OpenCV DNN模块可加载深度学习模型用于目标检测等任务，OpenCV4.2.0之后支持模型推理使用CUDA加速，但是需要手动将CUDA模块编译进OpenCV. 本文记录了编译的全部过程，最终可用于c++/python下的opencv_dnn模块加速。
目录
- step1 运行环境和前期准备
- step2 编译OpenCV DNN模块(WITH CUDA)
- step 3 测试
- （1）c++
- （2）python
step1 运行环境和前期准备
1、Windows 10 系统
2、Visual Studio 2017 专业版（先安装）
3、CUDA 10.1、cuDNN 7.6.5（后安装）
cuda下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base cudnn下载地址（需要注册登录）：
https://developer.nvidia.com/cudnn
将解压后的cuDNN压缩包中的bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装路径下：
4、OpenCV 4.2.0、OpenCV Contrib 4.2.0
contrib下载地址：
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases 5、opencv-python 4.2系列，opencv-contrib-python 4.2系列
6、Anaconda 5.3.1 (python 3.7)
7、Cmake 3.13
https://cmake.org/download/
step2 编译OpenCV DNN模块(WITH CUDA)
1、打开cmake，设置OpenCV源码目录、编译后输出目录、第一次点击configure，设置编译平台：
2、开始第一次configure，中间会下载一些缓存文件，如果下载失败，可以至build目录下CMakeDownloadLog.txt文件中的链接自行下载后放入OpenCV源码目录下的.cache文件夹中，也可至此直接下载后放入：
3、勾选BUILD_opencv_world、WITH_CUDA、OPENCV_DNN_CUDA、设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，再次点击configure：
4、configure之后会报错，找到CUDA_ARCH_BIN，根据https://developer.nvidia.com/cuda-gpus此网站找到自己显卡的算力填入（我的显卡是1080ti，算力为6.1），并且勾选CUDA_FAST_MATH，将OpenCV_GENERATE_SETUPVARS的勾去掉，再次点击configure：
5、Configure done后，需要确认以下几个信息：
（1）OpenCV中必须包含cuda、python3
（2）必须要检测到正确版本的CUDA和cuDNN
6、步骤5的条件都满足后，可以点击Generate，generating done之后，点击Open Project，设置编译平台（Release/Debug均可）、右键ALL_BUILD-生成，生成时间较长，需要1.5小时左右：
7、经过一段时间的等待，共生成成功122个：
8、生成成功后，右键INSTALL-仅用于项目-仅生成INSTALL，INSTALL生成成功后，会在build目录下看到一个install文件夹，结构和OpenCV很类似，可在此直接下载：
至此，将CUDA编译至OpenCV DNN模块已全部成功，接下去分别以c++和python平台下的opencv dnn进行测试。
step 3 测试
程序均参考：，需要将net类进行两处修改：
c++:
net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CUDA);
python:
net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv.dnn.DNN_TARGET_CUDA)（1）c++
使用cuda加速后平均帧率在35–40之间，使用之前平均帧率在3–5之间。
（2）python
使用cuda加速后平均帧率在13–15之间，使用之前平均帧率在3–4之间。
