Visual Studio 2017 15.8+CUDA10.0+opencv 3.4.2+opencv_contrib 3.4.2+cmake+Windows10 环境下编译opencv源文件

一、下载相应的文件：

    1.Visual Studio 2017：下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/

    注意:虽然同样是VS2017的IDE，但VC++编译器版本是有区别的，参考：https://baike.baidu.com/item/_MSC_VER/9468279?fr=aladdin及http://www.cnblogs.com/misswjr/articles/9360412.html；本人编译的时候用的是VC++ 15.8 即_MSC_VER == 1915；为什么要提到这个区别呢，首先我们希望以后能利用到GPU，那么编译的时候就得用到CUDA（参见下文CUDA），然而CUDA版本对VS的兼容速度始终跟不上VS的更新速度，当然这是必然的，比如：CUDA9.2对VS的兼容范围就是_MSC_VER>=1600 && _MSC_VER<=1913(参考你们自己安装的CUDA路径下这个配置文件：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include\crt\host_config.h；在该文件大概第133行可见)，CUDA10.0的范围是1700~1920，所以没办法，我只能安装CUDA10.0了，那是因为手欠，更新了VS！！！这个坑已填，望各位切勿再踩。

    2.CUDA10.0：下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

     针对自己的VS版本，下载需要的CUDA版本，不然安装了CUDA又得卸载，为什么要卸载呢，因为安装高版本的CUDA并不覆盖低版本，而是新建新的路径，CUDA安装很耗费空间的，所以能一步到位，就不要来回倒腾了。卸载CUDA时的注意事项：如图1，图2所示；当然，您非要高兴同时装两个版本，请忽略。

图1

 

图2

3.opencv3.4.2：下载地址：https://opencv.org/releases.html（选相应版本的Sources）或者https://github.com/opencv/opencv/tree/3.4.2

    为什么有个或者呢，开源项目嘛，能在GitHub上找找也是个好习惯！

4.opencv_contrib3.4.2:下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4.2

    这个时候你会发现，opencv_contrib只能在Github上找到。且官方opencv3版本不仅移除了一些功能，同时还不包含GPU功能，想用GPU只能带上opencv_contrib自己编译。注意：contrib的版本必须都是相同的，即3.4.2

5.cmake:下载地址：https://cmake.org/download/ 

    cmake是啥？参考：https://baike.baidu.com/item/cmake/7138032?fr=aladdin

二、编译

    1、话不多说，用管理员身份打开CMake,为什么管理员身份呢？本人使用的时候发现，有坑，因为使用的时候需要权限什么的，否则Configure会出错。界面如下：

图3.cmake界面

在图3界面下，第一步：在数字1区域，选择你opencv3.4.2的源文件所在目录，即CMakeLists文件所在目录；

第二步：在数字2区域，选择你所希望安放编译文件的所在目录，当然，要创建一个文件夹，命名build还是mybuild,随便啦。

第三步：点击数字4所在按钮Configure，稍等片刻后点击数字5所在按钮Generate;

第四步，数字3所在区域出现内容后，勾选WITH_CUDA还有设置opencv_contrib的modules目录，（其它选择可按需勾选,比如:ENABLE_CXX11）如图4，图5所示；

第五步，同第三步即可。

图4.contrib路径 图5.勾选WITH_CUDA

2.很快，你可以在你创建的build文件夹下看到解决方案OpenCV.sln，打开它。额......注意以管理员身份或者进去后升级为管理员身份重新打开。然后勾选配置管理中install项目,重新生成解决方案，漫长等待之后，若一切顺利，在build/install/......可以找到相应的bin及lib目录，后面就暂不需要介绍了。