NVIDIA显卡计算能力一览表

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Halcon图像库支持深度学习，GPU计算能力要求3.0以上

深度学习必备

先安装N卡的显卡驱动--->再安装cuda-->最后安装cuDNN

显卡驱动

1、NVIDIA官方

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

下载exe，例如526.98-desktop-win10-win11-64bit-international-dch-whql.exe 

 2、NVCleanStall

https://www.techpowerup.com/nvcleanstall/

https://www.chiphell.com/thread-2151753-1-1.html

NVCleanStall可以定制安装，对于绝大部分人来说， 一个显卡驱动，一个PhysX驱动，HD Audio via HDMI已经够用了。

CUDA

1、电脑-NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件，可以查看显卡支持的CUDA版本

 2、去官网下载对应的版本

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

下载exe，例如cuda_11.8.0_522.06_windows.exe

3、默认安装路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载zip，例如cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.zip

然后收到解压到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

下载需要登录，li*@163.com,D*0

显卡检测工具GPUZ

https://www.techpowerup.com/download/

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参考文献

http://www.ihalcon.com/read-14649.html

cuda实现的连通域

https://docs.nvidia.com/cuda/npp/group__image__filter__label__markers.html

CV-CUDA™ is an open-source, GPU accelerated library for cloud-scale image processing and computer vision.

https://github.com/CVCUDA/CV-CUDA