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1.下载opencv和opencv_contrib安装包
1）使用命令下

git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 4.9.0
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b 4.9.0

2）复制链接去GitHub下载然后上传到服务器

注意：看好版本，opencv和opencv_contrib安装包的版本必须一致。

2.配置 CMake

cd opencv && mkdir build && cd build
cmake \-D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ #因为我是再docker配置的，所以/usr/local -D WITH_CUDA=ON \-D CUDA_ARCH_BIN=7.0 \  # V100 的计算能力为 7.0，这横自行需改-D CUDA_FAST_MATH=ON \-D WITH_CUDNN=ON \-D OPENCV_DNN_CUDA=ON \-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \-D WITH_NVCUVID=ON \-D BUILD_EXAMPLES=OFF \..

注意：在编译过程中遇到什么下载失败，如下图所示不需要管。

3.编译与安装

make -j$(nproc)
sudo make install

同样，遇到网络问题不用管，因为我们不需要下载案例，只是想使用opencv-gpu。
4.验证

python3
import cv2
print(cv2.getBuildInformation())  # 检查输出中是否有 "CUDA: YES"
print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount())  # 应返回 1（表示检测到 GPU）