在VS2017中使用CUDA与opencv实现DNN模块加速深度学习目标识别

" 知识点详细说明: 1. Visual Studio 2017: Visual Studio 2017是微软公司推出的一款集成开发环境（IDE），它支持多种编程语言，广泛用于Windows平台下的应用程序开发。它的功能包括代码编辑、调试、性能分析以及数据库开发等。 2. OpenCV 4.5.0: 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。OpenCV 4.5.0是该库的一个稳定版本，它提供了广泛的视觉功能，例如图像处理、特征检测、物体跟踪、模式识别等。OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等。 3. OpenCV Contrib 4.5.0: opencv_contrib模块是OpenCV的扩展模块集合，它包含了一些实验性或者专有功能，这些功能可能并不包含在标准的OpenCV分发版中。opencv_contrib模块为OpenCV提供了额外的算法和工具，比如深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）模块。 4. CUDA 11.6: CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用NVIDIA图形处理单元（GPU）来进行通用计算（即GPGPU）。CUDA 11.6是该平台的一个版本，为开发者提供了更新的工具和功能来利用GPU进行高性能计算。 5. DNN模块: 深度神经网络（DNN）模块是OpenCV中的一个组件，它允许开发者加载预训练的深度学习模型，并在图像或视频流上进行实时的深度学习推断。DNN模块支持多种深度学习框架的模型格式，包括Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch和Darknet等。 6. 目标识别与深度学习加速: 目标识别是计算机视觉的一个核心任务，涉及到在图像中检测和识别出不同对象的过程。深度学习是当前实现目标识别的主流技术之一，而使用GPU加速深度学习模型的运行是提高效率的关键。通过将深度学习框架的模型部署到支持CUDA的GPU上，可以显著减少模型推理的时间，实现实时或近实时的目标识别。 7. OpenCVConfig.cmake 和 OpenCVConfig-version.cmake 文件: 这些文件是CMake配置文件，它们定义了OpenCV库的安装路径、版本信息和编译选项等。CMake是一种跨平台的自动化构建系统，它可以用来控制编译过程，生成标准的构建文件（如makefile）。这些配置文件允许开发者在使用CMake构建OpenCV相关项目时，能够正确地找到库文件并进行链接。 8. setup_vars_opencv4.cmd 文件: 这是一个批处理脚本文件，用于在Windows平台上设置环境变量，以便可以方便地从命令行访问OpenCV。通常，该文件会设置OPENCV_DIR环境变量，指向OpenCV库的安装目录，以及其他相关路径。 9. bin、include 和 x64 文件夹: 这些文件夹包含了OpenCV安装后的二进制文件、头文件和64位平台的库文件。bin文件夹通常包含了可执行文件和动态链接库（DLLs），include文件夹包含了所有的头文件，而x64文件夹则包含了64位版本的静态和动态链接库，这样开发者可以使用OpenCV库进行编程和构建项目。 10. LICENSE 文件: LICENSE文件包含了OpenCV库使用的开源许可证信息。这通常是一个关于用户如何使用OpenCV的法律声明，包括可以做什么、不可以做什么以及对应的法律责任。开发者在使用OpenCV时必须遵守这些许可证条款。