ubuntu cuda 12.1对应的opencv

### OpenCV 版本与 CUDA 12.1 的兼容性分析 对于 Ubuntu 系统上的 CUDA 12.1 和 OpenCV 的兼容性问题，可以从以下几个方面进行探讨： #### 1. CUDA 12.1 对应的操作系统支持 根据已知的信息，CUDA Toolkit Archive 显示 Ubuntu 20.04 支持到 CUDA 12.3，并且从 CUDA 12.4 开始仅支持 Ubuntu 22.04[^2]。因此，可以确认 CUDA 12.1 是完全支持 Ubuntu 20.04 的。 #### 2. OpenCV 中 `cv.h` 文件的移除情况 在 ORB_SLAM2 的编译过程中遇到错误提示：“ORB_SLAM2/include/ORBextractor.h:26:10: fatal error: opencv/cv.h: No such file or directory”，这表明当前使用的 OpenCV 版本可能已经不再包含头文件 `<opencv/cv.h>`[^1]。这是因为较新的 OpenCV 版本（如 3.x 或更高版本）已经废弃了旧式的 C 接口模块，转而推荐使用基于 C++ 的接口。这意味着需要选择一个仍然保留该头文件的老版 OpenCV，或者修改代码以适配现代 API。 #### 3. OpenCV 各版本对 CUDA 的支持程度 以下是部分常见 OpenCV 版本及其对应的 CUDA 支持状态概述： - **OpenCV 2.x**: 提供基础级别的 GPU 加速功能，依赖于独立开发库 `gpu.hpp`，不建议用于现代化项目。 - **OpenCV 3.x**: 正式引入了完整的 CUDA 模块 (`cv::cuda`) 并逐步完善性能优化；然而某些子模块仍处于实验阶段。 - **OpenCV 4.x**: 进一步增强了 CUDA 驱动程序的支持力度，在多线程处理以及异构计算领域表现优异。不过需要注意的是，默认情况下构建时不启用这些特性，需手动配置选项 `-D WITH_CUDA=ON` 编译源码包[^3]。 综合考虑上述因素可知，为了满足既有需求又兼顾未来扩展可能性的话，则应该优先选用稳定成熟的 OpenCV 4.x 系列作为目标环境部署方案之一。与此同时也要注意调整原有算法实现逻辑使之适应新版框架结构变化的要求。 ```bash cmake \ -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \ -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \ -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \ -D BUILD_EXAMPLES=OFF \ -D WITH_CUDA=ON .. make -j$(nproc) sudo make install ``` 以上命令展示了如何通过自定义参数来激活 OpenCV 构建过程中的 CUDA 功能开关[-DWITH_CUDA=ON]并指定安装路径等细节设置方法。 ---