ubuntu22.04安装opencv cuda

### 安装准备 为了在 Ubuntu 22.04 上成功安装带有 CUDA 加速的 OpenCV，需先完成必要的依赖项和工具链设置。这包括但不限于更新系统软件包列表并升级现有软件包至最新版本[^1]。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着，安装构建环境所需的开发工具以及 CMake： ```bash sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libgtk-3-dev \ libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev \ python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev \ libtiff-dev libdc1394-22-dev curl unzip wget -y ``` 对于 CUDA 支持，则需要按照特定指导来配置 NVIDIA 的 GPU 开发平台。确保已正确设置了 CUDA 和 cuDNN 环境变量路径，并验证其可用性[^4]。 ### 下载源码 获取指定版本号 `4.8.0` 的官方 OpenCV 源代码及其附加模块(opencv_contrib)，通过 Git 或者直接下载压缩包形式获得所需资源[^3]。 #### 使用Git克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 4.x --depth 1 opencv cd .. git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git -b 4.x --depth 1 opencv_contrib ``` 或者采用wget方式下载ZIP文件解压后操作: ```bash mkdir ~/opencv_build && cd ~/opencv_build wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.8.0.zip unzip opencv.zip mv opencv-4.8.0 opencv wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.8.0.zip unzip opencv_contrib.zip mv opencv_contrib-4.8.0 opencv_contrib rm *.zip ``` ### 配置CMake选项 进入创建好的build目录执行cmake命令前，请确认已经指定了正确的CUDA架构参数以及其他可能影响性能表现的关键开关。这里假设目标设备支持Compute Capability 6.1及以上标准[^2]。 ```bash cd ~/opencv_build/opencv mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DCUDA_ARCH_BIN="6.1" \ -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_build/opencv_contrib/modules \ -DBUILD_opencv_python3=ON \ -DPYTHON3_EXECUTABLE=$(which python3) \ -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") \ -DPYTHON3_LIBRARY=$(python3 -c "import sys; print(sys.prefix)")/lib/libpython$(python3 -c "import sys;print('.'.join(map(str,sys.version_info[:2])))").so \ -DWITH_CUDA=ON \ -DENABLE_FAST_MATH=ON \ -DCUDA_FAST_MATH=ON \ -DWITH_CUBLAS=ON \ ../ ``` ### 编译与安装 一旦上述准备工作顺利完成，在同一终端窗口内继续运行make指令启动编译流程；完成后利用make install完成最终部署工作。考虑到整个过程可能会消耗较长时间，建议适当调整并发线程数以加快速度(例如-j $(nproc))。 ```bash make -j$(nproc) sudo make install sudo ldconfig ``` 最后一步是为了让系统能够识别新加入的共享库而刷新缓存表单。