VS2017编译opencv4.5.0+CUDA11.6+DNN

一、编译版本程序准备：

Windows10：

Visual Studio2017：

CUDA+CUDNN：

CMake3.23.2.0：

OPENCV4.5.0+opencv_contrib-4.5.0：

下载地址：GitHub - opencv/opencv at 4.5.0

GitHub - opencv/opencv_contrib at 4.5.0

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二、编译步骤与注意事项：

这里不讲述Visual Studio2017与CUDA+CUDNN安装方法。直接进行opencv的编译。

1、打开cmake配置opencv-4.5.0与build路径

点击Configure 弹框选择对应的编译器与编译32位还是64位的库，如图

 选择之后点击Finish。

2、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH:设置对应版本的contrib模块的目录

3、勾选部分选项，第一次configure成功之后，勾选WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、OPENCV_ENABLE_NOFREE、WITH_CUDNN、CUDA_FAST_MATH。根据自己的显卡计算能力选择CUDA_ARCH_BIN

 

 

4、再次点击Configure,成功之后查看如图所示是否又NVIDIA CUDA 和cuDNN。这两项都是YES的情况下，说明cuda版本的opencv编译成功，点击Generate生成。

 

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三、运行VS生成对应的库文件：

1）cmake 生成完成之后点击Open Project或者直接找到对应的路径，打开OpenCV.sln

 打开之后选择Release、x64。点击生成解决方案或者重新生成解决方案，编译过程较长，等一段时间之后没有报错-》编译完成。

2）生成动态与静态库（.dll/.lib）

如图所示右键INSTALL-》仅用于项目-》仅生成INSTAKLL

成功之后说明对应的库文件已经生成成功。

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4、运行示例结果展示：

        笔记本显卡是gtx 1060，运行的程序是通过opencv dnn模块调用yolov5的模型。测试结果如下图所示上图为cuda+dnn、下图为cpu版本的速度，单位都是秒（s）：