解决Opencv+CUDA+Cmake编译下载难题

资源摘要信息:"在使用cmake编译OpenCV 4.2.0时，可能会遇到部分依赖文件下载失败的情况。为了解决这个问题，可以使用已经收集好的一些容易下载失败的文件，这些文件通常包括了opencv_contrib模块和CUDA 10.1的支持文件。用户可以将这些文件放置在opencv的源代码目录（opencv/source）中，以便在编译过程中直接使用，从而避免了下载失败的问题。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了诸多计算机视觉领域的算法和函数。OpenCV 4.2.0是该库的一个版本，提供了众多的图像处理、计算机视觉功能。 opencv_contrib是OpenCV的一个附加模块，其中包含了一些不在标准OpenCV分发中的功能，比如一些新的算法实现和预训练的机器学习模型。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的通用并行计算架构。它允许开发者使用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行通用计算，而不仅仅局限于图形处理。CUDA 10.1是该架构的一个版本，它提供了与OpenCV的集成，可以让开发者利用GPU加速图像处理和计算机视觉算法。 CMake是一个跨平台的自动化构建工具，它使用CMakeLists.txt文件来描述构建过程。在OpenCV的编译过程中，通常会使用CMake来生成特定平台的构建文件，从而进行编译。在编译OpenCV时，一些外部依赖文件可能会因为网络问题或者其他原因导致下载失败。这可能会导致编译过程中的中断。 文件夹中的文件列表如下： - .gitignore：这个文件用于Git版本控制系统的忽略文件列表，它指定了版本控制系统应该忽略哪些文件和目录。 - ade：这是一个专门用于自动化深度学习实验的软件库。 - ippicv：Intel Performance Primitive库的计算机视觉组件，提供优化的图像处理功能。 - ffmpeg：一个开源的多媒体框架，可以处理多种视频格式。 - data：这个目录可能包含了OpenCV编译过程中所需的某些数据文件。 - xfeatures2d：一个OpenCV扩展模块，提供了更多先进的特征检测和描述算法。 - nvidia_optical_flow：NVIDIA的光流算法实现，用于运动估计和图像序列分析。 在编译OpenCV的过程中，这些文件可能由于网络原因或者由于文件来源的服务器不稳定性而导致下载失败。因此，提前准备好这些文件，尤其是在网络不稳定或者需要频繁编译的环境下，是非常有帮助的。开发者可以将这些文件放置在opencv的源代码目录中，并在CMake配置时指定这些文件的路径，从而确保编译过程不会因为下载问题而中断。 需要注意的是，当使用预编译的依赖文件时，开发者应当确保这些文件与他们使用的OpenCV版本兼容，同时也要确认这些文件没有被篡改过，以保证编译和运行的安全性。