wsl中编译OpenCV使用gpu

前提：wsl中已经配置好了cuda和cudnn

如果未配置，请看这篇文章教程wsl中配置cuda和cudnn

wsl下配置cuda、cudnn环境-CSDN博客

1.放置需要安装的OpenCV包

2.在opencv-4.8.0创建build文件夹，这个是你后面编译的位置（确保build是干净的）

如果不干净（之前存在失败的情况），需要清理干净

cd ~/opencv-4.8.0/buildsudo make uninstallmake cleanrm -rf *

3.cmake编译（先激活虚拟环境）看好你自己的python环境位置，每个人不一样，我这里是python3.11

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \\ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \\ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-4.8.0/modules \\ -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \\ -D WITH_CUDA=ON \\ -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-11.8 \\ -D BUILD_opencv_python3=ON \\ -D BUILD_opencv_python2=OFF \\ -D PYTHON3_EXECUTABLE=/home/kun/miniconda3/envs/oepncv_gpu/bin/python \\ -D PYTHON3_INCLUDE_DIR=/home/kun/miniconda3/envs/oepncv_gpu/include/python3.11 \\ -D PYTHON3_LIBRARY=/home/kun/miniconda3/envs/oepncv_gpu/lib/libpython3.11.so \\ -D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/home/kun/miniconda3/envs/oepncv_gpu/lib/python3.11/site-packages \\ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \\ -D BUILD_EXAMPLES=ON \\ -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \\ -D CMAKE_C_COMPILER=/home/kun/miniconda3/envs/oepncv_gpu/bin/gcc \\ -D CMAKE_CXX_COMPILER=/home/kun/miniconda3/envs/oepncv_gpu/bin/g++ \\ ..

4.构建和安装

make -j$(nproc)sudo make installsudo ldconfig

5.测试