda／bin contents to： CUDA／v11．3／bindownloads／cuda／include contents to： CUDA／v11．3／includedownloads／cuda／lib／x64 contents to： CUDA／v11．3／lib／x64

7．下載Ninja以獲得更快的構建時間

Ninja將極大地加快OpenCV的構建過程。

Ninja：https：／／github．com／ninja－build／ninja／releases／download／v1．10．2／ninja－win．zip

我個人發現，Ninja從1小時45分鐘縮短到不到15分鐘。解壓縮它，然后將Ninja．exe放在你之前創建的“ OpenCV＿Build”文件夾中。將所有文件放入各自的文件夾后，應完成prereqs部分。

建議：設置Conda Env

我建議你使用Anaconda，以確保你所做的一切與我所做的相同。你可以使用以下命令設置conda env：conda create －n py38 anaconda python＝3．8

建議：為簡單起見，創建一些．bat文件

為簡單起見，我建議制作一些．bat文件，以防萬一在構建過程中出現問題。這樣，你可以快速對cmd進行編輯，然后重新運行它，而不必經歷一次又一次地重新設置所有環境變量的過程。當出現問題時，它還有助于將事情分解成更易于管理的狀態，而且幾乎肯定會出錯。