win10+opencv4.0+CMake3.11.1+opencv_contrib-4.0.0+cuda9.0+vs2015+TBB配置/重编译

继2015年的opencv3.0出来后，3.5年时候后opencv 4.0出现了。

那么opencv4.0做了些什么新的功能呢？

• OpenCV现在是C ++ 11库，需要符合C ++ 11标准的编译器。所需的最低CMake版本已提升至3.5.1。
• 很多来自OpenCV 1.x的C API已被删除。
• 在核心模块中的持久性（在XML，YAML或JSON中存储和加载结构化数据）已在C ++中完全重新实现，并且也丢失了C API。
• 添加了新的模块G-API，它可以作为非常有效的基于图形的图像处理流水线的引擎，这个就是类型用tensoflow的方式去布局网络。
• dnn模块现在包括实验性Vulkan后端，并支持ONNX格式的网络，它支持各种分类网络，如AlexNet，Inception v2，Resnet，VGG等。还支持微小的YOLO v2对象检测网络。性能更加好，加了mask-rcnn这些咯。使用英特尔推理引擎（英特尔OpenVINO的一部分）时更快的对象检测。
• 流行的Kinect Fusion算法已针对CPU和GPU（OpenCL）实施和优化。
• QR码检测器和解码器已添加到objdetect模块中（二维码的识别）
• 非常高效且高质量的DIS密集光流算法已从opencv_contrib转移到视频模块。
• 更多细节可以在之前的宣布中找到：4.0-alpha，4.0-beta，4.0-rc和更新日志

需要注意：

1. 需要TBB，没有的话会错，这是我的尝试过的。
2. 认真看下博客就可完成安装。
3. cuda9.0是为了加速，但是DNN模块不支持cuda编程，就算可以也需要用到一个插件且只支持inter的GPU。尴尬吧！
4. 用的不好，会觉得GPU比CPU还慢，只是部分计算GPU快，很多时候需要把结果从GPU传回CPU计算，其实快不了什么，而且是比较对cuda编程很熟悉的工程师才能驾驭的，如果工作需要你可以尝试，否则我觉得这个坑还是不要跳了，选择传统方法去做分割、识别、检测好啦。

本篇做整理用：

可参考：

WIN10 + OpenCV3.4 + CUDA8.0 + Cmake3.9.0 + TBB + VS2015配置/重编译

https://blog.csdn.net/gggttt222/article/details/79482033

cmake编译opencv3：opencv3.3.1+contrib+cuda8.0+vs2013(2015)+cmake3.10.1

https://blog.csdn.net/luqiang6q/article/details/78887670

CMake3.11.1+Opencv3.4.0+opencv_contrib3.4+VS2015（vc14）+Win10配置成功https://blog.csdn.net/qq_37791134/article/details/80739395