环境：win10 cuda11.8(尝试使用最新的12.1无法安装）
Vs2019(尝试Vs2015无法源码安装）opencv4.5.5
cmake-gui 3.26.4，电脑GPU是4080
1、安装Vs2019和cuda11.8，下载opencv4.5.5和对应的opencv_contrib-4.5.5，下载cmake的安装包。
2、下载opencv4.5.5的源码，安装anaconda3。上面的安装可以找网上的资源，较好配置。
3、打开cmake-gui，使用vs2019进行配置，x64，并按照下图进行选择
这里我把gstreamer给去掉了，目前用不到
extra是安装cuda必备的选项
这里我把test的程序都去掉了，也可以加上
cuda选上后，然后点击configure，编译无错后，选择
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\extras\demo_suite deviceQuery这里可以查询
此时可能会出现.cache下载不了的情况，可以使用网上对应的资源。
生成后，点击open_project，生成解决方案即可，时间较长，一般不会报错。
可以看到opencv使用cuda的速度相比较于cpu要快10倍
使用GPU的速度
