编译好的：
https://download.csdn.net/download/Kasper_2009/88252429一、准备工作
1. cuda安装
在cmd命令中打nvidia-smi看支持的cuda最高版本
cuda版本选择也不能过于早，作者之前用过cuda11.2，在后续vs编译环节发现其最高只支持vs2019，不支持vs2022。目前作者使用cuda11.8。
下载安装cuda：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
2. cuDNN下载配置
下载配置对应cuda版本的cuDNN：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
把cuDNN解压出来的三个文件夹（bin、include、lib）复制到cuda对应同名文件夹的位置（默认安装路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v[版本号]），win10会自动对应地合并里面的内容。
3. cmake下载安装
4. Visual Studio 2022下载安装
Visual Studio: IDE and Code Editor for Software Developers and Teams (microsoft.com)
5. OpenCV和对应contrib包源码下载
OpenCV · GitHub （有梯子连接稳定一些）
两个卡片分别点进去下载想要版本的源码，注意左上角branch的选择，点code下载Download ZIP就行，不一定非得用git get。。。
二、cmake生成工程
1. 第一次Configure
打开cmake-gui（找不到的话开始菜单旁边的搜索框里搜），填写opencv源码位置和build文件夹位置（新建）：
点Configure，选择vs2022和x64平台，确定以后就开始第一次Configure
2. 第二次Configure
第一次Configure结束后，在search框里搜索并配置一些选项：
- 勾选 BUILD_opencv_world（后续工程里就只用配置opencv_world470.lib或opencv_world470d.lib一个包，不然得配置每一个分开的包）
- 配置 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，填写contrib源码文件夹的位置
- 搜索“cuda”，勾选 BUILD_CUDA_STUBS、OPENCV_DNN_CUDA、WITH_CUDA
- 勾选 ENABLE_FAST_MATH
- 勾选 OPENCV_ENABLE_NONFREE
- 取消勾选 OpenCV_GENERATE_SETUPVARS
- 分别搜索“python”，“java”，“js”，“tests”，分别取消勾选所有已经勾选的python、java、js、tests相关选项
点击Configure进行第二次Configure
3. 第三次Configure与Generate生成工程
第二次Configure结束后，出现了一些新的选项，需要配置一下：
- 勾选 CUDA_FAST_MATH
- CUDA_ARCH_BIN 填写对应GPU的算力指数，如果已经有了多个值，可以把其他的值删除以加速后续编译，算力指数查询链接：CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer
点击Configure进行第三次Configure，点击Generate生成工程
三、vs2022编译
在上述步骤Generate以后直接在cmake-gui上点击Open Project即可打开vs工程
1. 选择Release（或Debug）和x64平台
2. 右键 ALL_BUILD 工程，点击 生成
3. 右键 INSTALL 工程，点击 仅用于项目->仅生成INSTALL
至此编译结束，产物在上述步骤二配置cmake时指定的build文件夹下的install文件夹中