使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序

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CMake是一个跨平台的自动化建构系统，它能够生成根据平台，编译器和用户设置而自动产生makefile或者project文件，从而达到跨平台的编译目标。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，其包含了很多计算机视觉算法和工具。OpenCV contrib是OpenCV的扩展模块，提供了一些实验性的功能和算法。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算架构，它可以利用GPU的并行计算能力来加速图像处理和计算机视觉任务。在使用CMake来构建包含OpenCV contrib和CUDA的项目时，需要确保CMake能够正确地找到OpenCV和CUDA的安装路径。首先，在CMake中设置OpenCV和OpenCV contrib的路径，以便在项目中使用OpenCV的功能和算法。然后，需要通过CMake启用CUDA，并指定CUDA的安装路径和库。接着，通过CMake配置项目，生成相应平台的makefile或project文件。最后，使用生成的文件编译项目，即可在项目中使用OpenCV contrib和CUDA来进行图像处理和计算机视觉任务。总之，通过CMake来构建包含OpenCV contrib和CUDA的项目，需要正确配置OpenCV和CUDA的路径，并在CMake中启用CUDA并为其指定路径和库，最终完成项目的配置和编译。这样就可以在项目中充分利用OpenCV contrib和CUDA的功能和算法，实现更高效的图像处理和计算机视觉任务。

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