在 Linux 系统中编译安装 带GPU支持的OpenCV

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在Linux系统中，若需编译安装带有GPU支持的OpenCV，这里提供一整套流程指导。

首先，若你仅需在Python环境中使用，且不涉及GPU加速，推荐直接通过pip完成安装。

正式开始教程：

1. **安装依赖**：确保你的环境具备必要的构建工具和库，如CMake、CUDA等，根据你的系统需求准备。

2. **下载并解压**：获取OpenCV和OpenCV_contrib的安装包，以4.2版本为例，确保包已解压至可访问位置。

3. **CMake配置**：使用CMake编译时，需要指定CUDA_ARCH_BIN参数，通常可在developer.nvidia.com/cu...网站查询相应参数。例如，如我所用的A800显卡，虽未在列表中更新，但选择A100的8作为参数。

4. **开始编译与安装**：执行关键的CMake指令，确保WITH_CUDA=ON及CUDA相关选项启用CUDA支持，同时通过OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH指定Python包安装路径，避免后续在Python中import包时遇到找不到的问题。

5. **安装过程**：成功执行编译后，注意检查install path，确保不为空，以自动生成Python可用的包。

6. **使用所有CPU进行编译**：若CPU性能较弱，该步骤耗时可能较长，建议优化构建参数以提升效率。

7. **完成安装**：执行安装命令，确保所有构建阶段顺利。

8. **测试安装**：通过Python程序进行测试，验证安装成功与否，若显示可用的GPU数量，表示安装成功。

推荐参考文档**：在Linux系统中编译安装OpenCV，尤其针对需要在C++中调用的同学，可以查阅更详细的指导资料，尽管可能缺少Python包安装的步骤。

特别感谢Zen3515的回答，帮助我识别并解决Cmake参数配置错误导致的install path为空问题，但需根据实际环境调整其提供的Cmake参数，以避免后续make阶段的错误。