1. 准备
2. VS中配置CUDA
安装CUDA时候会选择集成在VS中，安装之后有samples，试着跑一下测试下。关于库路径正常添加就可以了。
vs属性表中CUDA C/C++配置
3. cmake编译支持CUDA的opencv
3.1 configure 'opencv'
打开 cmake_gui.exe, 最上方两个文本框，分别输入 下载的"opencv/source" 的路径，和将要存储生成文件的路径，如"opencv_cmake"
然后点击 Configure，第一次会弹出下框，选择对应的版本即可。注意一定要联网，配置过程中需要下几个包。
cmake_gui
然后可能会出现个python的错误，忽略就行
CMake's 'find_host_package(PythonInterp 2.7)' founds wrong Python version:
PYTHON_EXECUTABLE=D:/Python3.8.1/python.exe
PYTHON_VERSION_STRING=3.8.1
Consider specify 'PYTHON2_EXECUTABLE' variable via CMake command line or
environment variables
Call Stack (most recent call first):
cmake/OpenCVDetectPython.cmake:271 (find_python)
CMakeLists.txt:585 (include)
下面这个错误也忽略
CMake Warning at cmake/OpenCVGenSetupVars.cmake:54 (message):
CONFIGURATION IS NOT SUPPORTED: validate setupvars script in install
directory
Call Stack (most recent call first):
CMakeLists.txt:947 (include)
这次Configure之后，对于opencv 4.0以上版本，在 cmake_gui 上搜索BUILD_opencv_world并勾选上，再Configure一下。
3.2 configure 'opencv_contrib'
搜索框中搜OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，并在之后的value中输入下载好的opencv_contrib/modules的路径。
添加opencv_contrib路径
然后再在搜索框中搜 cuda，对BUILD_CUDA_STUBS、WITH_CUDA和CUDA_FAST_MATH打勾
cuda相关选项
点击 Configure， 之后可以点击Generate。
之后会有CUDA_ARCH_BIN这个项，其后面的数字表示GPU支持的算力，要找对应的算力保留就行。例如Quadro P1000算力是6.1，GTX 2060-2080算力是7.5，部分笔记本显卡的算力情况如下图，其他可自查GPU Compute Capability
GPU Compute Capability
如果还需要 cuDNN，则在搜索框中搜索 BUILD_CUDA_DNN，打上勾，然后再Configure，之后在输出框框检查下，cuDNN后面要确保是 YES。
检查cuDNN是否为YES
之后检查输出框，确保没有除之前提到的两个错误外的其他错误后，然后点击 Generate，之后显示如下与cuda有关的项。
cuda相关项
3.3 编译生成INSTALL
点击 cmake_gui 上的 Open Project，进入VS，在解决方案资源管理器中找到"CMakeTargets"，然后选择 "All_BUILD -> 右键"生成"。(debug 和 release 两个模式下都生成下，这一步根据电脑性能不同耗时不同，不过还是挺久的，建议找个1小时空闲期来编译)
编译opencv cuda库
然后选择"INSTALL -> 右键"仅用于项目" -> 仅生成INSTALL"。
之后在指定的文件夹 "opencv_cmake"下会有一个install文件夹，将该文件夹下的"./install/include", "./install/x64/vc15/lib", "./install/x64/vc15/bin", 添加至VS中响应位置即可。
其中"bin"目录若添加环境变量后仍显示无法找到动态链接库，则将该文件下的对应 debug 和 release 的 .dll 文件分别拷到工程的生成的 Debug 或者 Release 文件夹下。
Reference
