1.软件：
- Cmake编译：资料下载 CMake的
- VS2017：关注微信公众号《软件安装管家》，其中有很多软件。
- ITK5.0：Download | ITK
- CUDA10.2：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- Anaconda（python）：https://www.anaconda.com/distribution/
2.安装VS2017，按照安装要求，默认安装就好：需要注意的是要选用你所需要的选项。
3.由于项目需要GPU并行，所以需要安装cuda进行管理，官网下载即可。
- 点击安装文件（.exe）;
- 最好选择自定义安装，其中有些情况下要去除Visual Stidio Integration选项等。（有些系统安装时若不去除这一项可能导致安装失败），其他安装路径最好选择默认情况，一路到底就好。
4.ITK库编译：
- 编译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103751490步骤进行安装；
- 由于我们的项目要用到GPU加速，因此需要勾选：
- 其中，CUFFTW选项在安装cuda和勾选ITK_USE_CUFFTW等四项后会自动生成。同时，勾选ITK_USE_GPU后编译时后会出现OPENCL项。
- 其次，修改下属两项：
- 勾选这项；
- 对于初学者来说建议勾选：以下四项。但是为了节约编译时间最好还是不要选。
- 另外，我们的工程若需要加载图像则需要勾选：
- 可以根据需要选择。
- 其他Cmake编译步骤请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103751490；
5.后续可以加载ITK库官方文档的例子进行验证一下。
- 我们使用ITK例子中的第一个图像配准实验：ImageRegistration1.cxx；
- 建立源文件参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/103751490：.cpp,将代码复制进去。
- 这里需要传入五个参数：fixedImageFile movingImageFile differenceImageAfter differenceImageBefore useEstimator；
- 参数传递方法：
1）直接在main函数中赋值；
2）如下图：首先右击工程，选择属性；在属性对话框中的调试栏里面的命令参数中进行参数赋值传递；
- 其次，该例子中我们配置ITK时忘记选择png等图像加载格式选项，因此无法加载png、jpg等格式图像；一般默认是mhd格式的图像；
- 我们可以检查图片格式与代码中的图像格式：图像的像素点格式需要对应：uchar等；
图像读入修改：
输出修改：
至此，此代码可以运行。