我已经安装了 opencv 和 Cuda。我已经制作了一些 opencv 代码，现在我想尝试使用 CUDA 让它运行得更快。问题是 opencv GPU 模块不能满足我。如何制作 CUDA 代码以包含和使用与我的 .cpp 文件完全相同的 opencv 库和函数？我包含了所需的 .h 文件 (cv.h highgui.h)，这些文件已移动到我的 CUDA 中的“包含”CUDA 文件夹代码，但是当我尝试使用 nvcc 编译它时，它显示架构 i386 的未定义符号：
“_cvLoadImage”，引用自：tmpxft_000177b6_00000000-14_cuda.o 中的 _main ld：未找到架构 i386 collect2 的符号：ld 返回 1 个退出状态
这意味着它不了解这些功能，因此据我所知，这些库没有以正确的方式包含在内。我怎样才能让它工作？
据我所知，您不能只在 CUDA 代码中直接包含 OpenCV 函数。CUDA 有自己的编程方式，为 CPU 编写的代码不能直接在 GPU 上运行。
我建议您查看文档以了解 CUDA 的工作原理。
如果 OpenCV 的 gpu 版本不能满足您的要求，您可能应该自己实现这些功能。
或者
您只想在 CPU 上使用 openCV 并使用 CUDA 进行其他计算？
在这种情况下，我认为您必须创建一个包含 CUDA 函数的 cpp 文件。您将能够像往常一样在 C 或 C++ 代码中使用包装函数。
我认为，“使用 OpenCV 和 CUDA 开始使用 GPU 加速的计算机视觉”网络研讨会材料应该会有所帮助。你可以在这里找到它们：链接
你最好不要尝试在 opencv 头文件和 nvcc 编译器之间混合，这是一个不好的做法。
Opencv 内置在使用 CMAKE 构建的库中（通常在 Visual Studio 下的 Windows 中）
当您在 nvcc 编译器中包含 opencv 标头时，您必须包含您从 opencv 获得的所有“礼物”，例如：opencv 代码中预期的外部 dll、标头和 extern 函数。
我发现在你的情况下最合适的解决方案是编写一个在 VS 中编译的代码，来回参考你的 CUDA 代码和 Opencv 的 CUDA（你总是可以使用原语和外部函数）。