1.别使用DNN进行部署推理，使用ONNX Runtime 1

2.OpenCV用cuda得自己编译
编译OpenCV得opencv+cmake+visual studio+cuda版本搭配，否则大概率编译失败，轻则大量warnning

【组合 A：OpenCV 4.5.5 + CUDA 11.1 ~ 11.6 + VS2019】（最稳定 CUDA 组合）
这是生产环境中使用最广的 CUDA 编译组合：

组件    推荐版本
OpenCV    4.5.5
CUDA    11.1 / 11.4 / 11.6
cuDNN    8.2 ~ 8.6
Visual Studio    2019（最推荐）
CMake    ≥ 3.20
✔ 编译 CUDA 成功率很高
✔ dnn 模块支持良好
✔ 社区使用最多，教程数量最多


【组合 B：OpenCV 4.8.0 + CUDA 11.8 + VS2022】（较新，但有兼容性风险）
适合追新，但:

编译更慢

CUDA 与 VS2022 的兼容性比 VS2019 略差

除非需要特别新特性，一般不推荐。


3.OpenCV版本太低不支持新版模型
OpenCV DNN 的版本是 4.5.5，对 ONNX 支持还不完整（尤其是 2021 之后导出的 ONNX opset 版本）。
 

# opencv
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