手动编译OpenCV3.2.0集成CUDA8.0的GPU加速库

"该文档详细介绍了如何在Windows环境下，使用CUDA Toolkit 8.0和Visual Studio 2015 x64编译OpenCV 3.2.0以利用GPU加速功能。OpenCV预编译库不包含全部CUDA功能，因此需要自行编译以体验GPU加速的优势。" 在构建OpenCV与CUDA集成的环境中，首先需要做的是**下载并安装CUDA Toolkit**。CUDA Toolkit是NVIDIA提供的开发工具包，用于支持CUDA编程，它包含了编译器、运行时库和许多用于GPU计算的库。在安装过程中，确保通过运行示例程序来验证CUDA安装是否成功。 接下来，**下载并安装OpenCV**以及**CMake**。CMake是一个跨平台的构建系统，用于管理OpenCV的编译过程。OpenCV的源代码需要通过CMake配置，以适应特定的环境和需求。在CMake配置阶段，要注意选择正确的目标架构（在这里是x64），因为CUDA的一些关键库如cufft、npps和nvblas仅提供x64版本。 在CMake的配置选项中，有几个关键的设置与CUDA相关。**必须勾选的选项包括**: WITH_CUBLAS（CUDA的线性代数库）、WITH_CUDA、WITH_CUFFT（快速傅里叶变换库）、WITH_EIGEN（用于矩阵运算的库）、WITH_IPP（Intel Performance Primitives，提升图像处理速度）、WITH_OPENGL（由于CUDA在某些情况下依赖OpenGL）、WITH_OPENMP（用于并行处理）和WITH_TBB（如果需要，用于多线程并行计算）。同时，可以考虑根据项目需求选择是否开启WITH_FAST_MATH，这将启用CUDA的快速数学库，可能会牺牲一些精度以换取更高的计算速度。 在配置完成后，CMake会生成适用于Visual Studio的解决方案文件。然后，**使用Visual Studio进行编译**。编译完成后，需要**复制编译好的文件到适当位置**，并将OpenCV库路径添加到系统的环境变量中。同时，**配置属性表**以确保项目能够找到OpenCV和CUDA的相关库和头文件。 这样的配置步骤确保了OpenCV能够利用CUDA的功能，特别是对于GTX1060及以上级别显卡的用户，采用CUDA 8.0和OpenCV 3.2.0的组合可以充分利用GPU的计算能力，提高图像处理和计算机视觉应用的性能。