CUDA11.4+VS2017+MATLAB2020a执行mexcuda遇到的问

　　### 回答1：

　　OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习库，可以方便地处理图像和视频。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以加速图形处理器（GPU）上的计算任务。

　　OpenCV 4.5.1是OpenCV的一个版本，它提供了丰富的功能和算法，用于图像和视频处理、特征提取、目标检测等任务。这个版本可以在Windows 10操作系统上使用，并且可以与Visual Studio 2017集成，提供开发环境和调试工具。

　　CUDA 10.0是NVIDIA的一个版本，它支持NVIDIA GPU上的并行计算任务。它允许开发人员使用C语言、C++或CUDA自己的扩展语言编写并行计算代码，以加速计算密集型任务。例如，在图像处理中，可以使用CUDA加速OpenCV算法，从而提高计算性能。

　　而cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA专门为深度学习任务开发的一个库。它提供了一组高性能的深度神经网络的基本操作和优化算法，可以与CUDA和OpenCV结合使用。

　　综上所述，OpenCV 4.5.1可以与CUDA 10.0和cuDNN 7.6.0集成使用。开发者可以在Visual Studio 2017中使用这些工具和库进行图像处理和机器学习任务的开发和优化。通过使用CUDA加速，可以提高计算性能，而cuDNN可以提供深度学习任务所需的算法和操作。

　　### 回答2：

　　OpenCV 4.5.1是一个计算机视觉库，用于在计算机视觉和机器学习项目中进行图像和视频处理。VS2017是一个集成开发环境（IDE），用于Windows操作系统上的软件开发。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个用于GPU计算的并行计算平台和API模型。CUDNN是NVIDIA深度神经网络库，用于在GPU上加速深度学习任务。

　　在Windows 10上使用VS2017来编译OpenCV 4.5.1，并在CUDA 10.0和CUDNN 7.6.0的支持下进行构建可以提供更好的计算性能和加速。CUDA 10.0提供了与CUDA架构和驱动程序的兼容性，并支持许多NVIDIA GPU。CUDNN 7.6.0是基于CUDA的深度神经网络库，可以加速深度学习任务的训练和推理。

　　使用VS2017编译OpenCV可以让开发者方便地在Windows平台上进行开发和调试。VS2017提供了强大的集成开发环境，它可以帮助开发者编写、调试和测试程序。通过配置CUDA 10.0和CUDNN 7.6.0来支持OpenCV的GPU加速，可以进一步提高图像和视频处理的速度和效率。

　　总结来说，使用OpenCV 4.5.1、VS2017、Windows 10、CUDA 10.0和CUDNN 7.6.0可以实现在Windows平台上的高效计算机视觉和机器学习开发。这种配置可以提供更好的性能和加速，特别是在需要处理大量图像和视频、进行深度学习任务的情况下。