cuda12.2应该用什么opencv版本

对于 CUDA 12.2，你可以使用 OpenCV 4.5.3 或更高版本。从 OpenCV 4.5.3 开始，它支持 CUDA 11.0 和更高版本。

你可以使用以下步骤安装 OpenCV 和 CUDA：

1. 首先，确保已经安装了 CUDA 12.2，并且已经设置好环境变量。

2. 安装 OpenCV。你可以使用 pip 命令在 Python 环境中安装 OpenCV，例如：

   pip install opencv-python

这将安装最新的稳定版本的 OpenCV。

3. 验证 OpenCV 是否成功安装。在 Python 中，导入 OpenCV 并检查版本号，例如：

   import cv2
   print(cv2.__version__)

如果版本号正确显示，说明 OpenCV 已成功安装。

请注意，具体的版本要求可能因操作系统和其他依赖项而有所不同。在安装之前，请务必查阅 OpenCV 和 CUDA 的官方文档以获取最新的版本兼容性信息。

相关问题

cuda11.1对应的opencv版本

### 回答1：
CUDA 11.1对应的OpenCV版本是4.5.0。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的函数和工具。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，能够利用图形处理器（GPU）的并行处理能力加速计算任务。

在CUDA 11.1中，OpenCV 4.5.0是与之兼容的版本。这个版本的OpenCV在CUDA支持方面有一些重要的更新和改进。它通过利用CUDA的并行计算能力，可以将一些图像处理任务加速数倍甚至数十倍。它还支持一些新的CUDA加速功能，如CUDA DNN模块用于深度学习，CUDA霍夫线变换等。

使用CUDA和OpenCV的组合，可以在图像处理和计算机视觉任务中获得更高的性能和效率。CUDA 11.1和OpenCV 4.5.0的结合为开发人员提供了强大而灵活的工具，可以在GPU上利用并行计算能力来处理复杂的图像任务。

### 回答2：
CUDA 11.1适用于OpenCV的版本主要有两个选择，分别是OpenCV 4.5和OpenCV 3.4.14。

OpenCV 4.5是目前最新的稳定版本，它对CUDA 11.1提供了良好的支持。它通过利用CUDA技术，可以加速图像处理、计算机视觉和深度学习相关的任务。OpenCV 4.5中加入了对CUDA 11.1的支持，可以使用CUDA的并行计算能力来加速图像处理和深度学习算法。同时，OpenCV 4.5还提供了更多的功能和改进，使得图像处理更加高效和灵活。

另一个选择是OpenCV 3.4.14，这是OpenCV 3系列中的最新版本。虽然OpenCV 3.4.14比OpenCV 4.5较旧，但它也对CUDA 11.1提供支持，可以与CUDA技术一起使用。OpenCV 3.4.14提供了一些与深度学习相关的功能和改进，使得利用CUDA进行加速成为可能。

总的来说，CUDA 11.1适用于OpenCV的版本包括OpenCV 4.5和OpenCV 3.4.14。用户可以根据自己的需求和使用环境选择合适的版本进行开发和应用。

### 回答3：
CUDA 11.1对应的OpenCV版本是4.5.0。

cuda11.7 支持的opencv 版本

目前（截至2022年9月），CUDA 11.7 支持的 OpenCV 版本有：

- OpenCV 4.5.4 及以上版本
- OpenCV 3.4.14 及以上版本（需要手动编译）

需要注意的是，不同的操作系统和编译器可能对支持的 OpenCV 版本有不同的要求，请根据你的操作系统和编译器版本选择合适的 OpenCV 版本。