需要的工具：
cmake3.15
cuda10.0以及对应的cudnn
opencv4.2以及opencv4.2contrib
建议：所有路径不要出现中文名字。
1、安装cuda
双击安装，采用自定义安装，不要重复安装显卡驱动。
验证：安装后可检查到环境变量CUDA_PATH,CUDA_PATH_10_0
另外，cmd-->nvcc -V 可看到版本号。
2、配置cudnn
将cuDNN中bin、include、lib文件夹中的文件放入对应CUDA路径下的文件夹中。
根据自己的安装路径添加环境变量，如：
重启电脑，完成。
3、编译opencv
3.1
安装cmake；
解压opencv-4.2.0-vc14_vc15.exe和opencv_contrib-4.2.0.zip;
3.2
打开cmake 选择sources和build路径。
需要勾选的：
BUILD_opencv_world
OPENCV_DNN_CUDA
选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来
WITH_CUDA
GPU算力查询
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
根据算力更改CUDA_ARCH_BIN,
然后勾选CUDA_FAST_MATH。
然后config，检测直到没有红色，并检查有没有GPU相关资源。
注意：中间会下载第三方库。而且比较难下载，可以手动下载并可重复利用。以后可以替换opencv\sources\.cach文件夹,就不会重复下载了。
3.3
使用vs2017打开OpenCV.sln。右键INSTALL重新生成。
4、下载
.cach以及所使用到的所有包都可以在下面链接下载。
链接：https://pan.baidu.com/s/1slYgDNc92-7KDRmzh4olJA
提取码：dtqt
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