自编OpenCV 3.2.0 CUDA 8.0 GPU加速教程：VS2013 x64配置详解

本篇文档是关于OpenCV GPU编译的详细指南，针对OpenCV 3.2.0与CUDA 8.0的组合，以及Visual Studio 2013 x64环境下的配置步骤。首先，由于官方预编译库不包含完整的CUDA支持，因此需要自行编译来利用GPU加速功能。 1. **环境准备**： - 安装CUDA Toolkit：访问NVIDIA开发者网站下载最新版本的CUDA Toolkit，例如CUDA 8.0，确保通过编译CUDA自带的示例程序验证其安装正确性。 2. **OpenCV和CMake下载**： - 下载OpenCV源代码，从官方网站获取，同时下载CMake作为构建工具，CMake是跨平台的构建系统，能帮助管理和配置OpenCV的编译过程。 3. **CMake配置**： - 在CMake配置过程中，应选择以下选项： - 不勾选`BUILD_CUDA_STUBS`，而是勾选`WITH_CUDA`、`WITH_CUFFT`、`WITH_EIGEN`、`WITH_IPP`、`WITH_CUBLAS`、`WITH_OPENGL`、`WITH_OPENMP`和`WITH_NVCUVID`。其中，前四项是CUDA相关组件，后三项是其他扩展支持。 - 对于`CUDA_FAST_MATH`，不推荐勾选，因为它牺牲精度以提高速度，仅当需要单精度浮点运算时才考虑。 - `BUILD_opencv_world`建议不选，这会导致合并成一个大的库，虽然便于引用，但可能会包含不必要的库，增加运行时负担。编译后的库如opencv_world320.dll会有较大的体积。 4. **编译限制**： - 因为CUDA Toolkit提供的库只有x64版本，所以编译时必须选择64位架构，并在后续开发中编写针对x64的程序。 这篇文档提供了OpenCV 3.2.0与CUDA 8.0结合的编译指导，包括环境设置、依赖项选择和CMake配置细节，对于希望在视觉计算和GPU加速上发挥OpenCV功能的开发者来说，是一项重要的参考资源。