的，最后getCudaEnabledDeviceCount()这个函数返回值大于零才行
//
first.cpp
:
定义控制台应用程序的入口点。
//
#include
"stdafx.h"
#include
#include
"opencv2/opencv.hpp"
#include
"opencv2/gpu/gpu.hpp"
#pragma
co..
以下说明在Linux下Python和OpenCV结合安装的过程，Python要使用OpenCV模块，则必须导入OpenCV提供的包，所以要提供Python支持，首先在安装OpenCV前安装必要的组件，一般列表如下：1、gcc g++一般系统自带
2、cmake 编译OpenCV时使用，需要手动安装
3、pkg-config命令，一般系统自带，如果缺少，使用 yum -y install pkg-config 安装
4、Python 2.x，系统自带
5、NumPy 一个用于大型矩阵处理的库，这个必须！如果不安装则后面OpenCV安装后也编译不出来Python的模块，其他库可以后来安装
最后一步是安装OpenCV
在保证前4项没问题的情况下，开始安装NumPy模块，官网下载地址为：http://www.scipy.org/scipylib/download.html
进入SourceForge下载，地址为：https://sourceforge.net/projects/numpy/
直接点击Download即可下载，下载成功之后上传到Linux服务器，安装过程很简单，解压后直接安装即可(之前要确保python-devel已经安装)
unzip numpy-1.11.1.zip
cd numpy-1.11.1/
python setup.py install
另外numpy还可以去python官网下载：https://pypi.python.org/pypi/numpy
安装成功之后接下来进一步安装OpenCV，官方网站为：http://opencv.org/进入后点击DOWNLOADS来到下载界面：http://opencv.org/downloads.html，这里下载2.4.13的版本
下载完之后上传到Linux，执行接下来的安装：
unzip opencv-2.4.13.zip
cd opencv-2.4.13/
cmake -D WITH_GTK_2_X=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .
make# make -j4表示开4个线程来进行编译
make install
安装过程时间可能会有点长10~30分钟左右，编译完成之后OpenCV就安装到了指定的/usr/local下面的一些目录中，库文件就安装到了/usr/local/lib下，Python的模块安装位置是：/usr/local/lib/python2.7/site-packages，执行 ls /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ 可以看到两个文件，一个是cv2.so一个是cv.py
这两个文件在刚才opencv-2.4.13编译的目录下面lib/下也存在着两个python模块文件，但是不幸的是现在并不能直接使用，原因是我们操作系统python依赖包的位置是/usr/lib/python2.7下，所以刚才如果编译到/usr下是直接可以用的，不过这个也不重要，只要我们将这两个文件复制到正确的目录下，那么就能正常使用OpenCV的功能了，执行： cp /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv* /usr/lib/python2.7/site-packages/ 复制过去之后进入python交互式界面执行 import cv2 没有报错则安装成功
可以写一个测试的小案例，在服务器上有一张图片是test.jpg现在简单的使用cv2模块解析成图像矩阵，然后再写入磁盘文件中，代码如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
image = cv2.imread("test.jpg")
print image
cv2.imwrite("test1.jpg",image)
这里将原有的test.jpg生成test1.jpg，
执行 python cvtest.py 执行完后会发现输出好多矩阵变量，并且生成了test1.jpg文件
生成的文件有可能比原文件大也有可能小，具体根据图像来决定，现在查看一下图片内容，和之前是一样的
