CUDA安装指南：OpenCV深度学习加速

🔧 系统要求

• NVIDIA GPU（需支持CUDA架构）
• Linux/Windows/macOS系统
• 与OpenCV版本兼容的CUDA Toolkit（建议查看OpenCV官方文档确认）

安装步骤 📝

1. 下载CUDA Toolkit
   访问NVIDIA官网选择对应系统的安装包

   

2. 安装cuDNN库
   通过NVIDIA cuDNN页面下载匹配版本的库文件

   

3. 配置环境变量

   • 添加CUDA路径到PATH变量
   • 设置LD_LIBRARY_PATH（Linux）或LIB（Windows）包含cuDNN库

4. 验证安装
   运行nvcc --version（Windows需使用nvcc.exe）
   测试OpenCV深度学习功能是否启用：

   python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
   

常见问题 ❓

• 驱动冲突：确保已安装NVIDIA显卡驱动
• 版本不匹配：通过官方版本兼容性工具核对

📌 提示：安装完成后建议查看OpenCV CUDA模块文档进一步优化性能！