OpenCV官方提供的win 安装包没有Cuda 的加速。所以我们需要Cuda的版本。
具体编译步骤：visual studio 选择 2015 的版本。因为2017虽然好用，但是VC++版本更新太快，和Cuda 一直会有冲突，这个也是很无奈。并且新安装的肯定是最新的2017的版本，而如果用varsall.bat 选C++工具集的话，Cmake 又不认，这个很是蛋疼。
所以我们最中肯的 方法是用visual studio 2015 。我们可以将主开发环境设成visual studio 2017。而用cmake 编译某些C++库时， 在cmake 中设置为2015 即可。
cuda9中有一个单独的halffloat(cuda_fp16.h)头文件,也应该被包括在opencv的目录里，将头文件cuda_fp16.h添加至 opencv\modules\cudev\include\opencv2\cudev\common.hpp
即在common.hpp中添加
#include <cuda_fp16.h>具体Cmake 生成命令为
cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DWITH_CUDA=ON -DWITH_PYHTHON=ON ../sources
会自动检测到Python Cuda 9.2
然后打开生成的sln 解决方案文件。点击重新生成解决方案。一般不会报错。然后在install 项目上重新生成即可。这样编译好了具有GPU加速的OpenCV库