cuda和cudnn在win10安装好后，还需要设置哪些环境变量，才能在python上通过cv调用cuda

在安装完 CUDA 和 cuDNN 后，你需要设置以下环境变量才能在 Python 中通过 OpenCV 调用 CUDA：

1. 添加 CUDA 的 bin 目录到 PATH 环境变量中：
- 打开系统的环境变量设置（右键点击"此电脑" -> 属性 -> 高级系统设置 -> 环境变量）。
- 在系统变量中找到名为 "Path" 的变量，然后点击"编辑"。
- 在变量值的末尾添加 CUDA 的 bin 目录，例如 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin"（根据你的 CUDA 安装路径进行更改）。
- 点击"确定"保存设置。

2. 添加 cuDNN 的 bin 目录和库目录到 PATH 环境变量中：
- 同样在系统变量的 "Path" 变量中编辑，添加 cuDNN 的 bin 目录和库目录，例如 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin" 和 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\lib\x64"（根据你的 cuDNN 安装路径进行更改）。
- 点击"确定"保存设置。

3. 配置 OpenCV 的环境变量：
- 将 OpenCV 的安装路径添加到系统的 PATH 环境变量中，例如 "C:\opencv\build\x64\vc15\bin"（根据你的 OpenCV 安装路径进行更改）。

完成上述设置后，你应该可以在 Python 中通过 OpenCV 调用 CUDA 加速的功能了。请注意，在使用 OpenCV 时，确保你的代码正确设置了使用 CUDA 加速的选项，以便充分利用 CUDA 的性能优势。