set＿env＿paths．bat

右键单击OpenCV＿Build文件夹，然后创建一个名为set＿env＿paths．bat的新文本文件。完成此操作后，需要编辑以下示例以包含文件夹位置：ECHO －－ Set these variables below －－
set ＂openCvSource＝E：／OpenCV＿Build／opencv－4．5．2＂
set ＂openCVExtraModules＝E：／OpenCV＿Build／opencv＿contrib－4．5．2／modules＂
set ＂openCvBuild＝％openCvSource％／build＂
set ＂toolkitRoot＝C：／Program Files／NVIDIA GPU Computing Toolkit／CUDA／v11．0＂
ECHO －－ Set this to the location of your Conda Env
set ＂pathToAnaconda＝C：／Users／Benge／anaconda3／envs／py38＂
ECHO －－ Leave these variables alone －－
set ＂buildType＝Release＂
set ＂generator＝Ninja＂
set ＂pyVer＝38＂

同样要记住的重要一点是，所有文件夹路径都不应包含反斜杠（“ ”），而应替换为正斜杠（“ ／”）。我发现这是一个奇怪的CMake操作，不幸的是，这是确保在构建过程中不会失败的唯一方法。

configure＿and＿build＿opencv．bat

这是我们配置和构建OpenCV道路上的必经之路。从本质上讲，这只是一堆链接在一起的命令提示符，从而使整个过程变得更加容易。它实际上是初始化VS2019构建批处理文件，调用我们在set＿env＿paths中设置的环境变量，调用CMake以使用GPU加速的CUDA及其各种设置来生成我们的配置（在我看来，这比在CMake中单独执行更容易）。包括Anaconda build env Python绑定，以便我们实际上可以在我们的项目中导入和利用新构建的模块，然后开始构建OpenCV的过程。ECHO －－ Starting OpenCV Configuration －－
ECHO －－－－ Opening Visual Studio builder －－－－
call ＂C：／Program Files （x86）／Microsoft Visual Studio／2019／Community／VC／Auxiliary／Build／vcvars64．bat＂
ECHO －－－－ Setting up environment variables －－－－
call set＿env＿paths．bat
ECHO －－－－ Running CMake Commands －－－－
call ＂C：／Program Files／CMake／bin／cmake．exe＂ －B＂％openCvBuild％／＂ －H＂％openCvSource％／＂ －G＂％generator％＂ －DCMAKE＿BUILD＿TYPE＝％buildType％ －DOPENCV＿EXTRA＿MODULES＿PATH＝＂％openCVExtraModules％／＂ ＾
－DINSTALL＿TESTS＝ON －DINSTALL＿C＿EXAMPLES＝ON －DBUILD＿EXAMPLES＝ON ＾
－DBUILD＿opencv＿world＝ON ＾
－DWITH＿CUDA＝ON －DCUDA＿TOOLKIT＿ROOT＿DIR＝＂％toolkitRoot％＂ －DCUDA＿FAST＿MATH＝ON －DWITH＿CUBLAS＝ON －DCUDA＿ARCH＿BIN＝7．5 －DWITH＿NVCUVID＝ON ＾
－DWITH＿OPENGL＝ON －DENABLE＿FAST＿MATH＝ON ＾
－DWITH＿MFX＝ON ＾
－DBUILD＿opencv＿python3＝ON －DPYTHON3＿INCLUDE＿DIR＝％pathToAnaconda％／include －DPYTHON3＿LIBRARY＝％pathToAnaconda％／libs／python％pyVer％．lib －DPYTHON3＿EXECUTABLE＝％pathToAnaconda％／python．exe －DPYTHON3＿NUMPY＿INCLUDE＿DIRS＝％pathToAnaconda％／lib／site－packages／numpy／core／include －DPYTHON3＿PACKAGES＿PATH＝％pathToAnaconda％／Lib／site－packages／ －DOPENCV＿SKIP＿PYTHON＿LOADER＝ON
ECHO －－ OpenCV Configuration has finished， proceeding to build phase －－
call ＂C：Program FilesCMakeincmake．exe＂ －－build ％openCvBuild％ －－target install
：End
PAUSE
运行configure＿and＿build＿opencv．bat文件

双击我们的文件，然后运行该进程。视你的系统而定，如果没有出现任何错误，它可能需要15分钟到一个小时。

有时，你会看到它停止打印到命令提示符。这是Windows 10 命令提示符的一个已知问题，因此只需在窗口中单击并按Enter，它就会恢复运行。

如果不继续，则可能只是在处理一些较大的内容，可能需要一分钟才能完成。让它继续运行几分钟，如果在此之后没有继续运行，请关闭窗口，然后重新运行bat文件。CMake在windows上很奇怪，我真的不知道为什么，它有时还会冻结。

完成后，它应该暂停并要求你按Enter键以关闭命令提示符。这样做只是为了确保一切都正确构建。如果超时，它也可能在构建后自动关闭自己。

验证OpenCV正确构建

假设构建正确完成，我们可以验证OpenCV现在可以正常工作了。你将要打开另一个“命令提示符”实例，并cd到你的OpenCV＿Build文件夹。进入该文件夹后，你需要在命令提示符下输入以下几行：call set＿env＿paths．batset path＝％openCvBuild％installdc16in；％path％ipython然后将下一位复制粘贴到命令窗口中。import numpy as np
import cv2 as cv
npTmp ＝ np．random．random（（1024， 1024））．astype（np．float32）
npMat1 ＝ npMat2 ＝ npMat3 ＝ npDst ＝ np．stack（［npTmp，npTmp］，axis＝2）
cuMat1 ＝ cuMat2 ＝ cuMat3 ＝ cuDst ＝ cv．cuda＿GpuMat（npMat1）
％timeit cv．cuda．gemm（cuMat1， cuMat2，1，cuMat3，1，cuDst，1）
完成此操作后，按Enter键，你应该会看到以下内容：2．79 ms ± 63．8 ?s per loop （mean ± std． dev． of 7 runs， 1 loop each）好的，很酷。因此，现在我们知道可以使用Python来访问OpenCV模块了。接下来，让我们确保它在我们的Conda环境里。在同一窗口中，粘贴：dir ＂％USERPROFILE％Anaconda3envspy38Libsite－packagescv2＊＂

这个输出应该是：05／15／2021 ｜ 12：26 PM ｜ 9，133，056 ｜ cv2．cp38－win＿amd64．pyd如果不是，请在命令提示符下键入：dir ＂％openCvBuild％libpython3cv2．cp38－win＿amd64．pyd＂以检查我们的Python绑定。它应该定位到文件。如果找到该文件，则需要确保env的conda site－packages文件夹中包含该cv2．cp38－win＿amd64．pyd文件。

如果不是，你可以：1．从以下位置手动复制／粘贴文件：OpenCV＿Buildopencv－4．5．2uildlibpython3并将其粘贴到conda文件夹位置：C：UsersYOUR＿NAMEnaconda3envsYOUR＿ENV＿NAMELibsite－packages。然后重新运行dir ＂％USERPROFILE％Anaconda3envspy38Libsite－packagescv2＊＂命令。2．使用以下cmd：copy ＂％openCvBuild％／lib／python3／cv2．cp38－win＿amd64．pyd＂ ＂％USERPROFILE％／Anaconda3／envs／py38／Lib／site－packages／cv2．cp38－win＿amd64．pyd＂

测试OpenCV版本

在同一cmd提示符下，键入：set path＝％openCvBuild％installdc16in；％path％
python －c ＂import cv2； print（f＇OpenCV： ｛cv2．＿＿version＿＿｝ for python installed and working＇）＂
它应该输出类似以下内容：OpenCV： 4．5．2 for python installed and working。

确认CUDA配置正确

最后，如果其他所有方法都获得成功，则还应确认CUDA的配置正确：＂％openCvBuild％installdc16inopencv＿perf＿cudaarithm．exe＂ －－gtest＿filter＝Sz＿Type＿Flags＿GEMM．GEMM／29
在输出的底部，你应该看到绿色的内容：［ PASSED ］ 1 test．如果仍然遇到麻烦，请查看下面的“Credits”部分，并查看JamesBowley的文章。在故障排除方面，他比我更深入。

PyCharm故障排除

如果你像我一样使用PyCharm，你会发现，尽管OpenCV现在可以在PyCharm之外运行，但在PyCharm中打开项目时却无法使用。造成这种情况的原因有很多，但是我发现实际可行的解决方案是Stackoverflow和Github问题跟踪器提供的答案的组合。

1．将OpenCV＿Build添加到你的环境路径

按下Windows键，然后键入env，会弹出一个选项来编辑系统环境变量。打开窗口，单击右下角的“环境变量”。该窗口有两个部分。一个标题为“用户名的用户变量”，另一个标题为“系统变量”。在“用户名的用户变量”部分中，双击名为“ Path”的变量。然后单击“新建”以添加新条目。然后复制并粘贴opencv－4．5．2uildinstalldc16in文件夹位置。它应该位于你的OpenCV＿Build文件夹中。与以前不同，请确保在此处使用反斜杠（“ ”）而不是斜杠（“ ／”）。在“系统变量”部分中执行相同的操作。检查PyCharm现在是否可以运行，如果没有，请继续下一步。

2．将anaconda symlink文件夹添加到Anaconda3

这显然不是必需的步骤，但PyCharm仍然存在一些错误，它寻找一个不存在的文件夹anaconda而不是anaconda3，所以我们将继续将它们符号链接。mklink ／D C：UsersBengenaconda C：UsersBengeAnaconda3

仔细检查PyCharm（可能仍然无法使用）。如果没有，请继续下一步。

3．将构建文件夹SymLink添加到Conda站点包

你将要创建另一个符号链接，但不是anaconda，而是要将opencv－4．5．2uildinstalldc16in文件夹链接到anaconda3 site－packages文件夹。mklink ／D E：OpenCV＿Buildopencv－4．5．2uildinstalldc16in C：UsersBengenaconda3envspy38libsite－packages
很明显，把它改成你的conda env的名字和位置，而不是像我给它取名叫做py38。PyCharm警告

你的项目应该可以在启用了自定义CUDA的OpenCV上正常运行，但是你可能会注意到PyCharm在该行下仍然显示红色的import cv2。我不知道为什么它坚持认为尽管存在该软件包并且它可以正确运行，但仍然找不到该软件包。这只是PyCharm中的一个烦人的bug，我发现没有什么东西可以修复它。

Credits：之所以能够启动并运行OpenCV，很大一部分原因是依赖了JameBowley的指南。

JameBowley的指南：https：／／jamesbowley．co．uk／accelerate－opencv－4－4－0－build－with－cuda－and－python－bindings／＃troubleshooting它非常有用，但我发现它有点混乱并且没有包括我发现的一些步骤，这些步骤对于在PyCharm的Conda env内构建和运行OpenCV是必需的。

向M． Haroon Shakeel欢呼，以获取有关使用CUDA构建OpenCV的简明指南（但不幸的是，尚未完成）。他是第一本深入探讨在Windows上构建OpenCV的实际指南，而不仅仅是说要使用Linux。

M． Haroon Shakeel：https：／／haroonshakeel．medium．com／build－opencv－4－4－0－with－cuda－gpu－support－on－windows－10－without－tears－aa85d470bcd0

感谢Stackoverflow的Miki帮了我的忙，并最终指引我查看 JameBowley 的指南。

Miki：https：／／stackoverflow．com／questions／67537383／how－do－i－access－opencv－source－compiled－package－from－my－python－project－venv－on－wi？noredirect＝1＃comment119377208＿67537383