本文主要介绍Win10使用VS2019从源码编译OpenCV 4.4，并使用opencv_contrib支持CUDA 11.0 + Cudnn 8.0，以及对python3的支持。

1 首先准备安装环境

Microsoft Visual Studio 2019

可以用社区版，免费的。

CUDNN 8.0

下载解压后，分别将cuda/include, cuda/lib, cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0对应的include, lib, bin目录下。

配置cudnn 8.0

CMake

选择最新版windows版，如cmake-3.18.1-win64-x64.msi，下载完成后直接安装。

(可选) Anaconda3

如果需要把opencv配置到虚拟环境的python3的话，可以使用Anaconda/Miniconda来解决。

(可选) ffmpeg

选择Shared，下载后将bin文件夹所在的路径添加到环境变量Path。

2 下载源代码并修改

打开opencv的源代码目录，找到./opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake这个文件，将第47行

"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}/ippicv/"

中的raw.githubusercontent.com改成raw.staticdn.net。

同样的，./opencv/3rdparty/ffmpeg/ffmpeg.cmake的第25行的网址改为：

"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${FFMPEG_BINARIES_COMMIT}/ffmpeg/"

对于opencv_contrib，同样的操作，修改以下配置代码：

./opencv_contrib/modules/xfeatures2d/camke/download_boostdesc.cmake

# 第27行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/"

./opencv_contrib/modules/xfeatures2d/camke/download_vgg.cmake

# 第21行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${OPENCV_3RDPARTY_COMMIT}/"

./opencv_contrib/modules/face/CMakeLists.txt

# 第19行改为"https://raw.staticdn.net/opencv/opencv_3rdparty/${__commit_hash}/"

3 运行cmake

打开cmake，设置源代码路径(刚刚下载的opencv代码所在文件夹)和build路径(需要自己新建build的文件夹)，然后点击Configure，会弹窗让选择VS版本，这里选择vs2019，其他选项默认，点击Finish完成，然后等待即可。

cmake的设置

之后需要配置一些选项。这几个需要打勾：

BUILD_opencv_world

WITH_CUDA

WITH_CUDNN

如果没有的话，使用Add Entry手动添加。

Add Entry

在OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH这个选项中，需要添加刚刚下载的opencv_contrib的源码路径下的modules目录，注意这里必须把所有的"\"改成"/"才能正确配置。例如：

D:/ProgramData/opencv/opencv_contrib/modules

如果需要配置python3的话，需要注意，BUILD_opencv_python2设置成False，BUILD_opencv_python3设置成True，如果这两项没有的话，直接使用Add Entry添加。

然后配置路径，根据自己的Anaconda以及使用的虚拟环境来设置，例如：

PYTHON3_EXECUTABLE=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/python.exe

PYTHON3_INCLUDE_DIR=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/include

PYTHON3_LIBRARY=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/libs/python38.lib

PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/Lib/site-packages/numpy/core/include

PYTHON3_PACKAGES_PATH=D:/ProgramData/miniconda3/envs/pytorch/lib/python3.8/Lib/site-packages

如果电脑上有ffmpeg的话，还需要给WITH_FFMPEG打勾，如果没有的话，直接使用Add Entry添加。

接下来再次Configure，等待大约2-3分钟，直到下方出现Configuring done。

然后点击Generate，生成项目文件，大约需要30秒，直到下方出现Generating done。

检查输出信息中和配置相关的内容，如python的路径设置，CUDA和Cudnn相关信息，ffmpeg设置等。

4 使用VS2019编译源码

点击CMake中的Open Project或者打开build文件夹中的OpenCV.sln，然后根据需要把配置选成Debug x64和Release x64，点击Build --> Rebuild Project，接下来根据电脑配置的不同需要等待大约3-4个小时来编译。

Build

编译好后，找到解决方案目录里的CMakeTargets项展开的INSTALL项，右键 --> Project Only --> Build Only INSTALL。

Build Only INSTALL

之后会在./opencv/build/install/x64/vc16生成编译好的库。

到此编译完成。

最后把bin路径添加到环境变量Path，如：

D:\ProgramData\opencv\build\install\x64\vc16\bin

(取决于你配置的地址)

5 验证opencv是否可用，并运用vs2019在C/C++项目中使用

打开vs2019，新建项目，添加一个调用opencv的源代码，如果没有的话，可以用自带sample中的cpp文件，如：

D:\ProgramData\opencv\samples\cpp\example_cmake\example.cpp

在VS2019中的项目属性设置，选择Release x64，在VC++目录中添加Include Directories (根据自己的编译路径改一下)：

D:\ProgramData\opencv\build\install\include

vs2019项目设置

然后在Linker --> Input --> Additional Dependencies 中，添加

opencv_world440.lib

Additional Dependencies

接下来就可以编译运行在vs2019中的项目了。如果是自带的sample，会显示摄像头实时画面，并出现"Hello OpenCV"的文字。

6 验证opencv的python接口是否已经配置好

打开python (如果用anaconda，进入相应的虚拟环境，然后输入python)，在命令行运行：

import cv2

cv2.__version__

返回'4.4.0'即表示opencv已配置python接口。

python中验证opencv是否安装好