最近开始对视频处理代码做CUDA优化，考虑将OpenCV2.4.9的代码增加GPU版本的实现。经过简单尝试之后发现需要自己重新编译OpenCV。过程中有一些小Trick，在此记录下来。

1.需要准备的软件环境

需要准备的软件环境如下：

其中操作系统、VS、CUDA、Cmake的版本不一定非得如表中，确保VS+CUDA是可以正常编译运行CUDA Samples程序即可。OpenCV的版本则一定是2.4.9，其他版本没有测试，虽然编译步骤大致相同，但是可以有一些需要自己解决的小问题。

2.编译

(1)首先解压OpenCV2.4.9.exe到一个目录，我的是E:\libraries。修改源码文件
E:\libraries\opencv\sources\modules\gpu\src\nvidia\core\NCV.cu
添加 一个#include如下:

#include 
#include 
#include 
#include  //手动添加
#include "NCV.hpp"

不添加此#include编译GPU模块时会出现max函数找不到的错误。编译GPU模块耗时2个小时左右，出错得全部重新来，所以建议第一步改这里。

(2)打开Cmake-GUI，设置好源代码目录E:/libraries/opencv/sources和目标目录E:/libraries/opencv/build/cuda。目标目录需要手动创建。

之后点击"Configure"按钮，会要求你选择编译器，我选了VS2013x64，也就是说编译64位的opencv。一会儿之后信息栏就会出现“Configure Done"。然后根据需要可以选择一些模块，其中如果你的CUDA安装好了WITH_CUDA选项默认是勾选上的，默认没有勾选上的话请检查CUDA是否能正常工作。

接下来一个必不可少的步骤是设置CUDA_GENREATION选项，这个选项默认是留空的，需要根据你的显卡架构来设置。可以在网上查询你显卡的架构，我的GTX 870m是Kelper架构的，因此选择Kelper。注意不要选”Auto“，否则编译时会出现“架构不匹配：compute_11”之类的错误。

另外CUDA_ARCH_BIN选项是CUDA执行版本，一般保留一两个最新的就可以。过多的版本可以导致编译GPU模块时非常慢。

然后点击"Generate"，会在目标目录生成一个OpenCV.sln的VS项目。

(3)打开OpenCV.sln，解决方案配置选择“Release”（默认是“DEBUG”），直接编译。大多数模块会在20分钟之内编译完毕。最后是GPU模块，这个模块的编译时间在两个小时左右，编译出的dll文件有128MB左右。如果做了前面所说的修改和选项设置，编译过程应该没有错误。

(4)将编译好的lib和dll文件覆盖OpenCV build目录下VS12 x64对应的文件（覆盖前最好对原文件备份）。然后你的OpenCV可以正常使用GpuMat等GPU数据结构和函数了。

3.注意事项

(1)注意2(1)中的源码修改和2(2)中的CUDA_GENERATION选项设置；
(2)编译GPU模块在我的鲁大师19万分的电脑上耗时2个小时左右，需要耐心。