如何在Windows系统下使用opencv4.10.0-opencv_contrib-4.10.0-windows-cuda版本进行深度学习推理？请提供详细的环境配置和使用示例。

在进行深度学习推理时，确保你的开发环境配置正确是至关重要的一步。本文将带你了解如何在Windows系统下配置opencv4.10.0-opencv_contrib-4.10.0-windows-cuda版本，以便利用CUDA加速深度学习任务。首先，确保你的计算机安装了NVIDIA的CUDA Toolkit和相应的NVIDIA驱动。

参考资源链接：[深度学习专用opencv4.10.0-cuda编译版本发布](https://wenku.csdn.net/doc/4tf23xcu1q?spm=1055.2569.3001.10343)

环境配置步骤如下：
1. 下载opencv4.10.0-opencv_contrib-4.10.0-windows-cuda版本的OpenCV，通常可以从OpenCV官方GitHub仓库或者其官方网站获取。
2. 解压缩下载的文件到一个目录，例如：C:\opencv_build\。
3. 配置系统环境变量，添加OpenCV的bin目录路径，以及包含include、lib、dll文件夹的路径到系统的PATH变量中。
4. 创建一个名为opencv_world410.dll的文件的符号链接（或直接复制文件），如果这个文件不存在的话。这个文件通常位于opencv\build\x64\vc15\bin或者类似的路径下。在Windows上，你可以使用mklink命令来创建符号链接，或者直接复制文件到需要的位置。
5. 使用Visual Studio或其他IDE创建一个新的C++项目，并配置项目属性，确保包含目录和库目录指向OpenCV的include和lib文件夹。
6. 在项目的链接器输入设置中，添加对应的OpenCV库文件，例如opencv_world410.lib。

配置完成后，你就可以开始进行深度学习推理了。以下是一个简单的使用示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

int main() {
    // 加载预训练模型和权重文件
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX(

参考资源链接：[深度学习专用opencv4.10.0-cuda编译版本发布](https://wenku.csdn.net/doc/4tf23xcu1q?spm=1055.2569.3001.10343)