VS2017编译OpenCV3.4+CUDA9.2遇CMake错误求解决方案

我之前也碰到过几乎一模一样的问题，折腾了好几天才搞定，结合你的环境和报错情况，给你几个亲测有效的解决思路：

1. 先搞定版本兼容性问题 #

OpenCV 3.4对CUDA、VS的版本匹配要求很严格，你试了好几个CUDA版本但可能没踩对适配点：

• OpenCV 3.4.x（尤其是3.4.0到3.4.5）最稳定的搭配是CUDA 9.1，CUDA 9.2在CMake 3.11下支持不完善，CUDA 8.0根本不兼容VS2017（它只支持到VS2015）
• 卸载所有已装的CUDA版本，干净安装CUDA 9.1，安装时一定要选自定义安装，务必勾选「Visual Studio Integration」组件——这一步90%的人都会漏，直接导致VS识别不到CUDA

2. 彻底清理CMake缓存再重新配置 #

CMake的缓存会记住之前错误的路径，这是很多人反复踩坑的原因：

• 打开CMake GUI，先点File -> Delete Cache，把之前的配置全清掉
• 重新设置OpenCV源码路径和build输出路径
• 点击Configure，选择VS2017 x64生成器，等第一次配置跑完
• 在变量列表里手动指定正确路径：
  • CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1
  • CUDA_SDK_ROOT_DIR = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.1（这是CUDA示例的默认路径，找不到的话可以去NVIDIA文件夹里找）
• 再点Configure，直到所有红色选项消失，最后点Generate生成VS项目

3. 调整CUDA相关编译选项减少报错 #

在CMake里设置这些选项能避开很多坑：

• 勾选WITH_CUDA，确保启用CUDA支持
• 只勾选你项目需要的CUDA模块（比如BUILD_opencv_cudacodec、BUILD_opencv_cudaobjdetect），不用全选，减少编译压力
• 设置CUDA_ARCH_BIN为你的GPU架构版本（比如GTX10系列是6.1，RTX20系列是7.5，可以去NVIDIA官网查自己GPU的Compute Capability）
• 取消勾选BUILD_TESTS和BUILD_EXAMPLES，省时间还能避免不必要的编译错误

4. 检查系统环境变量和VS配置 #

• 确保系统环境变量里有CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_1，并且%CUDA_PATH%\bin在PATH最前面，避免其他版本的CUDA干扰
• 打开VS2017，随便建个空C项目，检查项目属性的「VC目录」：
  • 包含目录要加$(CUDA_PATH)\include
  • 库目录要加$(CUDA_PATH)\lib\x64

5. 编译时的小技巧 #

• 生成VS项目后，一定要选Release模式编译（Debug模式编译CUDA模块慢到离谱，还容易出链接错误）
• 右键解决方案里的INSTALL项目，选择「生成」，它会自动把编译好的DLL和头文件打包到指定目录
• 如果遇到链接错误，先清理VS项目缓存（点Build -> Clean Solution）再重新编译

我当时就是靠这些步骤解决的，之前也是因为版本不匹配和CMake缓存没清一直卡着，希望这些能帮你顺利编译出带CUDA的OpenCV DLL！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DrSushi