本文主要介绍Win10使用VS2019从源码编译OpenCV 4.4，并使用opencv_contrib支持CUDA 11.0 + Cudnn 8.0，以及对python3的支持。
1 首先准备安装环境
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Microsoft Visual Studio 2019
可以用社区版，免费的。
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CUDA 11.0
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
安装顺序建议先安装VS2019再安装CUDA。
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CUDNN 8.0
下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
下载解压后，分别将
cuda/include,cuda/lib,cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0对应的include,lib,bin目录下。
配置cudnn 8.0
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CMake
下载地址：https://github.com/Kitware/CMake/releases
选择最新版windows版，如
cmake-3.18.1-win64-x64.msi，下载完成后直接安装。 -
(可选) Anaconda3
如果需要把opencv配置到虚拟环境的python3的话，可以使用Anaconda/Miniconda来解决。
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(可选) ffmpeg
Windows下直接使用发行版：https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/
选择Shared，下载后将
bin文件夹所在的路径添加到环境变量Path。
2 下载源代码并修改
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opencv源码
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opencv_contrib源码
下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases
这两个源码如果下载速度在国内太慢的话，可以在码云上用相关的镜像。
下载完之后解压到硬盘。
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修改源代码
打开opencv的源代码目录，找到./opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake这个文件，将第47行
"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"
中的raw.githubusercontent.com改成raw.staticdn.net。
同样的，./opencv/3rdparty/ffmpeg/ffmpeg.cmake的第25行的网址改为：
"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${FFMPEG_BINARIES_COMMIT}/ffmpeg/"
对于opencv_contrib，同样的操作，修改以下配置代码：
./opencv_contrib/modules/xfeatures2d/camke/download_boostdesc.cmake
# 第27行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/"
./opencv_contrib/modules/xfeatures2d/camke/download_vgg.cmake
# 第21行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/"
./opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt
# 第19行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"
3 运行cmake
打开cmake，设置源代码路径(刚刚下载的opencv代码所在文件夹)和build路径(需要自己新建build的文件夹)，然后点击Configure，会弹窗让选择VS版本，这里选择vs2019，其他选项默认，点击Finish完成，然后等待即可。
cmake的设置
之后需要配置一些选项。这几个需要打勾：
BUILD_opencv_world
WITH_CUDA
WITH_CUDNN
如果没有的话，使用Add Entry手动添加。
Add Entry
在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH这个选项中，需要添加刚刚下载的opencv_contrib的源码路径下的modules目录，注意这里必须把所有的"\"改成"/"才能正确配置。例如：
D:/ProgramData/opencv/opencv_contrib/modules
如果需要配置python3的话，需要注意，BUILD_opencv_python2设置成False，BUILD_opencv_python3设置成True，如果这两项没有的话，直接使用Add Entry添加。
然后配置路径，根据自己的Anaconda以及使用的虚拟环境来设置，例如：
PYTHON3_EXECUTABLE=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/python.exe
PYTHON3_INCLUDE_DIR=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/include
PYTHON3_LIBRARY=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/libs/python38.lib
PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/Lib/site-packages/numpy/core/include
PYTHON3_PACKAGES_PATH=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/lib/python3.8/Lib/site-packages
如果电脑上有ffmpeg的话，还需要给WITH_FFMPEG打勾，如果没有的话，直接使用Add Entry添加。
接下来再次Configure，等待大约2-3分钟，直到下方出现Configuring done。
然后点击Generate，生成项目文件，大约需要30秒，直到下方出现Generating done。
检查输出信息中和配置相关的内容，如python的路径设置，CUDA和Cudnn相关信息，ffmpeg设置等。
4 使用VS2019编译源码
点击CMake中的Open Project或者打开build文件夹中的OpenCV.sln，然后根据需要把配置选成Debug x64和Release x64，点击Build --> Rebuild Project，接下来根据电脑配置的不同需要等待大约3-4个小时来编译。
Build
编译好后，找到解决方案目录里的CMakeTargets项展开的INSTALL项，右键 --> Project Only --> Build Only INSTALL。
Build Only INSTALL
之后会在./opencv/build/install/x64/vc16生成编译好的库。
到此编译完成。
最后把bin路径添加到环境变量Path，如：
D:\ProgramData\opencv\build\install\x64\vc16\bin
(取决于你配置的地址)
5 验证opencv是否可用，并运用vs2019在C/C++项目中使用
打开vs2019，新建项目，添加一个调用opencv的源代码，如果没有的话，可以用自带sample中的cpp文件，如：
D:\ProgramData\opencv\samples\cpp\example_cmake\example.cpp
在VS2019中的项目属性设置，选择Release x64，在VC++目录中添加Include Directories (根据自己的编译路径改一下)：
D:\ProgramData\opencv\build\install\include
vs2019项目设置
然后在Linker --> Input --> Additional Dependencies 中，添加
opencv_world440.lib
Additional Dependencies
接下来就可以编译运行在vs2019中的项目了。如果是自带的sample，会显示摄像头实时画面，并出现"Hello OpenCV"的文字。
6 验证opencv的python接口是否已经配置好
打开python (如果用anaconda，进入相应的虚拟环境，然后输入python)，在命令行运行：
import cv2
cv2.__version__
返回'4.4.0'即表示opencv已配置python接口。
python中验证opencv是否安装好
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