cv.cdnn.readnet调用cuda

`cv.cdnn.readNet` 是 OpenCV 中的一个函数，用于读取预训练的卷积神经网络 (CNN) 模型，通常是以 .prototxt 和 .caffemodel 或 .onnx 等格式存储的模型文件。当你想要在 GPU 上运行计算密集的任务，比如图像识别、物体检测等，可以利用 CUDA（Compute Unified Device Architecture），这是 NVIDIA 的并行计算平台。

如果你想要通过 `cv.cdnn.readNet` 函数在 GPU 上执行计算，你需要确保几个前提条件：

1. **安装CUDA和cuDNN**：首先需要在计算机上安装 CUDA 并配置好环境变量，然后安装 cuDNN，它是 CUDA 的一部分，专为深度学习优化加速。

2. **设置 OpenCV 配置**：在建立 OpenCV 的时候，需启用对 CUDA 支持，并指定 cuDNN 的库路径。这可以通过修改 OpenCV 的编译选项完成。

3. **加载模型到GPU**：调用 `readNet` 加载模型之后，使用 `.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA)` 或 `.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA)` 来告诉 OpenCV 使用 CUDA 进行计算。如果之前没有明确设置默认backend，这时应该显式地设置。

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("model.prototxt", "model.caffemodel");
net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);