CUDA和cuDNN都已安装，为什么OpenCV仍然找不到cuDNN？

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。

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