Windows 10下CUDA+OpenCV+VS2013环境配置教程

本文档详细介绍了在Windows 10 x64环境下，使用CUDA、OpenCV和Visual Studio 2013进行软件开发的环境配置步骤。首先，你需要下载并安装以下关键软件： 1. CMake-3.6.2（版本号为win64-x64）：这是一个跨平台的构建系统，用于管理和生成项目构建配置。 2. CUDA 7.5.18：NVIDIA的并行计算平台和编程模型，适用于Windows 10。 3. OpenCV 3.1.0：开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习功能。 4. Intel Threading Building Blocks (TBB)：Intel的并行算法库，用于加速多线程应用。 步骤1：下载并安装所需软件，将TBB文件解压至同一文件夹，无需独立安装。 步骤2：配置OpenCV以支持CUDA和TBB： - 使用CMake GUI，设置要编译的文件目录。 - 在Configure阶段，确保with_cudawith_tbb选项被选中，并处理可能出现的红色选项（如TBB_include_dirs），填写正确的TBB头文件路径，然后点击Generate生成VS项目。 步骤3：在Visual Studio 2013中编译OpenCV： - 打开D:\ProgramFiles\opencv\build2015目录下的OpenCV.sln文件。 - 先尝试“zero_check”编译以验证环境设置。 - 接着分别对ALL_BUILD和INSTALL项目进行编译，这可能需要较长时间。 步骤4：测试OpenCV与CUDA的集成： - 新建一个Visual Studio 2013项目，配置OpenCV开发环境。 - 项目平台需设置为64位，因为OpenCV的lib和include文件位于opencv\build2013\install文件夹中。 - 在测试代码中，可以使用`opencv2/cudaarithm.hpp`库来测试CUDA功能，例如编写简单的CUDA操作并确保编译通过。 总结来说，该文档提供了一套完整的步骤，帮助用户在Windows 10环境下安装CUDA、OpenCV，并在Visual Studio 2013中配置它们的集成开发环境。这对于从事深度学习、图像处理或需要GPU加速任务的开发者来说，是一个重要的参考指南。注意，随着软件版本的更新，具体步骤可能会有所变化，但在配置过程中遵循文档提供的指导仍然是关键。