我使用GPU进行更快速的人脸检测。我找到了一个可接受的教程here。我正在使用VC10编译器和CUDA 4.2。设备安装良好，devicequery通过了测试。我也在CUDA编写程序，让我别无选择，只能说OpenCV有GPU问题。当我尝试获取CascadeClassifier_GPU的实例时，真正的问题是访问冲突。此外，getCudaEnabledDeviceCount返回零。我已经编译了带有CUDA标志的OpenCV，并且在编译期间没有严重的问题只有python接口失败，这与GPU完全不相关。是否有人在使用OpenCV的GPU上运行带有haar功能的人脸检测代码？你能告诉我一些我错过的东西吗？
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问题在于OpenCV CMake。输出目录被假定为/ build目录但是一旦你检查它，你会看到/ build中的所有文件都是旧的。您应该从/ bin和/ lib收集新的dll和lib文件。这是我认为的一个主要缺陷，因为许多人会使用旧文件并认为他们的编译不成功。另请注意，在构建项目后，CUDA版本必须是4.2.9 SDK和Toolkit。现在GPU模块对我来说效果很好。