1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce 8400 GS；
2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装；
3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0，安装，并通过样本程序验证其安装正确；
4、 将C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\bin添加到环境变量中(检查是否已经默认添加)；
5、 从http://threadingbuildingblocks.org/下载最新版的TBB4.1，解压缩，并将其bin目录D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\bin\ia32\vc10添加到环境变量中，注销或重启；
6、 从http://opencv.org/downloads.html 下载最新版本的OpenCV2.4.6，并解压缩到D:\soft\OpenCV2.4.6文件夹中；
7、 从http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html下载最新版本的CMake2.8.11.2并安装；
8、 打开CMake，在Where isthe source code：中选择D:\soft\OpenCV2.4.6\opencv文件夹，在Where to buildthe binaries：中选择D:/soft/OpenCV2.4.6/vs2010_GPU文件夹，此文件夹为手动创建；
9、 点击Configure按钮，在弹出的对话框中选择VisualStudio 10，然后点击Finish；
10、 如果有红色框出现，勾选BUILD_EXAMPLES、WITH_TBB、WITH_CUBLAS、WITH_CUDA、WITH_CUFFT，然后再次点击Configure按钮；
11、 如果还有红色框出现，TBB_INCLUDE_DIRS，将其值改为D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\include为TBB中include所在的目录，然后再次点击Configure按钮；
12、 如何还有红色框出现，TBB_LIB_DIR、TBB_STDDEF_PATH，再次点击Configure按钮；
13、 如果在下方信息框中有：Use TBB: YES(ver 4.1 interface 6105)，Use Cuda: YES(ver5.0)，证明我们已经将inteltbb和CUDA正确配置；
14、 点击Generate按钮，此时会在D:\soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU文件夹下生成OpenCV.sln文件；
15、 以管理员身份，使用vs2010打开OpenCV.sln文件，选择View--> Properties Manager-->分别选中ALL_BUILD中的Debug和Release上的Microsoft.Cpp.Win32.user，依次添加inteltbb和CUDA 的Executable Directories、Include Directories和Library Directories，点击右键-->Properties：VC++ Directories，Include Directories：D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\include C:\Program Files\NVIDIAGPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\include；Library Directories：D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\lib\ia32\vc10 C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v5.0\lib\Win32；Executable Directories：D:\soft\OpenCV2.4.6\TBB\tbb41_20130613oss\bin\ia32\vc10 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.0\bin；
16、 选中modules中的opencv_gpu，点击右键，选择Properties-->Linker-->Input-->Ignore SpecificDefault Libraries加入libcmtlibcmtd；
17、 分别在Debug和Release下，选择Solution Explorer里的Solution OpenCV，点击右键，运行”Rebuild Solution”,点击CMakeTargets下的INSTALL，build；会在D:\soft\OpenCV2.4.3\vs2010\install文件夹下的bin文件夹中存放相应的动态库，在lib文件夹下存放相应的静态库；
18、 打开vs2010，新建一个控制台应用程序，为vs2010配置OpenCV环境：选择View--> Properties Manager-->分别选中Debug和Release上的Microsoft.Cpp.Win32.user，点击右键-->Properties：VC++ Directories，Include Directories：D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include；D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include\opencv；D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\include\opencv2；Library Directories：D:\Soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\lib；
19、 选中工程-->Properties-->Configuration Properties-->Linker-->Input-->AdditionalDependencies：Debug和Release，添加相应的.lib库；
20、 将D:\soft\OpenCV2.4.6\vs2010_GPU\install\bin加入到windows系统环境变量Path中，重启。
说明：
(1)、安装CUDA Toolkit时最好不要修改其默认的安装目录；
(2)、其中TBB不是必须的，也可不用安装，即第5、11、12步可省略；
(3)、为了缩短编译时间，可以通过CMake中改变CUDA_ARCH_BIN、CUDA_ARCH_PTX值进行设置，将BUILD_EXAMPLES和WITH_TBB的勾选去掉；
(4)、在编译前最好把360安全卫士和杀毒软件关闭；
(5)、也可不用管理员身份打开OpenCV.sln，第15步的属性配置也不是必须的；
(6)、也可以不用修改opencv_gpu模块的属性配置，默认即可，即第16步也不是必须的；
(7)、编译过程中会弹出数次对话框，如出现宏对话框则点击Cancel选项，其它则选择Yes选项；
(8)、编译成功后的库也可以直接应用于OpenCV中的OpenCL模块。
示例如下，如果iDevicesNum结果非0，说明安装配置正确。
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/gpu/gpu.hpp> using namespace cv;
using namespace cv::gpu; int_tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
int iDevicesNum = getCudaEnabledDeviceCount(); cout<<iDevicesNum<<endl; return ;
}