如何使用CUDA，cuDNN加速opencv深度学习神经网络

前几期的文章，我们分享了如何使用opencv来实现YOLOV3以及YOLOV4

使用python轻松实现高大上的YOLOV4对象检测算法

高大上的YOLOV3对象检测算法，使用python也可轻松实现

很多神经网络都可以使用opencv来实现，但是，很多时候运行速度较慢，虽然，我们可以使用多线程或者多 进程加速神经网络，但是 这样也会消耗大量的CPU运算资源

深度学习和OpenCV对象检测(MobileNet SSD多进程视频流实时识别)

无论是tensorflow或者pytorch，都有显卡加速神经网络，如何使用显卡加速opencv的神经网络？？

NVIDIA 显卡软件配置

若想使用显卡加速神经网络，首先保证自己的电脑配置有NVIDIA显卡，可以在电脑桌面右击，点击NVIDIA控制面板，进入显卡配置，查看当前显卡的驱动程序版本，按照自己显卡驱动程序版本选择适合自己电脑的CUDA版本。

查看显卡驱动

CUDA 与显卡驱动

下载 CUDA

去 NVIDIA 下载 CUDA，下载地址为：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。本次使用的是 Windows10 64位，因此此处选择 Windows10 64位版本，为了安装方便选择 local 版本。默认的下载是最新版本的 CUDA，此时最新的是10.2，此处选择下载适合我们自己电脑型号显卡的版本，小编下载的是10.0的。

CUDA下载

安装CUDA

下载安装软件之后，双击安装，会弹出选择提取安装保存位置，默认即可

安装CUDA

之后开始提取安装文件

安装CUDA

安装CUDA

提取完成之后弹出安装界面