用cuda指令安装opencv

根据提供的引用内容，没有提到使用CUDA指令安装OpenCV的方法。但是，可以通过安装CUDA和CUDNN来支持OpenCV的GPU加速。以下是安装步骤：
1. 首先，需要安装NVIDIA驱动程序和CUDA。可以从NVIDIA官网下载对应版本的驱动程序和CUDA。
2. 安装CUDNN。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDNN，并按照官方文档进行安装。
3. 下载OpenCV和OpenCV_contrib源代码，并解压缩到同一个文件夹中。
4. 进入解压缩后的文件夹，创建一个名为“build”的文件夹，并进入该文件夹。
5. 在终端中输入以下命令，进行CMake配置：

   cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
         -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
         -D WITH_CUDA=ON \
         -D CUDA_ARCH_BIN=7.5 \
         -D CUDA_ARCH_PTX="" \
         -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules \
         -D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \
         -D ENABLE_FAST_MATH=1 \
         -D CUDA_FAST_MATH=1 \
         -D WITH_CUBLAS=1 \
         -D WITH_LIBV4L=ON \
         -D WITH_GSTREAMER=ON \
         -D WITH_FFMPEG=ON \
         -D WITH_V4L=ON \
         -D WITH_QT=OFF \
         -D WITH_OPENGL=ON \
         -D BUILD_TESTS=OFF \
         -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
         -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

其中，CUDA_ARCH_BIN的值应该设置为你的GPU架构版本，可以通过nvidia-smi命令查看。如果你的GPU架构版本为7.5，则将其设置为7.5。
6. 在终端中输入以下命令，进行编译和安装：

   make -j8
   sudo make install

其中，-j8表示使用8个线程进行编译，可以根据自己的CPU核心数进行调整。
7. 安装完成后，可以在代码中使用OpenCV的GPU加速功能了。