cuda在nvidia官网上: CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
同理，cudnn在nvidia官网去找，cudnn要和cuda的版本对应上。
2. 下载opencv源码opencv下载官网： https://opencv.org/releases/
或者github下载：https://github.com/opencv/opencv/archive/4.6.0.zip
important: 注意源码路径不要太长，不然nvcc生成cuda文件的时候，会报错！
3. 下载安装CMAKEcmake这玩意你懂的。
4. 下载opencv_contrib代码位置： https://github.com/opencv/opencv_contrib
如何使用参见里面readme.md，下面也会有介绍。
5. cmake-gui配置编译环境设置cmake源码路径和build路径：
点击configure（第一次），生成配置
生成的配置里勾选：
build_cuda_stubs、WITH_CUDA、WITH_ONNX、opencv_dnn_cuda
根据自己需要，勾选BUILD_SHARED_LIBS（false生成静态库） 、build_opencv_world（将opencv的各个lib合并为opencv_world460.lib）
设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH，即上面4里的opencv_contrib的代码，编译cuda需要Build_opencv_cudev选项。
这里只需要里面的cuda相关项和cudev，我拷贝的这几个放在单独的目录modules_for_use里使用
再次点击Configure，会有BUILD_opencv_cuda***相关选项（如BUILD_opencv_cudacodec）和BUILD_opencv_cudev.
这个时候等Configure完，Generate即可。
6. 使用vs打开并编译Generate生成OpenCV.sln
使用VS打开OpenCV.sln。
选择ALL_BUILD编译代码。
编译完成后选择INSTALL安装。
7. 生成文件：恭喜你生成文件
8. 验证cuda是否可用：int count = cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount();
if (0 < count)
{
// do something
}
