win10+ Opencv4+Cuda10+vs2017环境搭建
Opencv4+Cuda10+vs2017环境搭建)
前言
对于开发者来说，环境的搭建尤其重要。万变不离其中，在windows系统上的绝大多数库满足以下规律，硬件条件满足的情况下，只需要配置好三件套(.h,.lib,.dll)就是我们所说的头文件、静态库和动态库就能够很好的使用三方库。本文是一篇为机器视觉开发者和Opencv学习者准备的经典速读文章。如果你是开发者，建议精读本文；如果你只是需要这样一个库，略读文章，并带走我为你编译好的库
Cuda10.0
这里我们先说Cuda10.0，因为这是一个可选项，如果想要安装好Cuda，则你的显卡应该是英伟达的，并且能够支持到该版本的Cuda。你可以在英伟达官网下载你需要的Cuda版本。在CMD或者powershell等环境下运行nvcc --version可以查看自己的环境是否安装成功。同时建议安装Cudnn,Cudnn下载地址
解压下载的Cudnn，将Cudnn的bin,include,lib复制对应目录下
OpenCV4+contrib
OpenCV及其拓展库的安装有很多方法，如果你认识了解这个库是有必要的，那么你可以尝试编译这个库。首先，需要安装好Cmake，在Cmake的官网可以进行下载。当然，visual studio也是必不可少的，vs2017下载地址。完成下载工作以后，生成静态库和动态库的步骤如下。
用Cmake生成vs工程
安装好Cmake后，首先，填写前两项
Where is the source code是opencv源码路径，即“源路径”
Where to build the binaries是要生成opencv的vs工程路径，即“目的路径”
然后点击Configure,选择你的vs版本和CPU环境
需要Cuda环境的务必选中
&emsp 如果不作商用，建议选中NONFREE这一项
在MODULES_PATH中选择自己的contrib所在的目录
然后再按Configure，如果没有出现红色，则点击Generate。如果有多半是网络的问题，必要的时候可以动用翻墙软件。对于所有下载失败的文件，都可以在"CMakeDownloadLog.txt"，每一项都会出现#missing 。
点击Open_Project打开opencv的工程
选择生成解决方案 最后一步选择仅生成
最终结果
生成的SDK(开发包)在install 文件目录下
读者可以通过CSDN上的链接下载笔者编译好的动态库和静态库