本文主要参考之前配置OpenCV4的方法《AI模型C++部署:【配置OpenCV4++环境】与【三种在 C++ 中部署 TensorFlow 模型的方式】【准备阶段】》，这里只是在OpenCV5的时候增加了CUDA11.1一起联合交叉编译，主要是为了后面使用OpenCV与cuda进行加速推理与性能的分析。
前提条件：
- 你已经安装了nvidia455以上驱动版本
- 你已经安装了cuda11.1
- 系统要求是ubuntu18.04以上
- python版本要求大于3.6，本文在python3.6上配置成功
- 你已经成功安装cudnn8以上版本（请注意与cuda的版本进行匹配）
- 我是在Nvidia-Docker里配置成功的，你的也可以在ubuntu18.04任意具有nvidia-cuda的平台上进行。
目录 - 1、介绍OpenCV5与环境配置
- 2、OpenCV5.x(C++)官方教程
- 3、 Linux命令行编译与安装
Original: https://blog.csdn.net/weixin_41194129/article/details/126511773
Author: 源代码杀手
Title: 【强力推荐】基于Nvidia-Docker-Linux(Ubuntu18.04)平台：新版OpenCV5.x(C++)联合CUDA11.1(GPU)完美配置视觉算法开发环境
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