OpenCV 找不到 cuDNN？CUDA 和 cuDNN 安装后仍无法在 OpenCV 中使用
本文将针对“我已经安装了 cuda toolkit 和 cudnn，但是 opencv 却找不到 cudnn”这一问题进行详细解答。 用户在 ubuntu 系统上安装支持 cuda 的 opencv，以便 python 调用 opencv 利用 nvidia gpu 进行加速。按照教程分别安装了 cuda toolkit、cudnn 和 opencv，但在编译 opencv 时却报错，提示找不到 cudnn。虽然系统中存在 cudnn 文件，但 opencv 编译器却无法识别。
问题关键在于 OpenCV 编译过程中，链接库的路径设置是否正确。 虽然用户已经安装了 cuDNN 并能够通过 ls -alh /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 命令查看 cuDNN 库文件，但是 OpenCV 编译器在寻找 cuDNN 库时，却未能找到正确的路径。 这可能是因为 OpenCV 的编译选项没有正确地指向 cuDNN 的安装路径。
解决方法需要在 OpenCV 的编译过程中，显式地指定 cuDNN 的路径。 这通常需要修改 OpenCV 的 CMake 配置文件，添加 -DCUDNN_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so (或者 cuDNN 库文件的实际路径) 之类的参数。 具体的命令行参数取决于使用的 OpenCV 安装方法和版本，可能需要根据实际情况调整。例如，如果使用的是 cmake 编译，则可以在 cmake 命令中添加 -DCMAKE_PREFIX_PATH=/usr/local/cuda 之类的选项，或者通过 cmake-gui 图形界面进行配置。
此外，需要确保 cuDNN 的版本与 CUDA Toolkit 的版本兼容。 如果版本不兼容，也会导致 OpenCV 无法找到或使用 cuDNN。 用户提供的 nvcc –version 信息显示 CUDA 版本为 12.1，需要确认 cuDNN 版本与之兼容。 如果版本不兼容，需要重新下载和安装与 CUDA 版本匹配的 cuDNN 版本。
最后，仔细检查 OpenCV 的编译日志，查找其他可能的错误信息，这些信息可能提供更具体的线索来帮助解决问题。 务必确保所有依赖项都已正确安装且路径设置无误。
以上就是CUDA和cuDNN都已安装，为什么OpenCV仍然找不到cuDNN？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
